【正文】 ......................... 9 4．各模塊的實現(xiàn) ........................................................ 11 設(shè)計方案 ....................................................... 11 圖像預(yù)處理 ..................................................... 11 圖像灰度化 ............................................... 11 圖像的邊緣檢測 ........................................... 12 車牌定位和分割 ................................................. 14 車牌的定位 ............................................... 15 車牌的分割 ............................................... 16 對定位后的彩色車牌的進一 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 字符的識別 ..................................................... 19 5．實驗結(jié)果和分析 ...................................................... 22 6．實驗總結(jié) ............................................................ 24 致謝 ................................................................... 25 參考文獻 ............................................................... 26 程序附錄 ............................................................... 27焦作大學(xué)畢業(yè)設(shè)計說明書 第 2 頁 共 35 頁 第一章 緒論 本課題的研究背景 現(xiàn)代社會已進入信息時代，隨著計算機技術(shù)、通信技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，自動化信息處理能力和水平不斷提高，作為現(xiàn)代社會主要交通工具之一的汽車在人們的生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域得到大量使用，對他的信息進行自動采集和管理具有十分重要的意 義，成為信息處理技術(shù)的一項重要研究課題。城市交通車輛管理，智能小區(qū)、智能停車場管理，車牌驗證，車流統(tǒng)計等。本課題圖像處理分為以下幾方面： 其目的是將模擬形式的圖像通過數(shù)字化設(shè) 備變?yōu)閿?shù)字計算機可用的離散的圖像數(shù)據(jù)。 圖像分析的內(nèi)容分為特征提取、圖像分割、符號描述、和圖像的檢測與匹配。 車牌字符識別的實質(zhì)是對車牌上的漢字、字母和數(shù)字進行快速準確的識別并以字符串的形式輸出識別結(jié)果，字符識別技術(shù)是整個車牌識別系統(tǒng)的關(guān) 鍵。 車牌識別系統(tǒng)中的兩個關(guān)鍵 子系統(tǒng)是車牌定位系統(tǒng)和車牌字符識別系統(tǒng)。新加坡 Optasia 公司的 VLPRS 產(chǎn)品，適合于新加坡的車牌，另外日本、加拿大、德國、意大利、英國等西方發(fā)達國家都有適合于本國車牌的識別系統(tǒng)。無 線射頻技術(shù)要求在車內(nèi)安裝標示卡，在系統(tǒng)某一位置安裝收發(fā)器等裝置，通過收發(fā)器來接受標示卡的信號，從而識別出經(jīng)過的車輛。它還可以同雷達測速器或其他的檢測器配合使用，以檢測違犯限速值的車輛。若同車型檢測器聯(lián)用，可迅速發(fā)現(xiàn)所掛車牌與車型不符的車輛。在時間進入 20 世紀九十年代的時候 ， MATLAB 已經(jīng)成為國際控制界公認的標準計算軟件。 MATLAB 的語言特點 一種語言之所以能如此迅速地普及 ， 顯示出如此旺盛的生命力 ， 是由于它有著不同于其他語言的特點。可以說 ， 用 MATLAB 進行科技開發(fā)是站在專家 的肩膀上。在 FORTRAN 和 C語言里 ， 繪圖都很不容易 ，但在 MATLAB 里 ， 數(shù)據(jù)的可視化非常簡單。功能性工具箱主要用來擴充其符號計算功能、圖示建模仿真功能、文字處理功能以及與硬件實時交互功能。 汽車車牌自動識別系統(tǒng)主要包括觸發(fā)拍照、圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別、輸出結(jié)果等單元。在一張完整的車輛圖像中，大部分區(qū)域都是背景圖像，對識別工作毫無意義，我們可以將背景區(qū)域視為無用區(qū)域，并設(shè)法將其去除，即從復(fù)雜的背景圖像中準確的定位并分割出車牌區(qū)域圖像，從原圖像中提取出需要的部分舍棄不需要的部分，以便節(jié)省系統(tǒng)識別時間，這也是車牌定 位分割的目的及意義所在。 一、對車輛圖像進行預(yù)處理 ： function [d]=main(jpg) [filename, pathname] = uigetfile({39。title(39。 figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1)。)。 I3=imerode(I2,se)。%構(gòu)造結(jié)構(gòu)元素以正方形構(gòu)造一個 se I4=imclose(I3,se)。從對象中移除小的對象 39。 while ((Blue_y(PY1,1)=5)amp。 %x方向車牌區(qū)域確定 %%%%%% X方向 %%%%%%%%% Blue_x=zeros(1,x)。amp。)。%將彩色車牌寫入 彩色車牌 文件中 焦作大學(xué)畢業(yè)設(shè)計說明書 第 18 頁 共 35 頁 a=imread(39。subplot(3,2,1),imshow(b),title(39。均值濾波前 .jpg39。%使用指定的濾波器 h對 h進行 d即均值濾波 imwrite(d,39。 % 使用一個 3X3的正方形結(jié)果 元素對象對創(chuàng)建的圖像進行膨脹 % 39。%返回矩陣 b的尺寸信息， 并存儲在 m,n中 if bwarea(d)/m/n= %計算二值圖像中對象的總面積與整個面積的比是否大于 d=imerode(d,se)。 運行結(jié)果如下所示： 在汽車牌照自動識別過程中，字符分割有承前啟后的作用。 焦作大學(xué)畢業(yè)設(shè)計說明書 第 20 頁 共 35 頁 % subplot(3,2,5),imshow(d),title(n) k1=1。 j=n1 j=j+1。word1=[]。 [m,n]=size(temp)。 % 分割出第三個字符 [word3,d]=getword(d)。)。439。 subplot(2,7,7),imshow(word7),title(39。 word5=imresize(word5,[40 20])。)。539。 imwrite(word1,39。)。39。 汽車牌照的字符一般有七個，大部分車牌第一位 是漢字，通常代表車輛所屬省份，緊接其后的為字母與數(shù)字。:39。])。nearest39。 kmax=36。 for i=1:40 for j=1:20 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)SamBw2(i,j)。 Code(l*2)=39。r39。amp。 end while sum(d(:,right))==0amp。y1=8。 [m1,n1]=size(temp)。 d(:,[1:wide])=0。flag=1。amp。 while flag==0 [m,n]=size(d)。right=1 right=right1。 end while sum(d(bottom,:))==0amp。 焦作大學(xué)畢業(yè)設(shè)計說明書 第 26 頁 共 35 頁 子程序代碼 : function e=qiege(d) [m,n]=size(d)。 %輸出最大相關(guān)圖像 l=l+1。 for k1=1:40 for l1=1:20 if ( SubBw2(k1,l1) 0 | SubBw2(k1,l1) 0 ) Dmax=Dmax+1。字符模板 \39。 %對圖像做縮放處理 SegBw2=double(SegBw2)20。 %產(chǎn)生 40*20的全 0矩陣 l=1。 39。為了實驗方便，結(jié)合本次設(shè)計所選汽車牌照的特點，只建立了 7 個數(shù)字 26 個字母與 10 個數(shù)字的模板。 imwrite(word7,39。39。)。 subplot(2,7,13),imshow(word6),title(39。339。 word7=imresize(word7,[40 20])。)。 subplot(2,7,5),imshow(word5),title(39。239。 % 分割出第五個字符 [word5,d]=getword(d)。 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:)))。 left=1。 if k2k1=round(n/) [val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k25])))。s=sum(d)。字符識別的算法很多，因為車牌字符間間隔較大，不會出現(xiàn) 字符粘連情況，所以此處采用的方法為 尋找連續(xù)有文字的塊，若長度大于某閾值，則認為該塊有兩個字符組成，需要分割。%如果小于則實現(xiàn)膨脹操作 end 焦作大學(xué)畢業(yè)設(shè)計說明書 第 19 頁 共 35 頁 imwrite(d,39。/39。)。 subplot(3,2,2),imshow(d),title(39。) g_max=double(max(max(b)))。)。定位裁剪后的車牌彩色圖像 39。 end 焦作大學(xué)畢業(yè)設(shè)計說明書 第 17 頁 共 35 頁 PX1=PX11。