【正文】 。又如 HP 公司的 VXI 硬件， TM 公司的 DSP， Gage 公司的各種硬卡、 儀器等都接受MATLAB 的支持。用戶可以根據(jù)自己的工作任務(wù)，開發(fā)自己的工具箱。 (1)MATALB 語言體系 MATLAB 是高層次的矩陣數(shù)組語言．具有條件控制、函數(shù)調(diào)用、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、輸入輸出、面向?qū)ο蟮瘸绦蛘Z言特性。它的出現(xiàn)使人們有可能考慮許多以前不得不做簡化假設(shè)的非線性因素、隨機因素，從而大大提高了人們對非線性、隨機動態(tài)系統(tǒng)的認(rèn)知能力。 MATLAB 系統(tǒng)最初是由 CIeve Moler 用 FORTRAN 語盲設(shè)計的，有關(guān)短陣的算法來自 LINPACK 和 EIsPACK 課題的研究成果；現(xiàn)在的 MATLAB 程序是 MathWorks公司用 C 語言開發(fā)的，第一版由 steve Bangert 主持開發(fā)編譯解釋程序， Steve Kleiman 完成圖形功能的設(shè)計， John Little 和 Cleve Moler 主持開發(fā)了各類數(shù)學(xué)分分析的子模塊，撰寫用戶指南和大部分的 M文件。它的第 1版 (DoS 版本 )發(fā)行于 1984 年，經(jīng)過 10 余年的不斷改進(jìn)，現(xiàn)今已推出它的WindoM 98NT 版本 ( 版 )。我國做得較好的產(chǎn)品是中科院自動化研究所的 漢王眼 ，另外，亞洲視覺科技有限公 司、深圳市吉通電子有限公司以及上海交通大學(xué)、清華大學(xué)等高校都做過類似的研究。早在上世紀(jì) 70年代，英國就在實驗室中完成了 實時車牌檢測系統(tǒng)，的廣域檢測和開發(fā)。圖像分割就是把圖像中需要的那一個部分分割出來。 車牌號識別系統(tǒng)是基于圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)進(jìn)行研究的。因為車牌號的重要地位，我們第一個想到就是設(shè)法利用車牌號來對車輛進(jìn)行管理，所以車牌提取應(yīng)運而生，用來提高汽車的安全管理水平及管理效率。智能交通系統(tǒng)，是在當(dāng)代科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展的背景下產(chǎn)生的。直方圖修正、灰度變換、強化圖像輪廓等都是常用的手段。在車牌識別系統(tǒng)研究中，許多的新技術(shù)和新方法被不斷地提出并應(yīng)用，例如圖像處理技術(shù)、模糊數(shù)學(xué)理論、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法等等，也有人將一些傳統(tǒng)方式和高新技術(shù)相結(jié)合來進(jìn)行應(yīng)用，但到目前為止，由于各種客觀的不利環(huán)境因素存在，還沒有一種解決辦法可以作為最有效的 銀彈，來解決應(yīng)用中的所有技術(shù)難題，它們在系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和實時性方面雖都有其自己的解決辦法和設(shè)計方案，但健壯性和魯棒性均達(dá)不到理想要求。 目前，以色列的 Hi 一 Teeh 公司研制的多種 seeCarSystem，適用于幾個不同國家的車牌識別。 設(shè)計原理 汽車牌照自動識別技術(shù)是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術(shù)。在美國的一些大學(xué)里， MATLAB 正在成為對數(shù)值線性代數(shù)以及其他一些高等應(yīng)用數(shù)學(xué)課程進(jìn)行輔助教學(xué)的有益工具。Mathcad 因其提供計算、圖形、文字處理的統(tǒng)一環(huán)境而深受中學(xué)生歡迎。（ 4）構(gòu)作了 Notebook 。 (5)MATLAB 應(yīng)用程序接口 (API) 這是 MATLAB 為用戶提供的一個函數(shù)庫，使得用戶能夠在 MATLAB 環(huán)境中使用 c程序或 FORTRAN 程序，包括從 MATLAB中調(diào)用于程序 (動態(tài)鏈接 )，讀寫 MAT 文件的功能。在許多國際一流學(xué)術(shù)刊物上，（尤其是信息科學(xué)刊物），都可以看到 MATLAB 的應(yīng)用。 字符識別部分要求照片清晰，但由于該系統(tǒng)的攝像頭長時間在室 外工作，加上光照條件、攝像頭角度和距離、車輛自身條件以及車輛的行駛速度的影響，想拍出較理想的圖片很困難。 對于將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像時 ， 目前比較主流的灰度化方法叫平均值第 33 頁 共 48 頁 9 法 ， 公式 為 ： H=++ 公式中 H 表示灰度圖的亮度值 ； R 代表彩色圖像紅色分量值 ； G 代表色彩圖像綠色分量值 ； B代表彩色圖像藍(lán)色分量值 。因此，在進(jìn)行對汽車牌照的定位及字符識別之前需要先對車輛圖像進(jìn)行邊緣檢測處理，提高圖像的質(zhì)量，使其易于后面的分割和識別。車牌圖像的灰度圖的車牌部分是一個水平度很高的長方形圖樣，在原圖中比較集中，且灰度值和周圍圖樣有明顯差異，因此很容易用邊緣檢測來對圖像進(jìn)行分割。 使用統(tǒng)計彩色像素點的方法分割出車牌區(qū)域，確定車牌底色藍(lán)色 RGB 對應(yīng)的灰度范圍，然后統(tǒng)計在行方向的顏色范圍內(nèi)的像素點數(shù)量，確定車牌在行方向的區(qū)域。均值濾波是典型的線性濾波算法， 指在圖像上對目標(biāo)像素給一個模板，該模板包括了其周圍的臨近像素。 而大小歸一是指在長度和寬度方向上分別乘以一個 比例因子 ， 使其等于標(biāo)準(zhǔn)模塊的字符大小 ， 本文采用的 大小歸一的方法是分別從水平投影和垂直投影兩個方向上對字符象素的大小進(jìn)行歸一化處理。在實際設(shè)計模板的時候，是根據(jù)各區(qū)域形狀固有的特點，突出各類似區(qū)域之間的差別，并將容易由處理過程引起的噪聲和位移等因素都考慮進(jìn)去，按照一些基于圖象不變特性所設(shè)計的特征量來構(gòu)建模板，就可以避免上述問題。把每一幅相減后的圖的 0值個數(shù)保存，即為識別出來的結(jié)果。 第 33 頁 共 48 頁 23 參考文獻(xiàn) [1] 許錄平 .數(shù)字圖像處理 .科學(xué)出版社 [2] 樓順天 . 程序設(shè)計語言 .西安電子科技大學(xué)出版社 [3] .baidu 網(wǎng)站 第 32 頁 共 48 頁 程序附錄： function [d]=main(jpg) I=imread(39。 %將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像 figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1)。 I2=edge(I1,39。) se=[1。 se=strel(39。)。 %換成雙精度數(shù)值 第 33 頁 共 48 頁 25 %begin 橫向掃描 tic %計算 tic 與 toc 之間程序的運行時間 Blue_y=zeros(y,1)。 while ((Blue_y(PY2,1)=40)amp。amp。 dw=I(PY1:PY2,:,:)。39。 %將數(shù)組 filepath,filename水平地連接成單個字符串，并保存于變量 jpg 中 a=imread(39。subplot(3,2,1),imshow(b),title(39。 d=(double(b)=T)。 39。 %將圖像數(shù)據(jù)寫入到圖像文件中 figure(8),subplot(3,2,5),imshow(d),title(39。j=1。 d(:,k1+num+5)=0。wide=0。 if two_thirdsally2 flag=1。 % 分割出第六個字符 [word6,d]=getword(d)。 figure(11),imshow(word3),title(39。)。 %返回矩陣 b的尺寸信息， 并存儲在 m、 n中 。 figure(16), subplot(3,7,8),imshow(word1),title(39。)。639。 imwrite(word2,39。)。39。:39。939。 l=1。)。 else l=3 %第三位以后是字母或數(shù)字識別 kmin=1。%讀取圖片文件中的數(shù)據(jù) SamBw2=double(SamBw2)1。 Code(l*21)=liccode(findc(1)+kmin1)。,39。 wide=0。 n1m1y2 d(:,[1:wide])=0。flag=1。 % init while sum(d(top,:))==0 amp。 leftn left=left+1。例如第 3 章的第 4 個插圖標(biāo)記為“圖 34”。 繪圖所用圖例應(yīng)注意規(guī)范。 1． 3． 2 屏幕抓圖 此類圖系指使用 PrtScreen 或 Alt+PrtScreen 鍵通過剪貼板獲得的圖像。換言之，圖題不能位于某一頁的頁首。表名放于表號后，與表號隔兩個全角空格。 表格前、后均應(yīng)留適當(dāng)空間，切勿與正文“緊密相連”。 摘要中不可大段大段地引用正文中的段落。 目錄右端的頁號應(yīng)對齊。換言之，正文之前的各頁無頁眉；自“參考文獻(xiàn)”起，以后各頁亦無頁眉。軟件介紹、開發(fā)工具介紹、數(shù)據(jù)庫原理介紹宜少花筆墨。 除特殊情況外，段落一般使用“兩端對齊”，以免右側(cè)參差不齊，尤其是英文。 2．寫完文章后，要多檢查幾遍，注意文中 錯別字 問題，尤其是“ 的、地、得 ”的誤用問題（本科生的論文中大量 出現(xiàn)此類問題）。 軟件名稱中，字母的大小寫應(yīng)前后一致。 “這個問題前面已經(jīng)說過了，所以這里就不多說了。 “使用起來非常 easy，只需點一下 mouse 就 OK 了。 5． 15 關(guān)于表達(dá)式（含方程等） 公式、表達(dá)式一般應(yīng)居中排版。 本校計算機專業(yè)全稱為“ 計算機科學(xué)與技術(shù) ”。 9． 2 病句與錯別字問題 9． 2． 1 病句的典型例子及其改法 （ 1）“感謝單位領(lǐng)導(dǎo)的大力支持，使我在繁忙的工作中抽出時間，順利完成畢業(yè)設(shè)計與畢業(yè)論文。 2．不用“精心指導(dǎo)”、“細(xì)心指導(dǎo)”、“耐心指導(dǎo)”，而用“悉心指導(dǎo)”?！保? （ 2）在此次畢業(yè)設(shè)計過程中，我一直得到楊老師的悉心指導(dǎo)，在思想上和學(xué)習(xí)上都給了我很大的支持和幫助。 參考文獻(xiàn)以正文中引用的先后次序排列。例如： a2+b2=c2 (21) 公式如有上、下角標(biāo)，應(yīng)正確使用?！拔摇弊衷诳萍颊撐闹酗@得過于乏味，可代之以“ 筆者 ”、“本人”?！保ê茫? “運行了 N 多遍。 5． 10 關(guān)于句子 1．要做到語法正確、句子通順 ，注意 語義連貫性， 杜絕病句。形式如下： MIS（ Management Information System，管理信息系統(tǒng)） 順便說明一下，重點術(shù)語，即使非縮寫，亦應(yīng)給出原文。外國人名字的姓與名之間用“ ? ”分第 32 頁 共 48 頁 隔，不得以“ .”或“．”代替。 5． 5 關(guān)于圖表 只要出現(xiàn)插圖或表格，在正文中必須要有相應(yīng)的說明。 5． 1 關(guān)于體例 第一章 章標(biāo)題 （黑體、小三號、居中） 節(jié)標(biāo)題 （黑體、四號、頂格） 小節(jié)標(biāo)題 （黑體、四號、頂格） 一、段落標(biāo)題 1（宋體、小四號 、空 2格、用 倍行間距） 1. 段落標(biāo)題 2 (1)段落標(biāo)題 3 ① 段落標(biāo)題 4 第 33 頁 共 48 頁 39 論文正文 注意： 無論哪一級標(biāo)題，尾部均無標(biāo)點符號。 注意： 目錄之前的各頁均無頁號、無頁眉 。 第 32 頁 共 48 頁 第四章 關(guān)于目錄 4． 1 目錄的制作 目錄 必須由 Word 自動生成， 不得手工輸入，以免后 患無窮。最后單獨列一行，寫中英文關(guān)鍵詞。 2． 3 表格 盡量將表格與正文中的相關(guān)文字說明置于同一頁，放入前一頁或后一頁乃不得已而為之（例如表格太大等）。 1． 5 插圖的排版 插圖很小時，建議使用環(huán)繞排版（四周排版），插圖前、圖題后均應(yīng)留適當(dāng)空間，切勿與正文“緊密相連”。 1． 3． 3 掃描圖 如使用掃描圖片，分辨率要求為 300 線，顏色模式為灰度，嵌入文中后不要縮放。其他圖形的圖例參考有關(guān)文獻(xiàn)。圖名放于圖號后，與圖號隔兩個全角空格。amp。 top=m top=top+1。 end end end 第 33 頁 共 48 頁 35 result=d。 % 切割出最小范圍 else word=[]。amp。)。 39。 end end % 以上相當(dāng)于兩幅圖相減得到第三幅圖 Dmax=0。 end for k2=kmin:kmax fname=strcat(39。nearest39。 %產(chǎn)生 32*16 的全 0矩陣 ii=int2str(I)。A39。 39。 liccode=char([39。39。)。 subplot(3,7,14),imshow(word7),title(39。439。)。% 商用系統(tǒng)程序中歸一化大小為 40*20,此處演示 word2=imresize(word2,[40 20])。639。)。 figure(9),imshow(word1),title(39。 % WORD 1 end d(:,[1:wide])=0。 end if widey1 % 認(rèn)為是左側(cè)干擾 d(:,[1:wide])=0。 % 切割出 7 個字符 y1=10。 end k1=j。) % 尋找連