【正文】 而且，每個待測樣品與每個標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行相似度判斷的計算量也不大，識別速度比較快 。 每個向量對應(yīng)一個樣品 iX 。在這個基礎(chǔ)上，可以使?jié)h字圖像特征的提取更加簡單準(zhǔn)確。所以要想一種方法，讓我們避開對撇、捺、點的 圖 26 漢字結(jié)構(gòu)特征提取流程圖 ? ???? ? ?? ?? 1 1 1 1 1),(x xi y yj jifc開始 漢字結(jié)構(gòu)橫的提取 漢字結(jié)構(gòu)豎的提取 漢字結(jié)構(gòu)撇的提取 結(jié)束 西南交通大學(xué)本科 畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 第 19 頁 提取。 (3) 進(jìn)行如下判斷 ： 端點 :指在起筆處和落筆處的位置，與該點相連的點數(shù)為 1， 即上式 c=1 時。一旦確定筆劃特征點，根據(jù)若干連接規(guī)則，漢字筆劃以及結(jié)構(gòu)形狀就可以確定。 筆畫方向線 素 特征 漢字 筆畫方向線素特征 [11]的提取步驟如下 : 首先獲取原 漢字 圖像的邊緣點，得到 漢字 的輪廓圖 。以上每一步都是一個 33 領(lǐng)域運算。將原二值化后的二值化圖像轉(zhuǎn)化為黑底白字的漢字圖像，以供后面進(jìn)一步進(jìn)行處理。典型的全局 閾 值方法包括 Ostu 方法、最 大熵 方法 [7]等。 2． 二值圖像中噪聲對于后續(xù)處理影響的大小。不存在介于 0 和 1 之間的其他值。yheightheightbxwidthwidtha 西南交通大學(xué)本科 畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 第 12 頁 鄰近插值法中歸一化的圖像 g(x0 ,y0 )的 灰度值是用 (a,b)鄰接的四個網(wǎng)格點 (1,j), (i+l,j), (i,j+1), (i+1,j+1)中最接近它 的點的灰度值來近 ,即 :g(x0 ,y0 ) = f(a?， b?)，其中 (a?，b39。歸一化圖像中象素點和原圖像中象素點的映射關(guān)系 見公式（ 21）。圖 21（ a）與圖 21（ c）為 2346 大小的圖，經(jīng)過規(guī)格化后其大小變?yōu)?2323。在這里，我們所說的規(guī)格化不是簡單的寬和高的同比例縮放，還要求保持拓?fù)洳蛔儭Ｊ棺x者可以大概了解到本課題所使用的各種處理方法和步驟。因為車牌漢字只有 50 個，所以存儲量不大 。常選取的字符特征主要有以二值圖像字符的筆畫像素分布為基礎(chǔ)的字符特征及提取方法，以二值圖像字符輪廓、骨架為基礎(chǔ)的字符特征及提取方法，基于灰度圖像小波變換的字符特征等。 所以我們對二值化后的圖像進(jìn)行取反 ， 將原二值化后的二值化圖像轉(zhuǎn)化為黑底白字的漢字圖像，以供后面進(jìn)一步進(jìn)行處理。目前提出的車牌字符切分和字符分類特征提取的方法，很多是以二值圖像為基礎(chǔ)的。 （ 1） 關(guān)于圖像的規(guī)格化 在實際車牌采集時，由于拍攝角度、攝像頭與車牌的距離等原因，照成采集到的車牌大小不同。基于中國車 牌照的特點，我們需要設(shè)計一種能識別漢字的車牌照識別系統(tǒng)，使得這樣的車牌照識別系統(tǒng)更優(yōu)于其他只能識別數(shù)字和字母的系統(tǒng)，具有更廣的適應(yīng)性。這在一定程度上反映了車牌定位技術(shù)的重要地位，也一定程度上反映出目前這方面尚有不盡人意之處。 由于各個廠商對 其使用的車牌圖像識別技術(shù)都是不公開的，我們很難了解其中采用的三個方面的關(guān)鍵技術(shù) (車牌區(qū)域定位、單個字符區(qū)域切分、字符分類識別 )中使用的具體方法，因此很難具體評價其方法的優(yōu)劣。 在城市卡口監(jiān)控、移動電子警察方面，對車牌圖像識別技術(shù)在車牌識別結(jié)果的正確率指標(biāo)的要求比較高，否則將給執(zhí)法工作帶來很大的麻煩。因此，雖然車牌圖像識別技術(shù)在這一領(lǐng)域取得了較好的使用效果，但還不能實現(xiàn)真正意義上的智能化收費。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 車牌圖像識別技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 20xx 年，車牌圖像識別產(chǎn)品第一次在國內(nèi)實際應(yīng)用于交通工程。本課題通過對車牌漢字灰度圖像識別的研究，提出針 對汽車牌照中漢字字符的有效識別算法，以期達(dá)到較高的識別正確率。 Feature extraction。 實驗表明，本文所介紹的方法方便簡單，準(zhǔn)確率高，速度快。在上述智能 系統(tǒng)中， 字符 識別都是其核心內(nèi)容，而漢字識別 （ Chinese Character Recognition,簡稱 CCR）又是字符識別的重點和難點所在。 西 南 交 通 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文） 基于靜止圖像的車牌照漢字識別 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) 年 級 : 20xx 級 學(xué) 號 : 20xx2220 姓 名 : 郭強 專 業(yè) : 自動化 指導(dǎo)老師 : 侯進(jìn) 二零零九 年六月 西南交通大學(xué)本科 畢業(yè) 設(shè)計 (論文 ) 第 I 頁 院 系 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 專 業(yè) 自動化 年 級 20xx 級 姓 名 郭強 題 目 基于 靜止圖像的車牌照漢字識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) 指導(dǎo)教師 評 語 指導(dǎo)教師 (簽章 ) 評 閱 人 評 語 評 閱 人 (簽章 ) 成 績 答辯委員會主任 (簽章 ) 年 月 日 西南交通大學(xué)本科 畢業(yè) 設(shè)計 (論文 ) 第 II 頁 畢 業(yè) 設(shè) 計 任 務(wù) 書 班 級 自動化 1 班 學(xué) 生 姓 名 郭 強 學(xué) 號 20xx2220 專 業(yè) 自動化 發(fā) 題 日 期： 20xx 年 1 月 10 日 完 成 日 期： 20xx 年 6 月 10 日 題 目 基于靜止圖像的車牌照漢字識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) 題目類型：工程設(shè)計 技術(shù)專題研究 理論研究√ 軟硬件產(chǎn)品開發(fā) 一、 設(shè)計任務(wù)及要求 車牌照識別是智能交通系統(tǒng)的一個重要課題，在車輛管理、 不 停車收費等系統(tǒng)中有廣泛應(yīng)用。 這個項目的目標(biāo)就是開發(fā)出一個識別速度快、準(zhǔn)確率的高的車牌漢字識別系統(tǒng)。對識別對象已知的車牌漢字識別有很好的識別效果。 Template matching classifier 西南交通大學(xué)本科 畢業(yè) 設(shè)計 (論文 ) 第 VI 頁 目 錄 摘 要 .......................................................... Ⅳ ABSTRACT .......................................................... Ⅴ 第 1 章 緒 論 ....................................................... 1 問題的提出及研究意義 ....................................... 1 問題的提出 ............................................ 1 研究意義 .............................................. 1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ............................................. 2 車牌圖像識別技術(shù) 應(yīng)用現(xiàn)狀 .............................. 2 車牌圖像識別技術(shù) 研究現(xiàn)狀 .............................. 4 設(shè)計的研究內(nèi)容和方法 ....................................... 5 研究內(nèi)容 .............................................. 5 研究方法 .............................................. 5 本 文 結(jié)構(gòu)安排 ............................................... 8 本章小結(jié) ................................................... 8 第 2 章 漢字圖像的處理 .............................................. 9 漢字 圖像的預(yù)處理 ........................................... 9 不同尺寸 漢字 圖像的規(guī)格化 .............................. 9 灰度圖像二值化處理 ................................... 12 反色處理 ............................................. 14 二值化圖像細(xì)化處理 ................................... 15 漢字 圖像的特征提取 ........................................ 17 筆畫方向線素特征 ..................................... 17 漢字結(jié)構(gòu)特征點特征 ................................... 17 漢字結(jié)構(gòu)筆畫特征 ..................................... 18 本章小結(jié) .................................................. 21 第 3 章 漢字 圖像的識別 ............................................. 22 模版匹配分類器識別法 ...................................... 22 識別性能分析 .............................................. 26 本章小結(jié) ...........................