【正文】 ??????????5　 灰度拉伸 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????5　 圖像的傾斜矯正 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????6　 車牌字符分割 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????6　 字符識(shí)別 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????6第 3 章　 車牌照提取與定位 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????7　 算法設(shè)計(jì)流程 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????7　 車牌圖像預(yù)處理 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????7　 中值濾波 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????9　 閾值化技術(shù) ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????9　 邊緣檢測(cè) ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????10　 車牌定位 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????11　 車牌提取 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????15第 4 章　 車牌字符分割 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????17　 字符分割的步驟 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????17　 計(jì)算車牌水平投影 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????17　 二次計(jì)算車牌水平投影 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????19　 計(jì)算車牌垂直投影 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????21　 提取分割字符 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????24第 5 章　 汽車牌照字符識(shí)別 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????27　 字符識(shí)別方法簡(jiǎn)介 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????27　 模板匹配 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????27　 建立樣本庫(kù) ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????27II　 自動(dòng)識(shí)別 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????28第 6 章　 結(jié)論 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????29參考文獻(xiàn) ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????30致謝 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????31附錄 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????32附錄 A　 外文資料 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????32附錄 B　 程序清單 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????40石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)1第 1章 緒　論　研究背景及意義 汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，是高科技的公路交通監(jiān)控管理系統(tǒng)的主要功能模塊之一。但并不盡合我國(guó)國(guó)情 。字符分割：利用投影檢測(cè)的字符定位分割方法得到單個(gè)的字符字符識(shí)別：利用模板匹配的方法與數(shù)據(jù)庫(kù)中的字符進(jìn)行匹配從而確認(rèn)出字符，得到最后的汽車牌照，包括英文字母和數(shù)字。從圖像輸入裝置得到的圖像數(shù)據(jù)，以濃淡表示，各個(gè)像素與某一灰度值相對(duì)應(yīng)。選擇灰度變換函數(shù)應(yīng)該根據(jù)圖像的性質(zhì)和處理目的來(lái)決定。全局閾值方法的優(yōu)點(diǎn)在于算法簡(jiǎn)單，對(duì)于目標(biāo)和背景明顯分離、直方圖分布呈雙峰的圖像效果良好，但對(duì)輸入圖像石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)5量化噪聲或不均勻光照等情況抵抗能力差，應(yīng)用受到極大限制?！D像的去噪圖像可能在拍攝或者傳輸過(guò)程中夾帶了噪聲，去噪聲是圖像處理中常用的手法。如何從牌照中自動(dòng)提取其傾斜度是預(yù)處理過(guò)程中的一個(gè)難點(diǎn)，一般使用 Hough 變換檢測(cè)圖像中的直線來(lái)對(duì)圖像的傾斜進(jìn)行相應(yīng)的矯正 [12]。對(duì)已經(jīng)定位好的車牌進(jìn)行圖像預(yù)處理，逐個(gè)的特征提取，然后從相應(yīng)的文件中讀取相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)和權(quán)值，把車牌字符分別送入相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果。 Matlab 實(shí)現(xiàn)%裝入待處理圖像并顯示原始圖像 如圖 32： clear。 title(39。二維窗口形狀可以是正方形、近似圓形或十字形。如“貴 A在使用閾值法進(jìn)行分割技術(shù)時(shí)，閾值的選取成為能否正確分割的關(guān)鍵，若將所有灰度值大于或等于某閾值的像素都被判屬于物體，則將所有灰度值小于該閾值的像素被排除在物體之外，如果閾值選取的過(guò)高，則過(guò)多的目標(biāo)區(qū)域?qū)⒈粍澐譃楸尘?，相反如果閾值的選取的過(guò)低，則過(guò)多的背景將被劃分到目標(biāo)區(qū)。為了對(duì)有意義的邊緣點(diǎn)進(jìn)行分類，與這個(gè)點(diǎn)相聯(lián)系的灰度級(jí)必須比在這一點(diǎn)的背景上變換更有效，我們通過(guò)門限方法來(lái)決定一個(gè)值是否有效。（4）LOG 算子（拉普拉斯算子）是圖像首先與高斯濾波器進(jìn)行卷積，這一步即平滑了圖像又降低了噪聲，孤立的噪聲點(diǎn)和較小的結(jié)構(gòu)組織將被濾除。這種方法不僅在車牌邊緣的提取上用到，在處理汽車圖像也很有用。石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)12圖 34　背景圖像（2）原始圖像與背景圖像作減法，對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，如圖 35 所示bw=imsubtract(i,bg)。figure,imshow(bw2)。)。bg3=imopen(bg1,strel(39。rectangle39?！≤嚺铺崛〈_定思路：對(duì)二值圖像進(jìn)行區(qū)域提取，并計(jì)算區(qū)域特征參數(shù)。它在前期牌照定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行字符的分割，然后再利用分割的結(jié)果進(jìn)行字符識(shí)別。垂直投影（含邊框）39。下面需對(duì)矯正處理后的水平投影數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，計(jì)算出上下邊框位置、字符高度、字符頂行與尾行，分析原理如圖 43 所示。 else if count1=1 markrow(l)=k。markrow1(l)=count1。rowbot=markrow(findc+1)markrow1(findc+1)。subplot(2,1,2),imshow(sbw2)。石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)22圖 44車牌字符高度從上圖可見(jiàn)，車牌去水平邊框后，垂直投影已經(jīng)非常清晰，可以明顯看出車牌字符間隔、左邊框、右邊框位置。l=1。n1=n1+1。 %字符中心位置end markcol6=diff(markcol5)。 cright=markcol5(k)+maxwidth/22。Color39。歸一化包括位置的歸一化和大小的歸一化。模式識(shí)別主要用兩類方法進(jìn)行，統(tǒng)計(jì)方法和結(jié)構(gòu)方法，許多具體的模式識(shí)別方法都可以歸結(jié)到這兩種方法中來(lái)。訓(xùn)練已有的樣本，從而構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行識(shí)別。最后利用二次水平投影方法對(duì)車牌照字符進(jìn)行了分割。(3) by road vehicle plate recognition technology have been supervised, and to realize the automatic identification and key vehicle... speed alarmProces