【正文】 疑成為一個難點。所得到的字符均為黑字白底。本次設(shè)計所識別的車牌只有字母與數(shù)字。因此，字符特征的提取就成為研究的關(guān)鍵。使其最后得到的圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板一樣。有字符的列其灰度值比較高，無字符的則相對比較低。本設(shè)計中采用的車牌，其寬高比為1:3。 類似的方法得出汽車邊緣圖像的垂直面積投影圖 圖8 汽車邊緣圖像的垂直面積投影圖 同上可初步得到汽車牌照的列位置在120~210之間。該方法包括三部分: (1) 車牌的橫向定位； (2)車牌的縱向定位； (3) 車牌的微定位。分析這種情況產(chǎn)生的原因，歸納起來主要有以下方面: 原始圖像清晰度比較高，從而簡化了預(yù)處理 圖像的平滑處理會使圖像的邊緣信息受到損失，圖像變得模糊 圖像的銳化可以增強圖像中物體的邊緣輪廓，但同時也使一些噪聲得到了增強 綜上所述，結(jié)合MATLAB實驗過程，得出不是每一種圖像處理之初都適合濾波和邊界增強。濾波的方式有兩種，一種是空間域濾波，一種是頻率域濾波。其識別流程如下：字符識別 字符分割 車牌定位 邊緣提取 圖像預(yù)處理 原始圖像 原始圖像 ：由數(shù)碼相機(jī)或其它掃描裝置拍攝到的圖像圖像預(yù)處理：對動態(tài)采集到的圖像進(jìn)行濾波，邊界增強等處理以克服圖像干擾邊緣提取 ：通過微分運算，2值化處理，得到圖像的邊緣車牌定位 ：計算邊緣圖像的投影面積，尋找峰谷點，大致確定車牌位置，再計算此連通域內(nèi)的寬高比，剔除不在域值范圍內(nèi)的連通域。 基于圖像處理的汽車牌照的識別作者:陳秋菊指導(dǎo)老師:李方洲 (溫州師范學(xué)院 物理與電子信息學(xué)院 325027)摘要：以一幅汽車牌照的識別為例，具體介紹了車牌自動識別的原理。 課題組成汽車車牌的識別過程主要包括車牌定位、字符車牌分割和車牌字符識別三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因為噪聲主要是一些含高頻的突變成分，因此可以通過一個低通濾波器來消除圖像中包含的噪聲，并使低頻成分得到增強。圖5中包含的噪聲太多，圖4未經(jīng)濾波直接提取出的邊緣圖像最清晰，所包含的有用信息最多。根據(jù)這種峰谷特點，自動檢測車牌位置峰點檢測的車牌區(qū)域定位方法， 并對初步定位后的車牌進(jìn)一步使用微定位技術(shù)。根據(jù)這些特定，可定出車牌位置大概在320~350行之間。再利用牌照的大小，寬高比一般都是固定的這些先驗知識，就可以確定出牌照的具體位置。從圖形中我們很直觀的看出投影值中出現(xiàn)了8條間隙， 6個字母中間的間隙只有5個，還有三個間隙是字符間的。因此必須進(jìn)行濾波，然后歸一化，二值處理。識別效果與字符特征的提取有關(guān)，而字符特征提取往往比較耗時。所以建立字符模板庫也極為方便。根據(jù)畫圖的經(jīng)驗其大小應(yīng)略大于2614，以利于后面的處理。經(jīng)過處理后的標(biāo)準(zhǔn)模板形式如下: 模板的設(shè)計過程，共進(jìn)行了兩次。 字符識別中模板匹配方法是實現(xiàn)離散輸入模式分類的有效途徑之一，其實質(zhì)是度量輸入與樣本之間的某種相似性，取相似性最大者為輸入模式所屬類別，它根據(jù)字符的直觀形象抽取特征，用相關(guān)匹配原理進(jìn)行識別，即是將輸入字符與標(biāo)準(zhǔn)字符在一個分類器中進(jìn)行匹配。本次實驗中直接取相關(guān)最大值為判定域值。39。F39。這是本次車牌識別中的一大亮點 運行結(jié)果，MATLAB的運行窗口顯示出的車牌號碼為:P，F(xiàn)，M，1，0，3。在很大程度上得利于MATLAB這套軟件， MATLAB功能強大，它包括數(shù)值計算和符號計算，并且計算結(jié)果和編程可視化?，F(xiàn)在次簡單討論一下: 本設(shè)計在邊緣提取之時，使用的是梯度算子。加權(quán)領(lǐng)域平均算法來進(jìn)行濾波處理 6．2 加權(quán)領(lǐng)域平均算法來進(jìn)行濾波處理 由實驗我們可以看出，一般的濾波器在對圖像進(jìn)行噪聲濾除的同時對圖像中的細(xì)節(jié)部分有不同程度的破壞，都不能達(dá)到理想的效果?？茖W(xué)出版社，2000[3] C++，[4] 劉露、中國公路網(wǎng)，20030926[5] 周妮娜、王敏、黃心漢、呂雪峰、2003(15)[6] 佘新平、朱　，200164[7] 苑瑋琦、傘曉鐘. 一種汽車牌照多層次分割定位方法 ，2004 [8] 許志影、2004(4)[9] 董慧穎、(12) [10] 崔　江、(4)[11] 王年、李婕、任彬、. 安徽大學(xué)學(xué)報，1999(6)[12] 馬俊莉、莫玉龍、 13