【正文】 邊緣提 取 ...................................................9 4 車 牌定 位 ........................ . . . . ............................10 車牌特征的信息分 析 ........................................11 車牌特征的信息分 析 ....... ..........................11 常見車牌顏色特征的信 息 .............................12 車牌特征分析結(jié) 論 ......... ..........................13 4. 2 車牌號碼初定 位 ............................................13 車牌 二值 化 ............... ..........................14 圖像二值化的基本原 理 ...............................14 4. 3 牌照區(qū)域的分 割 .................. ..........................15 5 牌照字符分 割 ....................................................16 5. 1 字符字符切分綜 述 ................ ..........................16 5. 1. 1 字符分 割 ...........................................16 . 2 字符 歸 一 化 .........................................16 6 車 牌字符的識 別 ..................................................17 6. 1 車牌字符識別綜 述 ..........................................17 6. 2 模版匹配字符識 別 ..........................................17 7 車 牌號碼識別軟件設(shè)計結(jié)果及分 析 ............. .....................20 7. 1 辛牌識別仿 真 ........ ...................................... 20 7. 2 結(jié)果分 析 ..................................................27 結(jié)束 語 ............................................................. 29 致謝 .........................................................30 參考文 獻 ....................... . . . . . . . ... . . . . ......................31 附錄程序清 單 .....................................................31 1 緒論 選題背景 汽車牌照自動識別系統(tǒng)是制約道路交通智能化的重要因素，包括車牌定位、 字符分割和字符識別三個主要部分。 某些牌照識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖 像判斷車輛駛?cè)胍曇暗墓δ芊Q之為視頻車輛檢測。具體步驟如 下 :首先通 過 MATLAB軟件對圖像 2 進行灰度轉(zhuǎn)換，二值化處理然后采 用 4Xl的結(jié)構(gòu)元素對圖像進行腐蝕，去除圖像 的噪聲。在設(shè)計研究單位 和 工 業(yè)開發(fā) 部 門 ， MATLAB 被廣泛的應 用 于 研究和解決各種具 體 問 題。我國停車場應用較多的是紅外探測器和電磁感應環(huán)探測器。 軟件系統(tǒng)的編寫大多采用 VC 或者 MATLAB 語 言 ， 本課題選用了 MATLAB 語言 。 (3) 較強的圖形控制和處理功 能 ， 自 帶的 API 使得用戶可以方便地在 MATLA B 與 C、 C++ 等 其 他程序設(shè)計 語 言 之 間建 立數(shù)據(jù)通信。在進行形態(tài)學濾波去 除 其 它 區(qū)域。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的 字符分割有較好的效果。為了提高識別率，除了不斷的完善 識 別 算 法 ， 還應該想辦法克服各種光照 條 件 ， 使采集到的圖像最 利 于 識別。 [3)其流程圖 為 : 圖 5 預處理及邊緣提取流程圖 圖像灰度化 灰度圖是指只包 含 亮 度信 息 ， 不 包含色彩信息的圖 像 ， 例如平 時 看 到 的 亮 度 連續(xù)變化的黑白照片就是一幅灰度圖。由于人眼對綠色最為敏感 ， 紅色次之，對藍色的敏感性最 低 ， 因 此 使的〉的〉的將得到較易識別的灰度圖 像。在汽車牌照圖像處理初 期 ， 若不能有效 抑制或者去除這些噪 點 ， 將影響車牌定位的準確性或者造成無法定位。為了克服這種平 均化引起的圖象模糊現(xiàn) 象 ， 我們給中心點象素值與其鄰 域 平 均值 的 差 值設(shè)置一固 定的閥 值 ， 只有 大 于 該闕值的點才能替換為鄰域平均值， 而 差 值不 大 于 闕值 肘 ， 仍保留原來的 值 ， 從而減少 由 于 平均化引起的圖象模糊。 LOG濾波器方法通過檢測二 階 導 數(shù)過零點來判斷邊緣點 。 這些方法各有優(yōu)缺 點 ， 要實現(xiàn)快 速 、 準確地定位車 牌 ， 應該綜合利用車牌的 各種特 征 ， 僅 靠單一特征很難奏效。 表 1 幸牌特征信息統(tǒng)計 編號 分類 外廊 尺 寸 (mm) 顏色 大型汽車 前 : 440X 140 黃底黑字黑框線 后 : 440X220 藍底臼字臼框線 2 小型汽車 440X 140 藍底臼字臼框線 3 使館汽車 440X 140 黑底臼字紅 使 字臼框線 4 領(lǐng)館汽車 440X 140 黑底臼字紅 領(lǐng) 字臼框線 5 境外汽車 440X 140 黑底白字自框線，或黑底紅字 紅框線 6 外籍汽車 440X 140 黑底白字臼框線 7 教練汽車 440X 140 黃底黑字黑框線 8 試驗汽車 440X 140 黃底黑字黑框線 9 臨時入境汽車 300X 165 白底紅字黑 臨時入 境 字紅 框線 (字有金色輪廓線〉 10 臨時行駛汽車 440X 140 自底 (有哦藍色暗紋 )黑字黑 框線 另 外 ，民用汽車的好 牌 上有 省 、 直轄 市 、 自治區(qū)的名稱和發(fā)證及監(jiān)督機關(guān)的代 號 ， 編號是英文大寫字母。 常 見 牢 牌顏色特征的信息 對目前 8 種常見車牌〈對大型車輛取前置車牌〉的 顏色分布和格式分布進行 分 析 ， 可以得出如下結(jié)論 : ? 工 存在 5 種顏色 :黃石、黑色、藍色、白色和紅 色 : ? 存在 5 中前景和背景的顏色組合 :黃底黑字黑框線、藍底白字自框線、 黑底白字紅 使 (或 領(lǐng) )字臼框 線 、 黑底白字臼框 線 ， 黑底紅字 紅框 線 : ? 字符顏色 與 背 景顏色的亮度相差很 大 :要 么 亮度高于背景顏色的亮度 (藍底臼字自框線、黑底白字紅 使 (或 領(lǐng) )字臼框線、黑底臼 字 臼 框線、黑 底 紅字紅框 線 。 ? 觀測和分析車牌外形特點，無論哪種車 牌 ， 外 輪廓都有一個寬度不大 的輪廓線，輪廓線的顏色和字符顏色一 致 ， 與背景 的 亮 度 差 異很大。 14 對圖像進行腐蝕 通過計算尋 找 X和 Y方向車牌的區(qū)域 對分割出的車牌 做進一 步 處 理 圖 6 牌照定位與 分 割 流 程圖 牌照圖象經(jīng)過了以上的處理 后 ， 牌照區(qū)域已 經(jīng) 十 分明 顯 ， 而且其邊緣得到了 勾勒和加強。二值圖像與灰度圖像相 比 ， 信息量大大減 少 ， 因而處理二值圖像的速度快，成本 低 ， 實用價 值高。 字符歸一化 一般分割出來的字符要進行進一步的處 理 ， 以滿 足 下 一 步字 符識別的需要。統(tǒng)計特征匹配法的要點是先提取待識別模式的一組統(tǒng)計 特征，然后按照一定的準則所確定的決策函數(shù)進行分類判決。 4)支持向量機模式識別算法。 M 和 N為模 板 字 符點陣橫向和縱向包含的像素個數(shù)。車牌字符識別與一般文字識別在于 它的字符數(shù)有 限 ， 漢 字共約 50 多 個 ， 大寫英文字母 26 個 ， 數(shù)字 10 個。1 立 主 引 士 39。 IPJ F刷 ， .3 l豆 坦 且噩噩 Fle d批 236。 回 陽， .. 1口 39。 liJ 234。.... !:!.， . p 口 ， 。f1 自 日 laj M盲 1 .2 . 圖 13 分 割 出來的七個字符圖像 3 4 5 6 7 曰國 .IJ 回 國 國 同A 國 圖 18 歸一化處理后的七個字符圖像 fh Ee4EemMd Ie由 t39。 =1，田 面副 .， . 行為向合 理 區(qū) 我 定位剪切后的彩色車脅圖像 mEmtlZ路 (W.!!I 圖 23 定位剪切 11Figure 8 宇 巧 27當 ew Inged z。 口 畫面昌 烏 I E禮 守 1 口 畫 口 2 3 4 s 6 7 J 同 Em {陽比 m 自 I{ 237。模板的制作很重 要 ， 必須要用精確的模板， 否 則 就 不 能 正確的識別。在本系統(tǒng)的設(shè)計 時 ， 也汲取了以上一些算法 的思想，結(jié)合實 際 ， 反復比 較 ， 綜合分析 :二是在有效性和實用的原則 下 ， 結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 和 人 工 智能的新技術(shù)的 應用是研究的一個方向。最常用的是投影分 割 ， 主要是針對在車牌定 位 ， 圖像預處理后比較規(guī)則的車牌圖像。 通過這次畢業(yè)設(shè)計使我明白了自己原來知識還比較欠缺。同樣此次設(shè)計也大大提高了動手的能 力 ， 使我充分體會到了在創(chuàng)造過程中探 索的艱難和成功時的喜悅。 此 外 ， 還得出一個結(jié) 論 :知識必須通過應用才能實現(xiàn)其價值 !有些東西以為學會 了，但 真 正到用的時候才發(fā)現(xiàn)是兩回 事 ， 所以我認為只有到真正會用的時候才是 真的學會了。 但是系統(tǒng)本身還存在許多不 足 ， 距離具體實用的要求仍有很 大 差 距 ， 但我卻 在這次畢業(yè)設(shè)計中學到了很多知識。 2. 投影分割的方 法 。3. 如何設(shè)計 識 別 器。這在 對 于 有雜點的車牌是很有用 的 ， 因為這樣可以把字符與字 符之間的雜色點去 除 ， 只 有自色的字符和黑色的背景存 在 ， 這樣有 利 于 的字符分 割進行。 i l:路餌 圖 24 圖像處理 27 39。其中車牌號碼識別程序源代碼見附錄程序清單。 四 liJ1朋 圃 圃 四E. 行為向合理區(qū)域 圖 16 行方向區(qū)域和最終定位出來的草牌 24 因 1. 回 町 gu陪 8 L 電 l國 H file !，dit ew!nsert !ool ， i ndo 39。...... 。Ild陽 39。 本次汽車車牌的識 別 ， 為了保存更多的有用信息。:i .四 圖 9 原始圖像 同 le Ed社 View Insert Tools Desktop Window Hel p 口 國 昌 I !￥ I 利 I 喧 口固 1 1畫 固 吧 灰皮圖宣 方國 4000 灰度國 3500 3000 。 回 邸 .1 二 二 土 。 19 建立自動識別的代碼表 讀取分割出 來 的字 第一個字符與模板中 的漢字模版進行匹配 第 二 個字符與模板中 的漢字模版進行匹配 后五個字符與模板中 的漢字模版進行匹配 待識別字符與模版字符相 減 ， 值 越少相似度大，找到最小的 一 個 即為匹配的最好的 識別完 成 ， 輸 出此模版對應值 圖 8 字符識別流程圖 此處采用相減的方法來求得字符與模板中哪一個字符最相似，然后找