【正文】 灰度化處理就是使彩色的 R、 G、 B分量 值相等的過(guò)程。 非線性平滑濾波器最常用的是中值濾波器，它將區(qū)域中所有的值按大小進(jìn)行排序，將排序后位于中間的像素值賦予中心像素。 Hough變換可以將圖像空間 XY中的直線（ y=px+q）檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間PQ中點(diǎn)的檢測(cè)問(wèn)題，在參數(shù)空間 PQ里，建立一個(gè)累加數(shù)組 Sum(p,q)，對(duì)每一個(gè)圖像空間中給定邊緣點(diǎn)，讓 p取遍所有可能值，根據(jù)直線方程 q=xp+y計(jì)算出對(duì)應(yīng)的q，對(duì) Sum(p,q)進(jìn)行累加，得到 Sum(p,q)的值就是在 (p,q)處共線的點(diǎn)的個(gè)數(shù)， (p,q)1 0 1 2 0 2 1 0 1 1 2 1 0 0 0 1 2 1 的值就是圖像空間中直線的斜率和截距，由斜率得到圖像編碼區(qū)水平邊緣角度。但由于輪胎上編碼字符有一定變形，且有斷裂現(xiàn)象，所以直接模板匹配與直接特征抽取方法識(shí)別率都不理想，本系統(tǒng)使用了模板匹配與特征識(shí)別相結(jié)合的基于特征加權(quán)的模板匹配識(shí)別算法，其字符識(shí)別率比簡(jiǎn)單模板匹配算法和特征識(shí)別算法識(shí)別率都有不同程度的提高。 feature weights。 ②
the template on the coefficient multiplied with the template under the corresponding pixel。 5 結(jié)論 本 本文結(jié)合輪胎編碼識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)對(duì)在線圖像字符編碼識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)進(jìn)行了闡述，提出了一種模板匹配與特征匹配相結(jié)合的識(shí)別算法，該方法對(duì)傳統(tǒng)的模板匹配算法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了變形、斷裂等字符的識(shí)別率。 也可以 通過(guò)對(duì)編碼字符區(qū)做垂直方向投影運(yùn)算，根據(jù)字符大致寬度與字符總數(shù)，對(duì)字符進(jìn)行切割。 編碼區(qū)邊緣檢測(cè) 邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，可利用求一階和二階導(dǎo)數(shù)的方法檢測(cè)到。 圖像增強(qiáng)處理 直接灰度變換 ①線性灰度變換：假設(shè)圖像灰度是線性變化的，如原圖像 f(x,y)灰度范圍為[a,b]，要求 變換后圖像灰度范圍達(dá)到 [c,d]，根據(jù)線性規(guī)律，則 變換后圖像 g(x,y)為： cyxfab cdyxg ???? ),(),( （ 1） ② 非線性變換 —— 對(duì)數(shù)變換和指數(shù)變換。 BMP 是 Windows 的原始位圖格式，它可以用于保存任意類(lèi)型的位圖數(shù)據(jù)，可以支持所有的屏幕分辨率和 Windows 所支持的顏色組合。模式識(shí)別 。 1 在線圖像編碼識(shí)別系統(tǒng)流程 在線圖像編碼字符識(shí)別系統(tǒng)主要包括數(shù)字圖像的采集、存儲(chǔ)、圖像預(yù)處理、編碼圖像提取、編碼特征提取、編碼識(shí)別和后續(xù)處理等一些環(huán)節(jié)，其流程圖如圖1所示。 3 圖像預(yù)處理 圖像預(yù)處理主要包括有：圖像灰度化、圖像降噪與增強(qiáng)、編碼區(qū)邊緣檢測(cè)、圖像幾何校正、編碼區(qū)圖像提取、編碼圖像二值化、字符分割、字符歸一化等。同時(shí)平滑還可以使圖像模糊，有利于在提取較大的目標(biāo)前去除較小的細(xì)節(jié)或?qū)⒛繕?biāo)內(nèi)的小間斷連接起來(lái)。 效果較好的邊緣檢測(cè)算法是 Sobel算子。圖 6為線性插值示意圖，根據(jù)線性原理， f(x1)可由公式（ 2）計(jì)算： )()))(()(()( 002 01021 xfxx xxxfxfxf ?? ??? （ 2） 4 識(shí)別算法設(shè)計(jì) 字符識(shí)別一般采取特征判別或模板匹配的方法，特征判別是根據(jù)特征抽取的程度分階段的、用結(jié)構(gòu)分析的辦法完成字符的識(shí)別。這種方法在試驗(yàn)中得到了驗(yàn)證，取得了令人滿意的效果。 the other is out of some feature match with the dictionary. Tire coding image only some of the characters and English characters and 10 Arabic numerals, characters less, the structure is relatively simple, so when the specific identification, either graphical matching method, you can also use structural analysis. However, the tires have a certain deformation of character encoding, and there is breakage, so a direct template matching and feature extraction methods to identify directly rate is unsatisfactory, the system uses a template matching and feature recognition weighted bination of featurebased template matching recognition , the character recognition rate than simple template matching algorithm and feature recognition algorithm for the recognition rate improved to varying degrees. Featurebased weighted template matching recognition algorithm basic idea is: to the template in character stroke of points assigned different weights, in the stroke center point of the highest weight, in the stroke edge point of the weight minimum, then the sample templates and Standard Template point by point fuzzy matching, recognition by fuzzy recognition rules. 5 Conclusion In this paper, coded tire identification system character encoding to achieve online image recognition system design was described, a template matching and feature matching recognition algorithm bines the method of the traditional template matching algorithm is improved, improved deformation and fracture character recognition rate. This method was validated in the test and achieved satisfactory results.