【正文】 (3)另外對(duì)于非標(biāo)準(zhǔn)車牌，如武警牌、使館牌以及近年出現(xiàn)的個(gè)性化車牌的識(shí)別，下一步的工作要把這些車牌都考慮進(jìn)去。在此只進(jìn)行了歸一化處理，然后進(jìn)行后期字符識(shí)別處理。 （ a） 車牌 1 傾斜校正 前 的 結(jié)果 （ b）車牌 1 傾斜校正 后 的 結(jié)果 （ c）車牌 2 傾斜校正前 的 結(jié)果 （ d）車牌 2 傾斜校正后 的 結(jié)果 （ e）車牌 3 傾斜校正前 的 結(jié)果 （ f）車牌 3 傾斜校正后 的 結(jié)果 （ g）車牌 4 傾斜校正前 的 結(jié)果 （ h）車牌 4 傾斜校正后 的 結(jié)果 圖 42 多幅 車牌圖像 進(jìn)行傾斜校正前后的對(duì)比 車牌 1 和車牌 2 是存在 水平邊傾斜角度 ? ， 從圖 42（ b）和圖 42（ d）中可以看出車牌 1和車牌 2 得到了很好的傾斜校正。 bw=edge(gray,39。 . (3)對(duì)邊緣圖上的每一個(gè)邊緣點(diǎn)計(jì)算 Hough 變換值，即計(jì)算出該點(diǎn)在 ??? 坐標(biāo)系中對(duì)應(yīng)的曲線，并在相應(yīng)的累加器加 1: countM (p1, k) = countM (p1, k) +1。這也是本算法的不足之處。一定程度上提高了定位的精度和速度此方法要求圖像中的牌照尺寸基本不變 .一旦圖像中的牌照尺寸發(fā)生了較大的變化 .必須對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)行訓(xùn)練。 3． 2． 3 基于邊緣檢測(cè)的定位方法 該方法的定位準(zhǔn)確率較高，反映時(shí)間快，能有效去掉噪聲，適合于包含多個(gè)車牌的圖像，并且在多車牌圖像的情況下定位速度也很快。average39。對(duì)于給 定的 n個(gè)數(shù)值 { 12, ,..., na a a }，將它們按大小有序排列，當(dāng) n 為奇數(shù)時(shí)，位于中間位置的那個(gè)數(shù)值稱為這 n 個(gè)數(shù)值的中值 。subplot(3,2,2),imshow(d),title(39。缺點(diǎn)是算法復(fù)雜，耗費(fèi)資源較多。 從圖 27中可以看出原始車牌圖像視覺效果一般，經(jīng)過(guò)灰度拉伸后，圖像感覺清晰了許多。圖像增強(qiáng)是使用的比較多的一種方法，增強(qiáng)的目的是增強(qiáng)圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度，使其更加便于人或者機(jī)器處理。%讀入彩色車牌圖像 figure(1),imshow(I)。 第五章為車牌字符分割。對(duì)于字符分割的問(wèn)題常常不被重視，但是字符的正確分割對(duì)字符的識(shí)別又很關(guān)鍵。在車牌識(shí)別的過(guò)程中，雖然運(yùn)用了很多的技術(shù)方法，但由于外界環(huán)境光 線變化、光路中有灰塵、季節(jié)環(huán)境變化及車牌本身被污染而模糊等條件的影響， 使得車牌識(shí)別系統(tǒng)一直處于實(shí)驗(yàn)室階段，得不到很好的應(yīng)用；而且，很多的方法 都需要大量的數(shù)值計(jì)算，不能很好地滿足實(shí)時(shí)性要求。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日 指導(dǎo)教師評(píng)閱書 指導(dǎo)教師評(píng)價(jià)： 一、撰寫（設(shè)計(jì)）過(guò)程 學(xué)生在論文（設(shè)計(jì)）過(guò)程中的治學(xué)態(tài)度、工作精神 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生掌握專業(yè)知識(shí)、技能的扎實(shí)程度 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和專業(yè)技能分析和解決問(wèn)題的能力 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 研究方法的科學(xué)性；技術(shù)線路的可行性；設(shè)計(jì)方案的合理性 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 完成畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）期間的出勤情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫“√”） 指導(dǎo)教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 評(píng)閱教師評(píng)閱書 評(píng)閱教師評(píng)價(jià)： 一、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（ 設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫“√”） 評(píng)閱 教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 教研室（或答辯小組）及教學(xué)系意見 教研室（或答辯小組）評(píng)價(jià)： 一、答辯過(guò)程 畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的基本要點(diǎn)和見解的敘述情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 對(duì)答辯問(wèn)題的反應(yīng)、理解、表達(dá)情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生答辯過(guò)程中的精神狀態(tài) □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 評(píng)定成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫“√”） 教研室主任（或答辯小組組長(zhǎng)）： （簽名） 年 月 日 教學(xué)系意見： 系主任： （簽名） 年 月 日 摘 要 隨著信息化時(shí)代的到來(lái)，我們 的生活變得更加便捷，汽車的數(shù)量也與日俱增，這就需要一個(gè)高效的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車的管理。 作者簽名： 日 期： 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。 最后，對(duì)設(shè)計(jì)的車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)中存在的不足做出總結(jié)，對(duì)系統(tǒng)的改進(jìn)提出建議，指出論文的進(jìn)一步研究工作展望與設(shè)想。車牌定位是解決圖像分割、圖像分析與理解的問(wèn)題。 第二章為圖像處理技術(shù)。 R,G,B 的取值范圍是 0255，所以灰度的級(jí)別是 256 級(jí)。title(39。)。設(shè)原灰度圖像為 f(x， y)，二值化后的圖像為 g(x， y)，二值化過(guò)程表示如下 : 1 ( , )( , ) 0 ( , )f x y tg x y f x y t??? ? ?? 　 （ 26） 門限 t的選擇是關(guān)鍵，它可以表示為一個(gè)三元函數(shù)，即： [ ( , ) , ( , ) , ( , ) ]t f x y x y N x y? （ 27） 其中（ x,y）是圖像中像素位置， f（ x,y）代表圖像中（ x,y）處的灰度值，N(x,y)為 (x,y)周圍鄰域的灰度特征。 T=round(g_max(g_maxg_min)/3)。如 S 為 3 3鄰域，點(diǎn) (i， j)位于中心，則： 11111( , ) ( , )9mnf i j f i m j n?? ? ? ?? ? ??? （ 210） 假設(shè)噪聲 n是加性噪聲，在空間各點(diǎn)互不相關(guān)，且期望為 0，方差為 2? ， g 是未受污染的圖像，含有噪聲的圖像 f 經(jīng)過(guò)鄰域平均后為 : 1 1 1( , ) ( , ) ( , ) ( , )f i j f i j g i j n i jM M M? ? ? ?? ? ? （ 211） 式中 M為鄰域 S內(nèi)的像素總數(shù)。average39。 3． 2 車牌定位中常用方法 3． 2． 1 基于顏色的定位方法 該方法是根據(jù)不同顏色車牌出現(xiàn)的概率，合理利用投影技術(shù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析， 而后定位和分割出車牌。實(shí)際應(yīng)用也表明該方法在圖像質(zhì)量較差時(shí)對(duì)目標(biāo)區(qū)域都有很好的目標(biāo)增強(qiáng)效果。具體步驟如下： 首先對(duì) 車牌圖像做垂直投影和水平投影，其統(tǒng)計(jì)圖 如圖 3圖 37 所示。 2. Radon變換法，首先采用 canny 算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后用 Radon變換檢測(cè)車牌的傾斜角，對(duì)車牌的傾斜校正。根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)，我們知道拍攝的車牌 圖像中車牌的 2 條豎直邊偏離垂直方向的角度不會(huì)超過(guò)某個(gè)角度，如( 25 )??? ；且 2 條水平邊偏離水平方向的角度也不會(huì)超過(guò)某個(gè)角度，如( 25 )??? 。crop39。 膨脹是將裂縫橋接起來(lái)，腐蝕的一種是消除不相關(guān)的細(xì)節(jié)。 （ 3）字符分割中，本文采用了 基于 模板匹配與垂直投影相結(jié)合的字符分割方法 。阮秋琦等譯，數(shù)字圖像處理 (第二版 )[M].電子工業(yè)出版社， 2020. [2]李樹廣，劉允才 .智能交通的發(fā)展與研究 [D].2020(6):16. [3]張引，潘云鶴，彩色汽車圖像牌照定位新方法 [J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào) .2020(4):374377. [4]徐建國(guó)，賀敬凱 .車 型與車牌自動(dòng)識(shí) 別技術(shù)分析 [J].交 通與計(jì)算機(jī) .2020(2):712. [5]戴青云，余英林 .一種基于小波與形態(tài)學(xué)的車牌圖像分析方法 [J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào) .2020(5):411415. [6]章毓晉 .圖像 處理與分析 [M].清華大學(xué)出版社， . [7]徐飛，施曉紅 .MATLAB 應(yīng)用圖像處理 [M].西安電子科技大學(xué)出版社， . [8]馬永力 .圖像處理在車牌識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用 [D].武漢 :武漢理工大學(xué) ,2020. [9]曾致遠(yuǎn)，付祥勝 .基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和邊緣特征的車牌定位算法 [J].電視技術(shù) ,2020(7):94– 96. 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