【正文】 vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 9JWKf wvGt YM*Jgamp。 其次，要感謝我敬愛的父母。例如： 圖 ：搜集到的汽車照片 處理過程顯示圖像 北京聯(lián)合 大學 畢業(yè)設計 27 圖 ：處理 過程中 圖像 處理后顯示車牌位置圖像 圖 ：處理后定位的車牌圖像 不足之處： 在畫原理圖和 PCB 板時，外觀及排版并不美觀與完美。通過這些步驟成功提取車牌的區(qū)域。最后，通過最大 P 氏 熵 值的連通區(qū)域區(qū)分背景區(qū)域和目標車體區(qū)域 。 ② 腐蝕 對 Z 中的集合 A 和 B， B 對 A 進行腐蝕的整個過程如下： 用結構元素 B，掃描圖像 A 的每一個像素 ； 用結構元素與其覆蓋的二值圖像做 “與 ”操作 ； 如果都為 1，結果圖像的該像素為 1。由于車牌被磨損或者掉色，車牌區(qū)域還可能出現(xiàn)孤點現(xiàn)象，需要對孤點進行填充空洞處理，這樣達到使車牌區(qū)域連通的效果，最后得到一個完整連北京聯(lián)合 大學 畢業(yè)設計 22 通的車牌區(qū)域。圖像形態(tài)學處理中我們感興趣的主要是二值圖像。本文對圖像進行水平邊緣檢測，有效地檢測出水平方向 的邊緣像素，然后對檢測結果二值化處理，記錄邊緣點，然后對邊緣點按照從上到下，從左到右進行掃描 (定義位 x 和 y 方向掃描 )，得到整個圖像的跳變點分布。本文認為車牌字符區(qū)域是本文考察的重點，因此該部分作為圖像的前景區(qū)，將字符邊緣區(qū)域的值設為 1，其他的部分都看成是背景區(qū)，設為 0。 灰度修 正 通常采用直方圖修正法使圖像具有期望的灰度分布 ．水平方向為像素歡度值，垂直方向為該像素值出現(xiàn)的數(shù)量，根據(jù)灰色 圖 像直方圖調整像素值的分布范圍，確保圖像亮度值均勻和平滑，同時如果直方圖中存在多個峰值，則按直方圖峰值計算其 限定閥值，然后進行分段圖像處理，由此分離出背景和噪聲。卷積是將模板中的每個元素和對應區(qū)域中的像素相乘，所有乘積之和作為區(qū)域中心像素的新值．由于濾波的目的是去除圖像的噪聲，所以，在圖像上面的變化，不是很明顯，所以本文只給出濾波前后圖像的直方圖統(tǒng)計，由此說明本文采用濾波實現(xiàn)平滑直方圖的目的。濾波在頻域范圍內主要有：低通濾波、高通濾波和同態(tài)濾波 f , l 。由于圖像的退化，干擾導入彩色原始圖像 圖像預處理 灰度化處理 圖像邊緣檢測 形態(tài)學處理 車牌 定位 定位 北京聯(lián)合 大學 畢業(yè)設計 18 了車牌信息的提取，所以為了改善退化了牌照圖像的質量，必須對圖像進行預處理。 當車輛到達觸發(fā)圖像采集單元時，系統(tǒng)采集當前的圖像。電平。 （ 2） 電源 模塊： 為 DSP 芯片 提供電源。 此次 算法的實現(xiàn)，采用的是由 Math Works 公司開發(fā)的 MATLAB 軟件，它功能強、效率高、簡單易學，是當今最優(yōu)秀的科技應用軟件之一，具有強大的科學計算與可視化功能和開放式擴展環(huán)境。設計一個 DSP 系統(tǒng)，來實現(xiàn)用 MATLAB 實現(xiàn)的相同功能。 3 ．在無人看守情況下車輛的出入 主要用于小區(qū)停車場管理系統(tǒng)中，利用系統(tǒng)能在不停車狀態(tài)下自動識別汽車牌照和車型的特點，在車輛經過卡口的一瞬間，得到識別結果并通過通信網(wǎng)絡將識別出的車輛信息及入口信息傳送到各個出口。 ( 7 ）道口檢查站車輛監(jiān)控。 1 . 車牌識別系統(tǒng)的應用范圍 車輛牌照作為車輛的唯一身份標識是智能交通系統(tǒng)中大量信息的來源和直接處理對象。 目前 國內做得比較好是上海高德威公司的產品，另外中科院自動化研究所漢王公司的“漢王眼”、亞洲視覺科技有限公司、深圳市吉通電子有限公司、中國信息產業(yè)部下屬的中智交通電子系統(tǒng)有限公司的產品都有不錯的效果，另外國內的許多大學都對車牌識別系統(tǒng)做了很多的研究。 IC 卡是一種集微電子技術、通訊技術和計算機技術于一體的高科技產品，利用 IC 卡進行車牌識別必須要在每輛汽車上安裝微型的電子信號接收和發(fā)射裝置即 IC 卡，當車輛經過路口 的檢測裝置時 IC 卡系統(tǒng)將與路口的計算機系統(tǒng)進行對話，計算機系統(tǒng)從而取得卡內存儲的車輛信息，然而盡管 IC 卡技術識別準確度高，運行可靠并可全天候作業(yè)，但它的整套設備價格昂貴，硬件復雜，不適用于異地作業(yè)且須制定全國統(tǒng)一標準．條形碼識別技術由于識別速度快、準確度高以及成本低等優(yōu)點，目前廣泛應用于商品銷售、圖書館管理、倉庫管理、郵政管理等眾多領域，將其用于汽車牌照識別方面也是一種新方法，但它同 IC 卡技術一樣須在全國有統(tǒng)一標準，這給近期短時間內推廣造成困難。如果沒有高效率的搜索方法，就需要耗費很多計算時間和存儲空間。通過對車牌特征的研究，利用邊緣掃描方法實現(xiàn)車牌定位。北京聯(lián)合大學 信息 學院 畢業(yè)設計 題目： 基于 MATLAB 的車牌定位算法設計 姓 名： 學 號： 2021080403104 學 院： 信息學院 專 業(yè)： 電子信息工程 同 組 人： 指 導 教 師： 協(xié)助指導教師： 2021 年 5 月 12 日 北京聯(lián)合 大學 畢業(yè)設計 1 摘要 車牌自動識別 系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通管理的重要組成部分，可用于各級各類車輛管理場所。利用灰度修正．濾波和圖像增強等 處理方法．較好地消除了圖像的噪音，提高了圖像質量。而車牌區(qū)域在整幅圖像中所占的比例較小，要從整幅圖像中定位車牌區(qū)域必然要在大量的背景信息中搜索，而且由于應用的特殊性，要求快速、準確地完成車牌定位。車輛牌照識別技術作為交通管理自動化的重要手段，其任務是分析、處理汽車監(jiān)控圖像，自動識別汽車牌號，并進行相關智能化數(shù)據(jù)庫管理．目前車牌自動識別系統(tǒng)應用的主要技術包括 IC 卡識別技術、條形碼識別技術和圖像處理技術等。以色列 Hi— Tech 公司的 See/CarSystem 系列 有多種的變形產品來分別適應某一個國家的車牌 See / Car Chinese 系統(tǒng)可以對中國大陸的車牌進行識別，但也有很大的缺陷，而且不能識別車牌中的漢字，另外日本、加拿大、德國、意大利、英國等各個西方發(fā)達國家都有適合于本國車牌的識別系統(tǒng)．各個國家的產品雖然不同，但基本上都是基于車輛探測器的系統(tǒng)，設備投資較大，其中的車輛探測器主要有：踏板式探測器、光探測器、微波雷達通過型探測器、壓力探測器、聲控探測器、紅外探測器、電磁感應環(huán)探測器、測速雷達探測器、磁強探測器和壓敏探測器等 。 因此現(xiàn)有的識別系統(tǒng)要達到完全實用化仍然有很長的路要走。 ( 6 ）不停車自動收費。通常用于交通監(jiān)控卡口、路橋收費卡口、停車場入口等。同時在畢業(yè)設計中添加了拓展部分：硬件設計的部分。通過仿真，使原始圖像經過該算法的處理后能夠清楚地顯示出車牌區(qū)域，同時使圖像中的非車牌區(qū)域消失或者減弱，從而能準確有效地定位出車牌在圖像中的位置。該芯片主要完成數(shù)據(jù)的運算和處理 。 數(shù)據(jù)程序存儲模塊 SDRAM 和 FLASH 圖 ： SDRAM 模塊 北京聯(lián)合 大學 畢業(yè)設計 14 圖 ： Flash 模塊 圖 ： TMS320VC5509ADSP 北京聯(lián)合 大學 畢業(yè)設計 15 注意： 由于芯片中的 RESET和 BYTE為低電平有效，需提供 10K的上拉電阻接 +。 ．系統(tǒng)原理圖和生成的 PCB 板 北京聯(lián)合 大學 畢業(yè)設計 16 系統(tǒng)原理圖 圖 ： 原理圖 生成的 PCB 板 圖 ： PCB 板 北京聯(lián)合 大學 畢業(yè)設計 17 四、在 MATLAB 環(huán)境下實現(xiàn)車牌定位的功能 、 車牌定位系統(tǒng)介紹 一個完整車牌定位系統(tǒng)應包括圖像采集、圖像預處理、 灰度化、 圖像邊緣檢測、形 態(tài)學處理 、 腐蝕膨脹 等單元 等。 車輛圖像的采集一般都在高速公路收費站或城市里的電子眼，由于室外環(huán)境的不穩(wěn)定性，使得車輛景象在成像過程中，受多種因素的影響，圖像質量會下降，人們常常把這種圖像質量下降的過程稱為圖像的退化。 （ 1）圖像濾波 濾波是對圖像進行一系列區(qū)域處理，以達到去除干擾、突出圖像特征信息的目的。卷積是一個加權求和的過程。當以上幾種情況影響到車牌定位時，就可以采用灰度校正的方法來處理，增強圖像灰度的變化范圍、豐富灰度層次，達到增強圖像對比度和分辨率的目的。二值化的目的就是要找出一個合適的閾值，將待處理的區(qū)域劃分為前景和背景兩個 部分。常用方法有 LaPlaciai3．邊緣增強、 Sobel 梯度方向邊緣增強等。 圖 ：邊緣檢測提取圖 、形態(tài)學處理 形態(tài)學處理是指將數(shù)字形態(tài)學作為工具從圖像中提取對于表達和描繪區(qū)域形狀有用處的圖像分量，比如邊界、骨架以及凸殼，還包括用于預處理或后處理的形態(tài)學過濾、細化和修剪等。接著對車牌在垂直方向進行開運算，這樣既消除了車牌區(qū)域與它上方或下方干擾區(qū)域的粘連，又消除了狹長的水平線的干擾。否則為 1。該算法從圖像整體灰度變化性質出發(fā)，把 熵 值越大，系統(tǒng)內部越不均勻，系統(tǒng)平均不確定程度越大的信息 熵 物理意義與圖像灰度直方圖分 布越不均勻， 熵 值越大的特性結合起來，通過對分塊后的每一塊圖像進行基于整體性質的 P 氏 熵 計算。 經過以上這些處理之后我們已經可以初步確定車牌的位置了，對基本定位后的車牌圖像進行局部分析，以進一步確定字符范圍，縮減車牌的左、右和上、下邊界，確定出汽車牌照的具體位置，精確定位出的圖片會因為拍攝角度產生 傾斜，需要對車牌圖像進行傾斜矯正，本文使用 Hough 變換的方法進行傾斜矯正，提取出汽車牌照。 處理后顯示的車牌圖像 圖 ：處理后定位的車牌圖像 問題和不足 ： 在 MATLAB 運行中， 由于采集圖像的問題，經常出現(xiàn)無法進行車牌定位 或者提出位置不準確 的現(xiàn)象。兩位老師的教誨對于我來說終身受用。謝謝你們。 ksv*3t nGK8! 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