【正文】 具體過程是： Step1 ：確定圖像中要分割的區(qū)域及各區(qū)域的一個種子像素 ； Step2 ：以種子像素為生長起點，根據(jù)事先確定的生長或相似準(zhǔn)則，將種子像素周圍領(lǐng)域中與其性質(zhì)相同或相似的像素合并為一個區(qū)域，并以新像素為新種子繼續(xù)上述過程 ； Step3 ：當(dāng)所有區(qū)域都滿足生長停止的條件或規(guī)則時，整幅圖像便被分割為滿足分割條件的不同子區(qū)域 。但由于實際應(yīng)用中采集的車牌 圖像的 特點，較難建立明確穩(wěn)定的特征向量 。角點特征具有其所代表的局部關(guān)系信息不因視角不同而改變的優(yōu)點，在漢字字符分類識別時有所應(yīng)用。但由于車牌圖像的復(fù)雜性，有關(guān)的 幅值特征往往是不穩(wěn)定的。事實上，目前越來越多的車牌是鑲嵌在矩形框中的，如果在制定車牌標(biāo)準(zhǔn)時在這方面有一定規(guī)范，那么， 保證車牌圖像中能檢測出 車牌區(qū)域邊 界線在技術(shù)上應(yīng)不難實現(xiàn)。對于車牌圖像來說，由于 幾何畸變 ，會使得車牌字符的結(jié)構(gòu)和筆畫形狀發(fā)生變化，可能增加樣本的類型，從而給字符的分類識別帶來困難。 4 鄰域連通：坐標(biāo)為 (i,j) 的像素，其四個 4 鄰域像素的坐標(biāo)分別為 (i+1,j)， (i1,j) ， (i,j+1) ， (i,j1) 。 (a) 車牌 灰度圖像 (b) 同態(tài) 濾波后 Otsu 法二值化 圖像 圖 同態(tài)濾 波對二值 化的影響 對 車牌圖像同態(tài)濾波處理后，增強 了 字符與背景的對比，突出 了 邊緣 , 使邊緣檢測也更易于進行。更為重要的一點是根據(jù) Canny 原則進行 邊緣檢測 , 易于實現(xiàn)有關(guān)閾值的自適應(yīng)判斷 ， 符合車牌圖像處理的特點要求。在 車牌 圖像的分割和 識別中， 一般不采用上述的 純微分算子邊緣檢測法。如圖 所示，本例原圖與圖 原圖相同，以字符作為二值化目標(biāo)對象，結(jié)果如圖 2.4(c)所示。 由上述可以發(fā)現(xiàn)： Otsu 算法 閾值的確定以灰度圖像像素值的分布而不是以具體的 二值化 目的為依據(jù)，適合 于目標(biāo) 對象 和背景明顯分離 的 圖像 的二值化閾值 的確定 。 ???? 。 2 、在分析研究公開資料中提出的一些車牌區(qū)域定位方 法的基礎(chǔ)上，設(shè)計實現(xiàn)了一種基于多方向邊緣 處理 和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理的車牌區(qū)域定位方案。而由于實際應(yīng)用場合，原始圖像 幾乎都是在開放或半開放的環(huán)境中進行采集的 ， 天氣變化、光線變化 、攝像機與車牌不同的相對位置 以及圖像采集現(xiàn)場不同的景物背景等因素， 都直接或間接地影響著圖像的內(nèi)容和質(zhì)量 ，從而會影響相關(guān)方案的選擇 。 在車牌區(qū)域定位方面，公 開資料中提出的方法主要有： 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的 車牌區(qū)域定位 方法 、 基于彩色圖像特征的車牌區(qū)域定位方法 、 基于紋理檢測和邊緣檢測的車牌區(qū)域定位方法 、 基于區(qū)域的車牌區(qū)域定位方法 、 基于幾何形狀特征的車牌區(qū)域定位方法 、 基于離散圖像空間變換的 車牌區(qū)域定位 方法 、 基于離散圖像空間變換的 車牌區(qū)域定位 方法 、 基于遺傳算法 的車牌區(qū)域定位方法 等。由于停車管理日益成為城市交通管理中一個嚴(yán)重問題，人們對停車管理的智能化呼聲日漸高漲，通過車牌識別系統(tǒng)可以構(gòu)建一個智能的停車管理系統(tǒng)，因此，在大中城市的商場、寫字樓有很大的市場潛力。據(jù)統(tǒng)計，目前我國車牌識別產(chǎn)品 主流供應(yīng)商 ( 如北京漢王科技、昆明利普視覺、上海高德威、沈陽聚德、北京信路威等公司 )的 產(chǎn)品有一半左右是應(yīng)用在此領(lǐng)域。由于 在 實際使用 場合 中，所 采集圖像的內(nèi)容和質(zhì)量的變化非常復(fù)雜 ， 給車牌圖像識別技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展帶來了很大的困難 。 作 者 簽 名 ： 日 期： 目 錄 第一章 緒論 .......................................................1 車牌圖像識別技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 ...............................................................1 車牌圖像識別技術(shù)研究現(xiàn)狀 ...............................................................2 本文研究的主要內(nèi)容 ............................................................................4 第二章 車牌圖像識別中的常用圖像處理技術(shù) ..........................7 圖像二值化技術(shù) ...................................................................................7 圖像邊緣檢測技術(shù) .............................................................................10 同態(tài)濾波 .............................................................................................13 2 .4 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) ........................................................................................ .14 圖像灰度直方圖變換 ..........................................................................15 關(guān)于 車牌 圖像幾何畸變校正問題 .......................................................16 第三章 車牌 區(qū)域 定位 技術(shù) 研究 ......................................18 車牌區(qū)域特征分析 ..............................................................................18 現(xiàn)有的一些車牌 區(qū)域定位 方法簡要分析 ............................................19 基于多方向邊緣處理的 車牌區(qū)域定位方法 .........................................24 第四章 車牌 字符切分技術(shù) 研究 ......................................33 車牌圖像中字符區(qū)域及單字符圖像特征分析 .....................................33 現(xiàn)有的一些車牌字符切分方法分析 ....................................................33 基于 Canny 邊緣檢測的車牌字符切分方法 .........................................35 第五章 車牌字符分類識別技術(shù) 研究 ..................................41 字符圖像的前期處理 ...........................................................................4 1 字符分類識別特征及其提取方法 ........................................................41 現(xiàn)有的一些分類識別方法分析 ............................................................44 車牌字符分類識別方案的設(shè)計 ............................................................48 第六章 結(jié)論及建議 ................................................50 結(jié)論 ......................................................................................................5 0 建議 ......................................................................................................5 0 參考文獻 ...........................................................52 插 圖 清 單 圖 二值化效 果 評價 .......................................................................... 7 圖 Otsu 算法二值化 .......................................................................... 9 圖 Bersen 算法二值化 ...................................................................... 9 圖 基于 Canny 邊緣檢測的車牌圖像二值化 ..................................... 10 圖 不同車牌圖像 Canny 邊緣檢測效果圖 ......................................... 13 圖 同態(tài)濾波處理 .............................................................................. 14 圖 同態(tài)濾波對二值化的影響 ........................................................... 14 圖 同態(tài)濾波對 Canny 邊緣檢測的影響 ............................................ 14 圖 原灰度圖 ..................................................................................... 27 圖 正西方向邊緣 .............................................................................. 27 圖 西南方向邊緣 .............................................................................. 27 圖 西北方向邊緣 .............................................................................. 27 圖 東南方向邊緣 .............................................................................. 28 圖 四個方向邊緣合成圖 .................................................................. 28 圖 去除小連通區(qū)后圖 ...................................................................... 29 圖 車牌粗分割結(jié)果 .......................................................................... 29 圖 開運算后正西方向邊緣圖 ........................................................... 30 圖 ........................................................... 30 圖 四個方向邊緣合成圖 ............................................................... 31 圖 去除小連通區(qū)后圖 ...................................................................... 31 圖 車牌區(qū)域定位結(jié)果 ...................................................................... 31 圖 原車牌灰度圖像 .......................................................................... 36 圖 Canny算子法檢測邊緣 ..............................................