【正文】 （無(wú)主語(yǔ)，可改為：“通過(guò)本次畢業(yè)設(shè)計(jì)，我不僅對(duì)所學(xué)的知識(shí)有了進(jìn)一步的理解，而且學(xué)到了很多新東西。 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(shū)的影印件（建議使用掃描儀掃描）。 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(huà)蛇添足 ，多寫“題目：”二字。如：353K（錯(cuò)誤）、 353KB（正確）、 256M（錯(cuò)誤）、 256MB（正確）。 “由于畢業(yè)設(shè)計(jì)只有三四個(gè)月的時(shí)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(gè)版本中進(jìn)行進(jìn)一步的完善。以祈使句描述某第 33 頁(yè) 共 48 頁(yè) 41 一過(guò)程時(shí)可以使用無(wú)主句，特殊情況下也可以使用無(wú)主句。 3．文件名 文件名（特別是擴(kuò)展名）一般應(yīng)大寫。 3．凡是程序中涉及標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的，一律用半角符號(hào)（雙 引號(hào)應(yīng)顯示為“ ”，單引號(hào)應(yīng)顯示為“ ’”），但程序中的注釋例外。 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． 3 關(guān)于分頁(yè) 新的一章開(kāi)始，要換頁(yè)，但 不要用多個(gè)回車進(jìn)行分頁(yè) （否則后患無(wú)窮），而要 用 ^Enter（即 Ctrl+Enter）插入換頁(yè)符； 標(biāo)題不得位于一頁(yè)的末行； 圖題不得位于一頁(yè)的首行（前已提及，此處強(qiáng)調(diào)）； 表題不得位于一頁(yè)的末行（前已提及，此處強(qiáng)調(diào)）； 不能因圖表過(guò)大而提前換頁(yè)（即將大的圖表放入次頁(yè)）；可將后頁(yè)的部分文字提到前頁(yè)來(lái)解決此問(wèn)題。圖表過(guò)大，致使本頁(yè)剩余空間容納不下時(shí)，可將其放于次頁(yè)，并將其后的文字上提至前一頁(yè)。 目錄只列到三級(jí)，一、二、三級(jí)標(biāo)題依次內(nèi)縮一字，分別采用四號(hào)、小四號(hào)、五號(hào)宋體。第二行首個(gè)關(guān)鍵字與第一行的首個(gè)關(guān)鍵字對(duì)齊。表格本 身可以跨頁(yè)，但次頁(yè)的表應(yīng)加一個(gè)表頭（注意，不是標(biāo)題，是表頭，即表格的首行），或在次頁(yè)首部加注“（續(xù)表）”。其中 m 為該表格所在的 章號(hào)， n 為該章中該表格的順序號(hào)，即每一章的表格獨(dú)立編號(hào)。 1． 4 插圖的位置 盡量將插圖與正文中的相關(guān)文字說(shuō)明置于同一頁(yè)。觀察線條是否存在搭接問(wèn)題時(shí)，可選用 500%的顯示比例，否則難以看出搭接問(wèn)題。 來(lái)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。 ”。 bottom1 bottom=bottom1。bottom=m。 d(:,[1:wide])=0。 [m1,n1]=size(temp)。y1=8。車牌號(hào)碼 :39。 end Error1=Error(kmin:kmax)。.bmp39。 kmax=40。])。 39。 %建立自動(dòng)識(shí)別字符代碼表，將 t39。939。39。)。 imwrite(word1,39。539。)。 word5=imresize(word5,[40 20])。739。)。 figure(10),imshow(word2),title(39。 % 分割出第三個(gè)字符 [word3,d]=getword(d)。 [m,n]=size(temp)。word1=[]。 j=n1 j=j+1。其中 m中存儲(chǔ)的是行數(shù)， n中存儲(chǔ)的是列數(shù) figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n) k1=1。 %實(shí)現(xiàn)膨脹操作 end imwrite(d,39。subplot(3,2,2),imshow(d),title(39。 % T 為二值化的閾值 [m,n]=size(b)。 .jpg39。輸入一個(gè)定位裁剪后的車牌圖像39。 figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title(39。(PX2PX1)) PX2=PX21。%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。amp。)。 figure(5),imshow(I4)。title(39。 %高斯濾波器 ,方差為 figure(3),imshow(I2)。title(39。原圖 39。 總之，盡管目前牌照字符的識(shí)別率還不理想，但是這種思路的可行性得到 了證實(shí)，更多的實(shí)驗(yàn)與程序的改進(jìn)完全可以實(shí)現(xiàn)搞成功率的車牌識(shí)別。為了實(shí)驗(yàn)方便，結(jié)合本次設(shè)計(jì)所選汽車牌照的特點(diǎn)，只建立了 4 個(gè)數(shù)字 26 個(gè)字母與 10個(gè)數(shù)字的模板。 模板匹配是圖象識(shí)別方法中最具代表性的基本方法之一，它是將從待識(shí)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(gè)進(jìn)行比較，計(jì)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(gè)就表示期間相似程度最高，可將圖象歸于相應(yīng)的類。 在字符切割時(shí) ,往往由于閾值取得不好 ， 導(dǎo)致字符切割不準(zhǔn)確 ， 針對(duì)這種情況 ， 可以對(duì)切割出的字符寬度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 ， 用以指導(dǎo)切割 ， 對(duì)因錯(cuò)誤切割過(guò)寬的字符進(jìn)行分裂處理。 也就是將 256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像通過(guò)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 。現(xiàn)在我們將經(jīng)過(guò)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(duì)準(zhǔn)確的車牌位置。 第 32 頁(yè) 共 48 頁(yè) 圖 原圖 圖 灰度圖 第 33 頁(yè) 共 48 頁(yè) 11 圖 Robert算子邊緣檢測(cè) 車牌定位和分割 該系統(tǒng)的攝像頭 拍攝的圖片是整個(gè)機(jī)動(dòng)車的圖片，而只有車牌部分是對(duì)系統(tǒng)有用的。 在 MATLAB 中我們可以調(diào)用 im2gray 函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理。 ： 汽車圖像樣本目前大都是通過(guò)攝像機(jī)、數(shù)碼相機(jī)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。 設(shè)計(jì)方案 ： 該系統(tǒng)主要是由圖像處理和字符識(shí)別兩部分組成。這幾乎成了九十年代教科書(shū)與舊版書(shū)籍的區(qū)別性標(biāo)志。 (2)MATLAB 工作環(huán)境這是對(duì) MA 丁 LAB 提供給用戶使用的管理功能的總稱．包括管理工作空間中的變量據(jù)輸入輸出的方式和方法，以及開(kāi)發(fā)、調(diào)試、管理 M文件的各種工具。（ 3）推出了符號(hào)計(jì)算工具包。 MATLAB 以商品形式出現(xiàn)后，僅短短幾年，就以其良好的開(kāi)放性和運(yùn)行的可靠性，使原先控制領(lǐng)域里的封閉式軟件包（如英國(guó)的 UMIST，瑞典的 LUND 和 SIMNON，德國(guó)的 KEDDC）紛紛淘汰，而改以 MATLAB 為平臺(tái)加以重建。在 MATLAB 環(huán)境下，用戶可以集成地進(jìn)行程序設(shè)計(jì)、數(shù)值計(jì) 算、圖形繪制、輸入輸出、文件管理等各項(xiàng)操作。因此，研究高速、準(zhǔn)確的定位與識(shí)別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)，圖像處理技術(shù)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)性能的提高都會(huì)促進(jìn)車牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的性能。直至今日，國(guó)外對(duì)車牌檢測(cè)的研究已經(jīng)取得了一些令人矚目的成就，如 YuniaoCul 提出了一種車牌識(shí)別系統(tǒng)，在車牌定位以后，利用馬爾科夫場(chǎng)對(duì)車牌特征進(jìn)行提取和二值化，對(duì)樣本的識(shí)別達(dá)到了較高的識(shí)別率。 國(guó)內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r 在現(xiàn)代化交通系統(tǒng)中，如何快速準(zhǔn)確地提取目標(biāo)車輛的車牌信息一直是一個(gè)技術(shù)性難題，它一直制約著交通系統(tǒng)現(xiàn)代化、自動(dòng)化、智能化的發(fā)展腳步。 為了達(dá)到某種目的而對(duì)圖像使用一種數(shù)學(xué)技巧 ,經(jīng)過(guò)變換后的圖像更為方便、容易地處理和操作。 關(guān)鍵詞： MATLAB、圖像預(yù)處理、車牌識(shí)別與分割 第 2 頁(yè) 共 48 頁(yè) 目 錄 1. 緒論 ................................................................. 1 本課題的研究背景 ................................................ 1 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r .................................................. 3 主要應(yīng)用領(lǐng)域 .................................................... 5 設(shè)計(jì)原理 ........................................................ 6 2. MATLAB 簡(jiǎn)介 .......................................................... 7 MATLAB 發(fā)展歷史 ................................................. 7 3．各模塊的實(shí)現(xiàn) ........................................................ 11 設(shè)計(jì)方案 ....................................................... 11 圖像預(yù)處理 ..................................................... 11 圖像灰度化 ............................................... 11 圖像的邊緣檢測(cè) ........................................... 12 第 3 頁(yè) 共 48 頁(yè) 3 車牌定位和分割 ................................................. 14 車牌的定位 ............................................... 15 車牌的分割 ............................................... 16 對(duì)定位后的彩色車牌的進(jìn)一步處理 ........................... 17 字符的分割和歸一化處理 ......................................... 17 字符的分割 ............................................... 18 字符的歸一化處理 ......................................... 19 字符的識(shí)別 ..................................................... 19 4．實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析 ...................................................... 22 5．實(shí)驗(yàn)總結(jié) ............................................................ 24 致謝 ................................................................... 25 參考文獻(xiàn) ............................................................... 26 程序附錄 ............................................................... 27 第一章 緒論 本課題的研究背景 隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展及人們生活水平的提高，機(jī)動(dòng)車輛的數(shù)量越來(lái)越多，給交通管理帶來(lái)了很大的壓力，所以，我們必須找到一種方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn) 題。因?yàn)檐嚺铺?hào)的重要地位，我們第一個(gè)想到就是設(shè)法利用車牌號(hào)來(lái)對(duì)車輛進(jìn)行管理，所以車牌提取應(yīng)運(yùn)而生，用來(lái)提高汽車的安全管理水平及管理效率。 圖像增強(qiáng)的主要目標(biāo)是改善圖像的質(zhì)量。車牌第 33 頁(yè) 共 48 頁(yè) 3 識(shí)別技術(shù)的研究早在 20世紀(jì) 90年代就已 經(jīng)開(kāi)始了。 EunRyung 等利用圖像中的顏色分量，對(duì)車輛牌照進(jìn)行定位識(shí)別，其中提到了三種 方法 :①以 Hough 變換為基礎(chǔ)的邊緣檢測(cè)定位識(shí)別；②以灰度值變換為基礎(chǔ)的識(shí)別算法；③以 HLS 彩色模式為基礎(chǔ)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別率分別為%、 85%、 %。 主要應(yīng)用領(lǐng)域 車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用范圍，主要應(yīng)用于： (1)高速公路收費(fèi)、監(jiān)控管理； (2)小區(qū)、停車場(chǎng)管理； (3)城市道路監(jiān)控、違章管理； (4)車牌登錄、驗(yàn)證； (5)車流統(tǒng)計(jì)、安全管理等。 MATLAB 提供了一個(gè)人機(jī)交互的數(shù)學(xué)系統(tǒng)環(huán)境，該系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是矩陣，在生成矩陳對(duì)象時(shí)，不要求作明確的維數(shù)說(shuō)明。在時(shí)間進(jìn)入 20 世紀(jì)九十年代的時(shí)候， MATLAB 已經(jīng)成為國(guó)際控制界公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算軟件。 1993 年 MathWorks 公司從加拿大滑鐵盧大學(xué)購(gòu)得 Maple 的第 32 頁(yè) 共 48 頁(yè) 使用權(quán)，以 Maple 為“引擎”開(kāi)發(fā)了 Symbolic Math Toolbox 。 (3)圖形句相系統(tǒng)這是 MATLAB 圖形系統(tǒng)的基礎(chǔ)，包括完成 2D 和3D數(shù)據(jù)圖示、圖像處理、動(dòng)畫(huà)生成、圖形顯示等功能的高層 MATLAB 命令，也包括用戶對(duì)圖形圖像等對(duì)象進(jìn)行特性控制的低層 MATLAB 命令，以及開(kāi)發(fā) GUI