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正文內(nèi)容

基于圖像處理的汽車牌照的識(shí)別(存儲(chǔ)版)

  

【正文】 違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域,具有廣闊的應(yīng)用前景。各部分的處理情況如下: 圖1 汽車原圖 圖像在形成、傳輸或變換過(guò)程中,受多種因素的影響,如:光學(xué)系統(tǒng)失真、系統(tǒng)噪聲、暴光不足或過(guò)量、相對(duì)運(yùn)動(dòng)等,往往會(huì)與原始景物之間或圖像與原始圖像之間產(chǎn)生了某種差異,這種差異稱為降質(zhì)或退化。并與未進(jìn)行濾波的邊緣進(jìn)行比較。經(jīng)多次比較,選取域值T=70,對(duì)于灰度值大于T的賦值為255,小于T的賦值為0。 圖7 汽車邊緣圖像的水平面積投影圖一般對(duì)應(yīng)于車牌位置的投影值T( i) 較大,而在車牌上,下行附近的投影值較小,均有谷點(diǎn)存在。(2)確定左邊界: 從左向右掃描 ,當(dāng)遇到灰度值大于設(shè)定值60之后,停止掃描。字符識(shí)別的算法很多,常采用垂直面積投影法來(lái)實(shí)現(xiàn)。分割出來(lái)的六個(gè)字符如下所示,M6jpg并用imwrite函數(shù)寫入圖像文件夾中,以便在后期處理中可以直接進(jìn)行調(diào)用。字符的識(shí)別目前用于車牌字符識(shí)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。 字符識(shí)別的算法如下: 讀入字符圖像 與模板庫(kù)中的字母逐一進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算 尋找相關(guān)度最大值所對(duì)應(yīng)的模板 輸出此模板所對(duì)應(yīng)的值 因此在字符識(shí)別之前必須把模板庫(kù)設(shè)置好。代表灰度值255。其實(shí)現(xiàn)方法與前面的汽車邊緣提取的方法相同,也是利用梯度算子。因此模板庫(kù)中的字符應(yīng)該是已知的,是預(yù)先設(shè)置好的是不可更改的,而不是在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中來(lái)得到。XTi 是指矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘。其調(diào)用方法如下: r=corr2(A,B) 因此本設(shè)計(jì)中的字符識(shí)別只需調(diào)用此函數(shù),即將分割出來(lái)的字符與設(shè)置好的模板一一進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,然后尋找出它們中的最大相關(guān)值。);M3=imread(39。);M1=double(M1);M2=double(M2);M3=double(M3);M4=double(M4);M5=double(M5);M6=double(M6);d=zeros(6);d(1)=corr2(H,M1);d(2)=corr2(H,M2);d(3)=corr2(H,M3);d(4)=corr2(H,M4);d(5)=corr2(H,M5);d(6)=corr2(H,M6);[D,e]=max(d(:));switch e case 1 c=39。然后對(duì)最大位置進(jìn)行判別,返回所對(duì)應(yīng)的字符給主程序。第二點(diǎn)在程序調(diào)試的過(guò)程中要耐心的檢查每一個(gè)錯(cuò)誤。這些,都使編程效率大為提高。 在任一邊緣點(diǎn)附近沿邊緣的走向總能找到另一邊緣點(diǎn),且這兩邊緣點(diǎn)之間的灰度差及方向差都不可能很大。則修正的鄰域平均法由下式給出:m A? m l; N l max{N g ,N 0}g(x,y)= m + A? m g; N g max{N l ,N 0} (1)m ;    else (1)式(1) 中, A為修正系數(shù), 取值范圍為0~ 1, 其大小反映V x , y 中的邊緣狀況。算法的計(jì)算公式描述如下, 用f (x ,y ) 表示原始圖像, g (x , y ) 為平滑后點(diǎn)(x , y ) 的灰度值,V x , y 表示以點(diǎn)(x , y ) 為中心的鄰域, 該鄰域包含N 個(gè)象素,m (x , y ) 表示鄰域V x , y 內(nèi)的灰度均值。它定義了8個(gè)方向的模板。所支持的圖像處理操作有:圖像的幾何操作、鄰域和區(qū)域操作、圖像變換、圖像恢復(fù)與增強(qiáng)、線性濾波和濾波器設(shè)計(jì)、變換(DCT 變換等) 、圖像分析和統(tǒng)計(jì)、二值圖像操作等。車牌實(shí)現(xiàn)的每一步都有許多的方法,各種方法都有其優(yōu)劣,但是對(duì)于具體的圖像處理,并不是每一種理論在實(shí)踐中都可以實(shí)現(xiàn),即使實(shí)現(xiàn)了也很難說(shuō)哪一種方法最合適,還得在具體的實(shí)驗(yàn)中比較選擇。; case 4 c=1; case 5 c=0; case 6 c=3; otherwiseend M1, M2, M3, M4, M5, M6為標(biāo)準(zhǔn)模板對(duì)應(yīng)的二維數(shù)組。);M6=imread(39。);M2=imread(39。
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