【正文】 gb() for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k))。)。,1,defans)。39。prompt={39。bilinear39。輸入放大倍數(shù)39。defans={39。function shuangxian_Callback(hObject, eventdata, handles)%雙線性縮小axes()。y=imresize(,p1,39。 p=inputdlg(prompt,39。}。 imshow(y)。p1=str2num(p{1})。}。輸入放大倍數(shù):39。)。,1,defans)。239。prompt={39。nearest39。輸入放大倍數(shù)39。defans={39。function fangda_Callback(hObject, eventdata, handles)function lingjz_Callback(hObject, eventdata, handles)%鄰近插值放大axes()。axes()。HandleVisibility39。 y=imadjust(x,p1,p2,gamma)。 p2=str2num(p{2})。 p=inputdlg(prompt,39。[0 1]39。}。,39。轉(zhuǎn)換失敗39。 %RGBimshow(y)。close all。()。出錯39。)。 guidata(hObject,handles)endfunction save_Callback(hObject, eventdata, handles)%文件保存 [filename,pathname] = uiputfile(39。 axes()。出錯39。)。end% End initialization code DO NOT EDIT% Executes just before erzhi is made visible.function two_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputF.%接下來是菜單的程序function file_Callback(hObject, eventdata, handles)%文件打開程序function open_Callback(hObject, eventdata, handles) [name,path]=uigetfile({39。amp。, [] , ... 39。, two_OpeningF, ... 39。, mfilename, ... 39。在設計過程中碰到了很多的問題，通過這些問題，使自己分析問題，解決問題的能力得到了較大的提高。當然，如果你的計算機里根本就沒有安裝其他任何語言的編譯器，也可選擇Matlab自帶的Lcc編譯器，其實這個編譯器對大多數(shù)用戶已經(jīng)夠用了(我就是選擇的Matlab自帶的Lcc編譯器)。特定的問題處理算法，我們通常都以M文件的文本形式給定最終的解決方案，自己設計的程序是在MATLAB環(huán)境下，用MATLAB語言編寫的，這對于有安裝MATLAB軟件的計算機上運行并不存在什么問題，關鍵是一般的計算機很少有去安裝MATLAB軟件的，那么要在這些機子上運行該程序要怎么辦呢，難道要先安裝MATLAB軟件，這顯然太麻煩了，對于一個通用的，比較成熟的解決方案，我們當然期望它能應用到更多的場合， （可執(zhí)行）文件可運行于所有的通用WINDOWS操作系統(tǒng)，為此。end同理，也可以通過轉(zhuǎn)置和fliplr函數(shù)實現(xiàn)右轉(zhuǎn)90度。 endimshow(f)。y(:,:,2)=g。e=a39。x=()。c) 在沒有加入噪聲的情況下，點擊“中值濾波”或是其它濾波，會提示錯誤？這是由于在濾波程序設計的過程中，而這個變量是在加入噪聲時候才定義的，所以在沒有加入噪聲的情況下，點擊各個濾波就會彈出變量沒有定義的錯誤，=x。a) 一個函數(shù)只能對灰度圖像處理，不能對RGB圖像處理，那么如何才能對RGB圖像處理呢？這主要是對MATLAB函數(shù)的不夠清楚，用到的很多函數(shù)是針對二維數(shù)據(jù)的，而RGB圖像的數(shù)據(jù)是一個三維矩陣，所以處理要與灰度圖像不同，在開始的時候，我認為應該找一個能夠應用于三維矩陣的函數(shù)，結(jié)果卻沒找到，后來想到可以把三維數(shù)據(jù)進行降維處理，同樣使用二維的函數(shù)，只要是同樣處理三次。綜上所述，結(jié)合MATLAB實驗過程，得出不是每一種圖像處理之初都適合濾波和邊界增強。其中，M 為鄰域中除中心象素點f(i,j) 之外包括的其它象素總數(shù)，對于4鄰M=4，8 鄰域M=8。如果造成這種影響的原因主要是由于被攝物體的遠近不同，使得圖象中央?yún)^(qū)域和邊緣區(qū)域的灰度失衡，或是由于攝像頭在掃描時各點的靈敏度有較大的差異而產(chǎn)生圖象灰度失真，或是由于曝光不足而使得圖像的灰度變化范圍很窄。車牌識別系統(tǒng)是城市智能交通管理系統(tǒng)的一個重要組成部分，廣泛用于是針對公路行駛的機動車輛進行實時監(jiān)控的智能化交通系統(tǒng)，電子收費，交通違規(guī)管理，安全停車管理等重要領域。2）圖像直方圖統(tǒng)計和直方圖均衡，要求顯示直方圖統(tǒng)計，比較直方圖均衡后的效果。二、課程設計的內(nèi)容學習MATLAB程序設計，利用MATLAB圖像處理工具箱，設計和實現(xiàn)通過設計一個車牌識別系統(tǒng)三、課程設計的要求：按照軟件工程方法，根據(jù)需求進行程序的功能分析和界面設計，給出設計詳細說明。本文從預處理、邊緣檢測、車牌定位、字符分割、字符識別五個方面，具體介紹了車牌自動識別的原理。它為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化、算法和應用程序開發(fā)提供了最核心的數(shù)學和高級圖形工具。MATLAB既是一種直觀、高效的計算機語言,同時又是一個科學計算平臺。由于MATLAB語言的語法特征與C語言極為相似，而且更加簡單，更加符合科技人員對數(shù)學表達式的書寫格式，而且這種語言可移植性好、可擴展性強，再加上其中有豐富的圖像處理函數(shù)，所以MATLAB在圖像處理的應用中具有很大的優(yōu)勢。同時提高獨立編程水平，并在實踐中不斷完善理論基礎，有助于培養(yǎng)綜合能力。1）設計圖像用戶界面，讓用戶能夠?qū)D像進行調(diào)整，顯示和對比變換前后的圖像。　　 （二）現(xiàn)狀目前，國內(nèi)的ITS 產(chǎn)業(yè)仍然處于起步階段，在產(chǎn)業(yè)鏈中，電子地圖商、導航終端商、嵌入式操作系統(tǒng)均已經(jīng)具備產(chǎn)業(yè)規(guī)模，而所欠缺的環(huán)節(jié)則是對實時交通信息的采集和處理系統(tǒng)。字符分割歸一化輸出結(jié)果字符識別車牌定位預處理輸入圖像 圖1 車牌識別系統(tǒng)流程圖六、具體設計界面效果圖（1）灰度校正由于牌照圖象在拍攝時受到種種條件的限制和干擾，圖象的灰度值往往與實際景物不完全匹配，這將直接影響到圖象的后續(xù)處理。例如，某一象素點的鄰域S 有兩種表示方法：8鄰域和4鄰域分別對應的鄰域平均值為。邊緣提取是較經(jīng)典的算法，此處邊緣的提取采用的是Roberts算子。二、程序調(diào)試及結(jié)果分析在程序設計過程中，碰到很多的問題。在本次課程設計中，我均對每個程序的開始時，用if isrgb（x）進行判斷。三， 心得體會在這次課程設計過程中，感觸很深，由于對MATLAB圖像處理的函數(shù)不熟悉，導致自己走了很多的彎路，比如在設計圖像左轉(zhuǎn)90度和右轉(zhuǎn)90度時，由于開始并不知道imrotate函數(shù)，只知道上下翻轉(zhuǎn)flipud和左右翻轉(zhuǎn)fliplr函數(shù)，想著要怎么用這兩個函數(shù)來實現(xiàn)左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)呢，如果當當只用矩陣轉(zhuǎn)置的話，并不能達到要求，后來想可以結(jié)合flipud和fliplr函數(shù)來實現(xiàn)，下面程序是實現(xiàn)左轉(zhuǎn)90度：axes()。c=x(:,:,3)。y(:,:,1)=e。for k=1:3 f(:,:,k)=flipud(y(:,:,k))。 imshow(y)。在理工科的專業(yè)應用背景下，用matlab 進行相關計算與仿真編程的優(yōu)勢非常突出。在確定安裝好Matlab Compiler后，還需要對Compiler進行適當?shù)呐渲茫椒ㄊ窃贛atlab命令窗口輸入：Mbuild –setup然后根據(jù)提示執(zhí)行相應的操作，使用者可根據(jù)自己計算機中現(xiàn)有編譯器的情況選擇合適的編譯器，如VC++ 、VC++、Bland C的編譯器等，目前Matlab好象