【正文】 出的方式和方法，以及開發(fā)、調(diào)試、管理 M文件的各種工具?？梢? 看出 MATLAB 是一個功能十分強大的系統(tǒng)，是集數(shù)值計算、圖形管理、程序開發(fā)為一體的環(huán)境。這幾乎成了九十年代教科書與舊版書籍的區(qū)別性標(biāo)志。在設(shè)計研究單位和工業(yè)部門，MATLAB 被認(rèn)作進(jìn)行高效研究、開發(fā)的首選軟件工具。 設(shè)計方案 ： 該系統(tǒng)主要是由圖像處理和字符識別兩部分組成。因此，我們要對攝像頭拍攝的圖片進(jìn)行預(yù)處理，主要包括圖片灰度化和圖片邊緣提取 等。 ： 汽車圖像樣本目前大都是通過攝像機、數(shù)碼相機等設(shè)備拍攝獲取的，因而預(yù)處理前的圖像都是彩色圖像。 RGB 三分量前的系數(shù)為經(jīng)驗加權(quán)值 。 在 MATLAB 中我們可以調(diào)用 im2gray 函數(shù)對圖像進(jìn)行灰度化處理。通過良好的邊緣檢測可以大幅度的降低噪聲、分離出復(fù)雜環(huán)境中的車輛圖像、保留完好的車牌字符信息，方便后面的車牌精確定位與字符識別。 第 32 頁 共 48 頁 圖 原圖 圖 灰度圖 第 33 頁 共 48 頁 11 圖 Robert算子邊緣檢測 車牌定位和分割 該系統(tǒng)的攝像頭 拍攝的圖片是整個機動車的圖片，而只有車牌部分是對系統(tǒng)有用的。車牌定位和分割的準(zhǔn)確度直接關(guān)系到最后的字符識別的質(zhì)量?，F(xiàn)在我們將經(jīng)過預(yù)處理的圖像進(jìn)行圖像腐蝕以及去除雜質(zhì)，就可以得到相對準(zhǔn)確的車牌位置。然后，在分割出的行區(qū)域內(nèi)，統(tǒng)計列方向藍(lán)色像素點的數(shù)量，最終確定完整的車牌區(qū)域。 也就是將 256個亮度等級的灰度圖像通過適當(dāng)?shù)拈T限值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像 。再用模板中的 全體像素的平均值來代替原來像素值 。 在字符切割時 ,往往由于閾值取得不好 ， 導(dǎo)致字符切割不準(zhǔn)確 ， 針對這種情況 ， 可以對切割出的字符寬度進(jìn)行統(tǒng)計分析 ， 用以指導(dǎo)切割 ， 對因錯誤切割過寬的字符進(jìn)行分裂處理。 圖 字符的識別 字符的識別目前用于車牌字符識別 (OCR)中的算法主要有基于模板匹配的OCR算法以及基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 OCR算法。 模板匹配是圖象識別方法中最具代表性的基本方法之一，它是將從待識別的圖象或圖象區(qū)域 f(i,j)中提取的若干特征量與模板 T(i,j)相應(yīng)的特征量逐個進(jìn)行比較，計算它們之間規(guī)格化的互相關(guān)量，其中互相關(guān)量最大的一個就表示期間相似程度最高，可將圖象歸于相應(yīng)的類。 第 33 頁 共 48 頁 19 圖 字符識別流程圖 此處采用 相減的方法來求得字符與模板中哪一個字符最相似，然后找到相似度最大的輸出。為了實驗方便，結(jié)合本次設(shè)計所選汽車牌照的特點，只建立了 4 個數(shù)字 26 個字母與 10個數(shù)字的模板。 建立自動識別的代碼表 讀取分割出來的字符 第一個字符與模板中的漢字模板進(jìn)行匹配 第二個字符與模板中的字母模板進(jìn)行匹配 待識別字符與模板字符相減，值越小相似度越大，找到最小的一個即為匹配的最好的 識別完成，輸出此模板對應(yīng)值 后 5 個字符與模板中的字母與數(shù)字模板進(jìn)行匹配 第 32 頁 共 48 頁 第 33 頁 共 48 頁 21 第四章 實驗結(jié)果和分析 在得 到結(jié)果之前，需要對車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理、車牌定位、車牌分割等處理。 總之，盡管目前牌照字符的識別率還不理想，但是這種思路的可行性得到 了證實，更多的實驗與程序的改進(jìn)完全可以實現(xiàn)搞成功率的車牌識別。39。原圖 39。title(39。title(39。robert39。 %高斯濾波器 ,方差為 figure(3),imshow(I2)。1。title(39。rectangle39。 figure(5),imshow(I4)。 I5=bwareaopen(I4,2021)。)。 %產(chǎn)生 y*1 的全 0矩陣 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %如果 myI(i,j,1)即 myI 圖像中坐標(biāo)為 (i,j)的點為藍(lán)色 %則 Blue_y 的相應(yīng)行的元素 white_y(i,1)值加 1 Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1。amp。amp。%進(jìn)一步確定 x方向的車牌區(qū)域 for j=1:x for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)==1) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1。(PX1x)) PX1=PX1+1。(PX2PX1)) PX2=PX21。 t=toc。 figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title(39。)。輸入一個定位裁剪后的車牌圖像39。39。 .jpg39。 39。 % T 為二值化的閾值 [m,n]=size(b)。 % d:二值圖像 imwrite(d,39。subplot(3,2,2),imshow(d),title(39。) % 濾波 ) returns the nbyn identity matrix 單位矩陣 [m,n]=size(d)。 %實現(xiàn)膨脹操作 end imwrite(d,39。 39。其中 m中存儲的是行數(shù)， n中存儲的是列數(shù) figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n) k1=1。 while j~=n while s(j)==0 j=j+1。 j=n1 j=j+1。 % 分割 end 第 33 頁 共 48 頁 29 end % 再切割 d=qiege(d)。word1=[]。 while sum(d(:,wide+1))~=0 wide=wide+1。 [m,n]=size(temp)。word1=temp。 % 分割出第三個字符 [word3,d]=getword(d)。 % 分割出第七個字符 [word7,d]=getword(d)。 figure(10),imshow(word2),title(39。339。)。 figure(14),imshow(word6),title(39。739。其中 m中存儲的是行數(shù)， n中存儲的是列數(shù) word1=imresize(word1,[40 20])。 word5=imresize(word5,[40 20])。139。)。 subplot(3,7,11),imshow(word4),title(39。539。)。 imwrite(word1,39。39。)。 imwrite(word5,39。39。)。939。Z39。 %建立自動識別字符代碼表，將 t39。 39。 39。 第 32 頁 共 48 頁 for I=1:7 SubBw2=zeros(32,16)。])。 %對圖像做縮放處理，高 32，寬 16， 39。 kmax=40。 kmax=36。.bmp39。 第 33 頁 共 48 頁 33 for i=1:32 for j=1:16 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)SamBw2(i,j)。 end Error1=Error(kmin:kmax)。 Code(l*2)=39。車牌號碼 :39。b39。y1=8。 while sum(d(:,wide+1))~=0 amp。 [m1,n1]=size(temp)。 if sum(sum(d))~=0 d=qiege(d)。 d(:,[1:wide])=0。 else d=[]。bottom=m。amp。 bottom1 bottom=bottom1。 end while sum(d(:,right))==0 amp。 ”。 1． 2 圖名（圖注） 圖名應(yīng)確切反映該圖的含義，一般為名詞性短語，力圖簡明扼要。 來自電子版參考文獻(xiàn)的 插圖，多數(shù)是模糊不清的，故建議用手繪圖取而代之。程序框圖的選擇框要注意標(biāo)“是否”或“ YN”，起始框、終結(jié)框注意用圓角矩形（建議使用專門用于畫框圖的軟件 Visio 畫框圖）；數(shù)據(jù)流圖的數(shù)據(jù)線需標(biāo)數(shù)據(jù)名稱，數(shù)據(jù)加工與數(shù)據(jù)存儲之間的箭頭無數(shù)據(jù)名稱。觀察線條是否存在搭接問題時，可選用 500%的顯示比例，否則難以看出搭接問題。采用屏幕抓圖制作 插圖 時 ， 應(yīng)“量身定做”，抓圖后 不要縮放 ，以免模糊。 1． 4 插圖的位置 盡量將插圖與正文中的相關(guān)文字說明置于同一頁。一張圖一般不得跨頁（大的程序框圖例外，但需按正規(guī)要求標(biāo)清楚）。其中 m 為該表格所在的 章號， n 為該章中該表格的順序號，即每一章的表格獨立編號。 為便于敘述，不妨將表號與表名并稱為“表題”。表格本 身可以跨頁，但次頁的表應(yīng)加一個表頭（注意，不是標(biāo)題，是表頭，即表格的首行），或在次頁首部加注“（續(xù)表）”。 第三章 關(guān)于摘要 5． 1 格式 中英文摘要各占一頁，首行寫“摘 要”“ ABSTRACT” （“摘要”之間空兩格，采用三號字、黑體、居中，與內(nèi)容空一行） ；第三行開始寫摘要內(nèi)容，首 行空兩格 （內(nèi)容采用小四號宋體） 。第二行首個關(guān)鍵字與第一行的首個關(guān)鍵字對齊。 切忌使用自動翻譯工具 將中文摘要翻譯為英文摘要。 目錄只列到三級，一、二、三級標(biāo)題依次內(nèi)縮一字，分別采用四號、小四號、五號宋體。目錄頁超過一頁時，應(yīng)有頁碼，一般采用大寫羅馬數(shù)字，以區(qū)別于正文。圖表過大，致使本頁剩余空間容納不下時，可將其放于次頁，并將其后的文字上提至前一頁。正文各頁的頁腳只有頁碼，且居中放置。 5． 3 關(guān)于分頁 新的一章開始，要換頁，但 不要用多個回車進(jìn)行分頁 （否則后患無窮），而要 用 ^Enter（即 Ctrl+Enter）插入換頁符； 標(biāo)題不得位于一頁的末行； 圖題不得位于一頁的首行（前已提及，此處強調(diào)）； 表題不得位于一頁的末行（前已提及，此處強調(diào)）； 不能因圖表過大而提前換頁（即將大的圖表放入次頁）；可將后頁的部分文字提到前頁來解決此問題。而且，所“寫”內(nèi)容出自何文獻(xiàn)，需以此方法注明（通俗地講，抄自 何處，應(yīng)讓人一目了然）。 圖表中的文字應(yīng)注意嚴(yán)肅性，嚴(yán)禁出現(xiàn)不良人名、地名，忌諱影星、歌星名字或影視作品中的人名。 5． 7 關(guān)于標(biāo)點 1．凡中文敘述之處，均使用全角標(biāo)點符號；破折號“ —— ”與省略號“??”必須規(guī)范（在微軟拼音方式下，分別用“ Shift+”和“ Shift+^”輸入，前者亦可用 Alt+Ctrl+.輸入），不得用其他符號替代。 3．凡是程序中涉及標(biāo)點符號的，一律用半角符號（雙 引號應(yīng)顯示為“ ”，單引號應(yīng)顯示為“ ’”），但程序中的注釋例外。 5． 9 關(guān)于縮略語、外來語、文件名、軟件名稱及其版本號 1．縮略語 正文中首次出現(xiàn)縮略語時應(yīng)給出原文。 3．文件名 文件名（特別是擴展名）一般應(yīng)大寫。常用軟件名稱的寫法如下：PowerBuilder , FoxPro , VFP , VB , VC++ , C++Builder, C, Delphi, ASP, SQL Server 2021， Oracle 9i， Sybase SQL Anywhere 等。以祈使句描述某第 33 頁 共 48 頁 41 一過程時可以使用無主句，特殊情況下也可以使用無主句?！? （不好） “該問題前已提及，此 處不復(fù)贅述。 “由于畢業(yè)設(shè)計只有三四個月的時間，比較短，所以該系統(tǒng)免不了還有許多不盡如人意的地方，這些都有待于在下一個版本中進(jìn)行進(jìn)一步的完善?！? （不好） 5． 11 關(guān)于稱謂 每篇論文均系一人所作，故不要張口閉口地用 “我們”。如：353K（錯誤）、 353KB（正確）、 256M（錯誤）、 256MB（正確）。若帶有編號，編號應(yīng)加圓括號，并靠右對齊。 第六章 關(guān)于封面 “畢業(yè)論文”一行的下面直接寫論文題目，不必 畫蛇添足 ，多寫“題目：”二字。 第七章 關(guān)于參考文獻(xiàn) 工大學(xué)報幾乎每篇文章最后均附有參考文獻(xiàn)，其格式十分正規(guī)，分為著作、論文、網(wǎng)文、學(xué)位論文等幾類，格式各異。 第九章 關(guān)于翻譯 最好寫明所譯材料的出處，最好提供原書的影印件（建議使用掃描儀掃描）?！保o主語，可改為：“單位領(lǐng)導(dǎo)的大力支持，使本人得以在繁忙的工作中抽出時間，順利完成畢業(yè)設(shè)計與畢業(yè)論文，在此表示感謝。（無主語，可改為：“通過本次畢業(yè)設(shè)計，我不僅對所學(xué)的知識有了進(jìn)一步的理解，而且學(xué)到了很多新東西。 3．不用“指導(dǎo)老師”，而