【正文】 .....................................................1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ..........................................................2 我國車牌分析 ............................................................3 本文章節(jié)安排 ............................................................3 2 數(shù)字圖像處理概述 ............................................................5 圖像及其組成要素 ........................................................5 數(shù)字圖像及其表示 ........................................................5 數(shù)字 圖像處理基礎(chǔ) ........................................................6 MATLAB 在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用 ............................................6 3 車牌識別系統(tǒng)的原理及方法 ....................................................8 車牌識別系統(tǒng)簡述 ........................................................8 車牌圖像預(yù)處理 ..........................................................9 圖像灰度化 ..........................................................9 邊緣檢測 ............................................................9 形態(tài)學(xué)圖像處理 .....................................................10 車牌定位原理 ...........................................................11 車牌字符分割 ...........................................................13 字符分割 ...........................................................13 字符歸一化處理 .....................................................13 字符識別 ...............................................................13 字符識別簡述 .......................................................13 字符識別分類 .......................................................14 基于模板匹配的字符識別 .............................................14 4 運(yùn)用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)車牌識別 ....................................................17 車牌圖像灰度化 .........................................................17 程序分析 ...........................................................17 結(jié)果分析 ...........................................................18 車牌圖像預(yù)處理 .........................................................19 程序分析 ...........................................................19 II 結(jié)果分析 ...........................................................20 牌照定位 ...............................................................22 程序分析 ...........................................................22 結(jié)果分析 ...........................................................23 字符分割 ...............................................................24 程序分析 ...........................................................24 結(jié)果分析 ...........................................................25 字符識別 ...............................................................25 程序分析 ...........................................................26 結(jié)果分析 ...........................................................27 5 總結(jié) .......................................................................29 附錄 .........................................................................30 參考文獻(xiàn) .....................................................................34 致謝 .........................................................................35 1 1 緒論 研究目的和意義 隨著計(jì)算機(jī)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在人們?nèi)粘Ｉ钪械牟粩喟l(fā)展和應(yīng)用，帶來了經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入了信息化時(shí)代，自動(dòng)處理信息的能力不斷提高并在人們生活的各個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用。 （ 3）公路布控。本次研究的重點(diǎn)在汽車牌照定位、車牌字符分割以及車牌字符識別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。 ARGUS的車牌識別系 統(tǒng)的識別時(shí)間為 100毫秒，通過 ARGUS的車速可高達(dá)每小時(shí) 100英里。 雖然這些車牌識別系統(tǒng)的識別率大多都比較高，但是這些車牌識別系統(tǒng)的識別檢測 3 結(jié)果大多數(shù)是在簡單受限制的場景下取得的，而在實(shí)際的交通場合以及 更加復(fù)雜的背景環(huán)境下，這些車牌識別系統(tǒng)的識別率往往很低。 第 2 章主要介紹數(shù)字圖像的組成要素、數(shù)字圖像的基礎(chǔ)以及 MATLAB 軟件在數(shù)字圖像中的應(yīng)用。數(shù)字圖像是一種空間坐標(biāo)和灰度均不連續(xù)的、用離散的數(shù)字表示的圖像，它的基本組成單元包括像素和灰度，計(jì)算機(jī)能直接處理的圖像是數(shù)字圖像。一幅模擬圖像的坐標(biāo)及幅度都是連續(xù)的，為了把它轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式 ，必須對坐標(biāo)和幅度都作離散化操作。對圖像進(jìn)行處理后，計(jì)算機(jī)逐 行按像素生成一幅輸出圖像，并將其逐行送入緩存 [6]。 MATLAB 中圖像最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組。 由于 在 MATLAB 中用到的某些 函數(shù)對 所使用的 圖像 的圖像 類型有限制， 所以 這四種 圖像 類型 可以相互轉(zhuǎn)換，所用的轉(zhuǎn)換方式是使用 MATLAB 的圖像處理工具箱的類型轉(zhuǎn)換函數(shù)。切割出單個(gè)字符后，放入 char_(i)中，并切 割 掉每個(gè)字符的上下的空白區(qū)域，完成精確切割。由于每一像素的取值僅有 0、 1 兩種可能，所以計(jì)算機(jī)中二值圖像的數(shù)據(jù)類型通常為一個(gè)二進(jìn)制位。 邊緣檢測 所謂邊緣，是指其周圍像素灰度有變化的那些像素的集合，它是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)，而且在車牌識別系統(tǒng)中提取車 10 牌位置占了很重要的地位。據(jù)此，定義的 Sobel 算子表示為 ( , ) | [ ( 1 , 1 ) 2 ( 1 , ) ( 1 , 1 ) ][ ( 1 , 1 ) 2 ( 1 , ) ( 1 , 1 ) ] || [ ( 1 , 1 ) 2 ( , 1 ) ( 1 , 1 ) ][ ( 1 , 1 ) 2 ( , 1 ) ( 1 , 1 ) ] |S i j f i j f i j f i jf i j f i j f i jf i j f i j f i jf i j f i j f i j? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? （ 31） 適當(dāng)取閥值 T,做如下判斷：若 ( , )S i j T? ，則 (, )ij 點(diǎn)為邊緣點(diǎn)，所有邊緣點(diǎn)的集合{ (, )}Si j ，為邊緣圖像 [14]。腐蝕運(yùn)算會(huì)使圖像的區(qū)域進(jìn)行收縮。 車牌定位原理 我們已經(jīng)對車牌在圖像中的位置作了初步的定位，移除小對象后的二值圖像中白色區(qū)域基本就是車牌的位置了。通過這兩個(gè)坐標(biāo)將車牌分割出來，最后在對分割出的車牌進(jìn)行二值化處理。 字符歸一化處理 由于數(shù)碼相機(jī)拍攝的汽車圖像大小不一樣， 所以得到的牌照上的字符大小就不一樣，為了便于字符的識別，需要對字符進(jìn)行歸一化處理。如用于信函分揀的 手寫體 數(shù)字識別機(jī)和印刷體英文數(shù)字識別機(jī)。 (4) 基于模板匹配的字符識別； 模板匹配是數(shù)字圖像處理的重要組成部分之一。 設(shè)目標(biāo)圖像為 ( , )gxy ，圖像中相同大小的子區(qū)域 D 上的圖像為 ( , )f xy 。如果是在變換域里進(jìn)行匹配，此時(shí)的模板要根據(jù)目標(biāo)的變換域特征來建立，比如在頻率域匹配，建立的模板要具有目標(biāo)的頻域特征，實(shí)際就是目標(biāo)所具有的頻譜分布。最后識別完成后輸出識別的車牌的結(jié)果，流程圖如圖 33 所示。39。 imshow(I_gray),title(39。sobel39。1]。,[25,25])。 imshow(I_final),title(39。 20 邊緣檢測選用不同的額算子或者閾值都會(huì)對結(jié)果造成很大的影響，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，我選取了 Sobel 算子 進(jìn)行邊緣檢測，通過代碼 I_edge=edge(I_gray,39。 通過對比原始圖片，我們可以發(fā)現(xiàn)形態(tài)濾波后的圖像已經(jīng)很接近正確的車牌位置了，因此后期處理將通過這張圖來找出車牌位置。newlocation]。 end end 23 first_point=location_of_1(a,:)。 g_min=double(min(min(I_plate)))。這樣才有助于字符分割的進(jìn)行。 end end figure for n=1:7 char=I_plate(:,X(2*n1):X(2*n)1)。)。一般分割出來的字符要進(jìn)行進(jìn)一步的處理，以滿足下一步字符識別的需要 ，但是對于車牌的識別，并不需要太多的處理就已經(jīng)可以達(dá)到正確識別的目的，在此只進(jìn)行了歸一化處理，然后進(jìn)行后期處理。num 的文件夾中 接下來是對前面分割出的字符進(jìn)行識別，運(yùn)用的是模板匹 配字符識別算法，過程是把切割出的字符與庫里的漢字和字符的模板做減法運(yùn)算，找到差別點(diǎn)最少的模板為對應(yīng)模板，輸出該模板對應(yīng)的字符，最后識別出車牌 。,39。,39。,39。)。 Differ=ImTemplate。,39。,39。,39。,39。,39。,39。,39。,39。)。.jpg39。車牌為 :39。隨之進(jìn)行定位及分割還有識別。本次設(shè)計(jì)主要解決了一下幾個(gè)問題： (1)對彩色圖像進(jìn)行灰度化處理的方法： (2)選取合適的邊緣檢測算子及對灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測的方法； (3)如何在圖像中定位出車牌位置并從定位好的車牌圖像中提取出車牌； (4)如何對車牌字符進(jìn)行分割和字符識別。imshow(I), title(39。sobel39。 I_erode=imerode(I_edge,se)。 %圖像閉合、填充圖像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title(39。 location_of_1=[]。 31 if tempmini mini=temp。 y1=first_point(2)+4。 I_plate=bwareaopen(I_plate,20)。