基于圖像處理的汽車牌照的識別-免費閱讀
【正文】 NI表示鄰域內(nèi)大于平均值的像素個數(shù)，Ng表示小于平均值的像素個數(shù)，而N0表示等于平均值的像素個數(shù)。 通常物體的邊緣是連續(xù)且光滑的，而噪聲是隨機(jī)的。在圖像的顯示方面，MATLAB 提供了圖像文件讀入函數(shù)imread ( ) ，用來讀取如: bmp 、tif 、jpg、pcx、tiff 、jpeg、hdf 、xwd 等格式圖像文件；圖像寫出函數(shù)imwrite () ，還有圖像顯示函數(shù)image ( ) 、imshow() 等等。以車牌預(yù)處理為例，經(jīng)過濾波和邊界增強(qiáng)處理后提取出的車牌效果明顯沒有未處理的效果理想。函數(shù)在開始運行時，從主函數(shù)里得到待識別的字符，此字符與模板進(jìn)行相關(guān)運算，同時找出相關(guān)運算后的最大值及對應(yīng)的函數(shù)位置。39。39。A與B的大小及數(shù)據(jù)類型必須相同，得到的結(jié)果r是雙精度標(biāo)量。Ti 指第i個模板。圖像識別中模板匹配法是將未知的東西與已知的東西來進(jìn)行比較。利用二維數(shù)組的映射關(guān)系實現(xiàn)，去掉開始行(列)與結(jié)束行(列)。分析字符分割得到的圖像以及其他車牌圖像中字符的特點，將模板大小定為2614；背景為黑色，代表灰度值 0，字符邊緣為白色。綜合模板匹配的這些優(yōu)點我們將其用為車牌字符識別的主要方法。在此簡化了處理過程，未經(jīng)濾波歸一化，直接進(jìn)行后期處理。又因為在字符的模式識別中，其模板大小統(tǒng)一，因此得到的六個數(shù)組必須變換其大小，均統(tǒng)一成2614的形式。它在前期牌照定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行字符的分割，然后再利用分割的結(jié)果進(jìn)行字符識別。具體實現(xiàn)如下: (1) 由于車牌近似為一個矩形， 上下邊緣近似為一條直線， 通過簡單的灰度變化分析就可以再次定位車牌圖像的上下邊界， 這種情況適合于傾斜度較小的車牌； 對于傾斜程度較大的牌照來說， 在其橫向定位之前就應(yīng)該利用相關(guān)的技術(shù)進(jìn)行車牌的矯正(例如Hough 變換技術(shù)) 。然后對水平差分圖像的像素沿水平方向累加產(chǎn)生一個投影表T( i) ，如圖7所示。 提取出的邊緣含有多個灰度值，要進(jìn)行二值化處理，選擇一個合適的域值。在車牌邊緣提取之前，兩種濾波方式均采用了。本文以一幅汽車圖像為例，結(jié)合圖像處理各方面的知識，利用MATLAB編程，實現(xiàn)了從車牌的預(yù)處理到字符識別的完整過程。尋找出對于具體的汽車牌照識別過程的最好的方法。關(guān)鍵詞：汽車牌照 車牌提取 字符分割 字符識別The vehicle license recognition based on the image processing Author:Chen Qiuju Tutor:Li Fangzhou(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027)Abstract： With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into preprocess, edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentation Character recognition 1. 引言 選題意義 汽車牌照自動識別系統(tǒng)是以汽車牌照為特定目標(biāo)的專用計算機(jī)視覺系統(tǒng)，是計算機(jī)視覺和模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)，它可廣泛應(yīng)用于交通流量檢測，交通控制與誘導(dǎo)，機(jī)場、港口、小區(qū)的車輛管理，不停車自動收費，闖紅燈等
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