【正文】 ?????? yxfyxfyxfyxfyxf （ ） ))1,(),1(,)1,1(),(m a x (),( ???????? yxfyxfyxfyxfyxf （ ） 公式（ ）和（ ）表示稱模板的形式如下： ?????????????? ?? 01 1010 01 21 RR Roberts 算子采用對角線方向上相鄰兩個像素之差近似梯度幅值檢測邊緣。用一維高斯函數(shù)： )2(2 222 1 ??? xeG ?? () 構(gòu)造高斯濾波器，分別按行和列對原始圖像 ),( yxf 進行卷積操作，得到平滑圖像 ),( yxg 。 圖像區(qū)域的邊緣可以分為兩種：一種是階躍邊緣，它的兩邊的像素的灰度值有著明顯的不同；還有一種是屋頂邊緣，它位于灰度值從增加到減少（或者從減少到增加）的變化的轉(zhuǎn)折點上 [8]。邊緣檢測是數(shù)字圖像處理和計算機視覺中的基本問題，其目的是標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。車牌圖像的二值化 [5]就是將圖 像中感興趣的目標(biāo)特征進一步的提取出來，這些特征包括目標(biāo)區(qū)域的灰度值、輪廓、紋理特征、頻譜特征以及直方圖特征。因此，圖像的灰度化問題就轉(zhuǎn)化為如何調(diào)整彩色圖像中像素的三個分量，使得 R=G=B 的問題?；叶葓D像的存儲矩陣大小為 nm? ，其中矩陣中的每一個元素代表灰度圖像中相應(yīng)點的像素的亮度。其在速度上的影響對于車牌識別系統(tǒng)的實時性要求來說，是絕對不可容忍的。例如，在 RGB 顏色空間下，彩色圖像的每一個像素點均由 R（紅）、 G（綠）、 B（藍(lán)）三個顏色分量組成。 在車牌識別領(lǐng)域，圖像的 預(yù)處理過程主要包括的內(nèi)容有圖像的灰度化處理、圖像二值化、邊緣檢測以及圖像平滑等等。而對于車牌定位環(huán)節(jié)來說，車牌圖像的預(yù)處理更是發(fā)揮著相當(dāng)重要的作用。 圖 車牌識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 預(yù)處理 車牌定位 字符切割 字符識別 14 1． 5 論文內(nèi)容安排 本文共分為六章。用來確定車牌在整個圖像中的相對位置，其輸入是整個原始圖像，輸出是長方形車牌圖像；第三步車牌字符的分割。因而進一步加深車牌定位的研究是非常必要的。 目前國外的相關(guān)研究有： （ 1） Barros 提出的基于掃描行高頻分析的方法； （ 2） Lancaster 提出的類字符分析方法等，為了解決圖像惡化的問題； （ 3） Kat 提出的基于顏色的提取方法。由于背景的復(fù)雜性，背景紋理及顏色的復(fù)雜不確定性，這些問題給提取字符區(qū)域帶來較大困難。由于在實際中存在光照、污損、缺損、無牌、格式多樣等各種技術(shù)難題，這一技術(shù)一直都停留在實驗室階段，無法在實際工程中得到廣泛應(yīng)用。 關(guān)鍵詞 ： 汽車牌照，圖像處理 ，字符識別，模板匹配 11 Number and Character Recognition of License Plate Based on the Part of Image Processing Abstract Vehicle License Plate Recognition plays an important role in Automatic Recognition System, which has promising future in the intelligent transportation systems. Vehicle License Plate Automatic Recgnition is one of important research subjects of Image Dealing and the important parts of the research on intelligence of transportation management and implementation. Vehicle License Plate Automatic Recognition mostly includes four important parts. These are preprocess, Vehicle License Location, Character Segmentation and Character Recognition. This paper is about the recognition of the located Vehicle License Plate based on the part of image processing. We use the match template method,through AD algorithm to determine the similarity between the plate characters and template characters, to recognize plate license characters from the plex background image. 90 images were tested and the results show that the integral recognition rate is 60% and the method is accurate and fast. Key Words: Vehicle License, Charater Recognition, Image Processing, Match Template 12 1 引言 1． 1 車牌識別技術(shù)的研究背景 車牌是識別技術(shù) [1]是計算機視覺和模式識別技術(shù)在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項重要的研究課題，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。 10 基于部分圖像處理的車牌數(shù)字和字母的識別 摘 要 汽車車牌的識別在智能交通系統(tǒng)中占據(jù)重要地位，有著廣闊的發(fā)展前景，基于圖像處理的車牌識別是智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要課題之一，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。 title(39。)。 y=whx (:,2)。 實驗結(jié)果與分析： 7 8 9 ： load (39。當(dāng)前常用的數(shù)據(jù)采集裝置，在其系統(tǒng)軟件設(shè)計中，多采用單任務(wù)順序機制。該芯片是高速率、低功耗、 4 通道、 12 位 A/ D轉(zhuǎn)換器 ,他可以同時對 4 路模擬信號進行采樣 ,通過內(nèi)部的選擇器以分時復(fù)用的方式將信號量化輸出。 10 V ,輸入信號頻率≤ 5 MHz ,比較電平為 1 V。 PCI 總線 A/D 卡的通用結(jié)構(gòu) ： 圖 PCI 總線控制器橋接電路 高速數(shù)據(jù)傳輸在 PCI 總線和本地總線之間進行 ,設(shè)計者只需設(shè)計本地總線接口控制電路 ,外部設(shè)備 可掛接在本地總線上 ,即可實現(xiàn)與 PCI 總線的高速數(shù)據(jù)傳輸。 Intel在 20xx 年春季的 IDF 上，正式公布了旨在取代 PCI 總線的第三代 I/O 技術(shù)，該規(guī)范由 Intel 支持的 AWG(Arapahoe Working Group)負(fù)責(zé)制定。這種插槽是目前主板帶有最多數(shù)量的插槽類型，在當(dāng)前流行的臺式機主板上， ATX 結(jié)構(gòu)的主板一般帶有 5～ 6 個 PCI 插槽，而小一點的 MATX 主板也都帶有 2～ 3 個 PCI 插槽。目前廣泛采用的是 32bit、33MHz 的 PCI 總線， 64bit 的 PCI 插槽更多是應(yīng)用于服務(wù)器產(chǎn)品。 1 目 錄 第一部分： PCI 總線 ................................................................................................................4 PCI 總線的基本結(jié)構(gòu) ................................................................................4 PCI 總線 A/D 卡的通用結(jié)構(gòu) .............................................................................5 A/D 卡的采集、存儲和顯示程序 .......................................................................6 A/D卡的采集的基本原理 ..................................................................................6 實驗結(jié)果與分析 ................................................................................................6 ..............................................................................................................9 ..................................................................................................................9 第二部分： 中文摘要 ................................................................................................................10 英文摘要 .................................................................................................................11 1 引言 .................................................................................................................12 車牌識別技術(shù)的研究 背景 ...................................................................................12 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ...................................................................................................12 車牌識別系統(tǒng)研究目的及意義 ...........................................................................13 別系統(tǒng)的構(gòu)成 ........................................................................................................13 論文內(nèi)容安排 ........................................................................................................14 2 車 牌圖像的預(yù)處理 …………………………………………… ………………… 14 預(yù)處理技術(shù)概述 …………………………………………… ...............................14 2 圖像的灰度化 …………………………………………… …………… ...............15 圖像的二值化 ………………………………………………… ……………… ...17 邊緣檢測 …………………………………………………… …………… ...........18 Canny 算子 ……………………… …………………………… ……………… ..18 Roberts 算子 ……………………………………………… .… ……………… ...19 本章小結(jié) ……………………………………………………… ……………… ...22 3 車牌定位 ……………………………………………………… …………… ..22 常用的車牌定位算法 ………………………………………… ……………… ...22 基于紋理特征的車牌定位 ……………………………… ………………… … 22 基于數(shù)學(xué)形態(tài)的車牌定位 ……………………… ……… ………………… … 24 本章小結(jié) ………………………………………………… ………………… ...… 26 4 字符切割 ………………………………………………… ……………… .… .26 車牌字符切割方法 ……………………………………… ……… .………… .… .26 本章小結(jié) ………………………………………………… ………………… .… ..28 5 字符識別 …………