【正文】 ...............................................11 字符的分割 ..................................................................................................................12 字符的歸一化 ..............................................................................................................13 3 實驗結(jié)果與分析 ................................................................................................................14 總結(jié) ...............................................................................................................................................15 致謝 ……………………………….…………………… ..……………… ...……… ...16 參考文獻 ………………………….…… …………… ..…… ..……………… .…… ...17 附錄 ………………………….………………… ..…… ..……………… ........…… ...18 貴州民族大學畢業(yè)設(shè)計 第 1 頁 共 26 頁 緒 論 伴隨著我國現(xiàn)代化事業(yè)的高速發(fā)展，人民的生活水平也正逐步提高，車輛的數(shù)量也日益增加，給人們的出行帶來了便捷的同時，也對公路車輛的管理帶來了巨大的壓力，人工管理的方式也不能滿足實際的需要。 車牌系統(tǒng)是計算機視覺和模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用課題之一。一般 采用的方案是首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索 ， 找到符合汽車牌照圖像采集 圖像預(yù)處理 車牌定位 車牌字符分割 車牌字符識別 貴州民族大學畢業(yè)設(shè)計 第 2 頁 共 26 頁 特征的若干區(qū)域作為候選區(qū) ， 然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判 ， 最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域并將其從圖象中分割出來。 貴州民族大學畢業(yè)設(shè)計 第 3 頁 共 26 頁 第 2 章 本課題程序設(shè)計 開 發(fā)環(huán)境 本課題選用 Matlab 來對車牌識別系統(tǒng)進行實現(xiàn)，因為 Matlab 繪圖功能很強大 ，它 ； Matlab 語言簡單 ，入門容易 ， 程序設(shè)計不嚴格 ， 自由度大 ； )Matlab 語言簡潔緊湊 ， 使用方便靈活 ，庫函數(shù)豐富 ， 并且內(nèi)部集成了很多工具箱 ， 為程序開發(fā)提供現(xiàn)成模塊 ； Matlab 的可移植性很好 ， 基本上不做修改就可以在在各種型號的計算機和操作系統(tǒng)上運行 。 目前較常用的灰度化方法是平均值法，公式： H=++ 其中 H表示灰度圖的亮度值， R表示彩色圖像中紅色分量值， G代表圖像中的綠色分量值， B表示圖像中的藍色分量值。 Imshow(I1)。 具體的用法如下所示 : Car_Image_Bin=edge(Car_Image_Gray,39。 由于 Roberts 邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子 , 根據(jù)任一相互垂直方向上的差分都可用來估計梯度 ,Robert 算子采用對角方向相鄰兩像素之差 ,其計算公式如下 : Δ xf=f(x,y)f(x1,y1) () Δ yf=f(x1,y)f(x,y1) () 其幅值為 :!錯誤 ,未找到引用源。 both 表示雙向 為敏感度值檢測算法 。數(shù)學形態(tài)學用具有一定形態(tài)的機構(gòu)元素去度量和提取圖像中對應(yīng)形狀以達到對圖像的分析和識別，能有效的去除雜質(zhì)，保留有用的信息，并使圖像的邊緣平滑，出現(xiàn)的圖像骨架斷點少。1]。 雖然對圖像進行了必要的腐蝕處理，但由于圖像在存在數(shù)字 化誤差和噪聲，所以需要 對圖像進行平滑處理，可以使用 Matlab 中的 imclose（）函數(shù)來解決，公式如下： Car_Image_Perform=imclose(Car_Image_Erode,Se)。 Car_Image_Perform2=bwareaopen(Car_Image_Perform,10000)。為原始圖像的寬度值 ， 然后將二值圖像垂直投影到 x 軸。 雖然圖像間受背景、光照等影響存在較大的差異在 Matlab 實現(xiàn)方式如下 ： T=round(License_Image_Gray_max(License_Image_Gray_maxLicense_Image_Gray_min)/3)。 貴州民族大學畢業(yè)設(shè)計 第 11 頁 共 26 頁 圖 9 ：分割區(qū)域處理后圖像 字符分割與歸一化 字符分割與歸一化流程圖： [m,n]=size(d),逐步檢查有沒有白色像素點，設(shè) 置 1=jn1,當圖像兩邊s(j)=0,切割并去除雜質(zhì) 切割圖像上下多余部分 依據(jù)圖像大小，設(shè)置一閾值，檢查圖像 X 方向，如果寬度等于閾值，分割 歸一化切割出來的字符為 40*20，并與模板內(nèi)的進行大小匹配 貴州民族大學畢業(yè)設(shè)計 第 12 頁 共 26 頁 字符 分割 得到二值化圖像后對其進行垂直投影，此時可以用直方圖來表示，通過對波形從左到右進行 掃描，根據(jù)谷和峰的特征來判斷每個字符的位置 ，計算垂直峰，檢測合理的字符高寬比。大小歸一化是在長度和寬度方向分 別乘以一個比例因子，使其等于標準模塊的大小。 （ 2）在車牌定位 后 我們 先通過圖像灰度化處理 ，再進行二值化操作的方法。 最后也要感謝我的父母，是他們讓我學會了獨立自主，也學會了擁有一顆執(zhí)著奮斗的心，讓我明白要想在社會立足，就必須要有實力，只有通過自己的不懈的努力，才能在社會闖出屬于自己的一片天地。,39。rectangle39。 end end end [temp MaxY]=max(blue_y)。(py2y)) py2=py2+1。 end px2=x。 dw=a(py1:py2,px1:px2,:)。39。 a=imread(39。 subplot(3,3,1)。 [m,n]=size(b)。title(39。 %濾波 h=fspecial(39。 subplot(3,3,4)。 end end imwrite(d,39。)。 end k1=j。