【正文】 X 方向統(tǒng)計(jì)39。grid on。tic Blue_y=zeros(y,1)。)。figure(4),imshow(I2)。figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1)。在此，衷心感謝童老師的教誨和關(guān)懷!老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、淵博的學(xué)識(shí)、坦誠(chéng)的處世風(fēng)格、開(kāi)拓創(chuàng)新的精神以及特有的人格魅力無(wú)不給我留下了很深的影響，使我受益匪淺。車(chē)牌圖像均值濾波過(guò)程中模板大小的選取也帶來(lái)一些誤差。車(chē)牌圖像的預(yù)處理過(guò)程如下：第一步，對(duì)經(jīng)過(guò)傾斜校正后的車(chē)牌圖像進(jìn)行灰度化。[R,xp]=radon(bw,theta)。4．2 Radon 變換角度檢測(cè)原理Radon 變換的基本思想是點(diǎn)一線(xiàn)的對(duì)偶性。但是車(chē)牌傾斜校正前必須計(jì)算車(chē)牌的傾斜角度。邊緣主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域（包括不同色彩）之間，是圖像分割、紋理特征提取和形狀特征提取等圖像分析的重要基礎(chǔ)。膨脹最簡(jiǎn)單的應(yīng)用之一就是將裂縫橋接起來(lái)，腐蝕的一種最簡(jiǎn)單的用途就是消除不相關(guān)的細(xì)節(jié)。第一種車(chē)牌的前車(chē)牌長(zhǎng)度均為 440mm，寬度為 140mm，共有 8 個(gè)字符，本文研究的各種算法主要使用這種車(chē)牌。二維中值濾波的窗口形狀和尺寸對(duì)濾波效果影響較大，不同的圖像內(nèi)容和不同的應(yīng)用要求，往往采用不同的窗口形狀和尺寸。線(xiàn)性濾波可以去除圖像中某些類(lèi)型的噪聲，如采用鄰域平均法的均值濾波器就非常適合去除用掃描方式得到的圖像中的顆粒噪聲。令 T 代表一副灰度圖像的閾值， 為圖像中實(shí)際像素的最高灰度值， 為相對(duì)最maxGminG小灰度值，對(duì)于一幅灰度級(jí)為 256 級(jí)的灰度圖像，從第 l 級(jí)開(kāi)始，每 16 個(gè)灰度級(jí)分為一個(gè)灰度級(jí)組，從而把 256 級(jí)分為 16 組(分組序號(hào) n=1，2...，16)，然后在整幅圖像中逐個(gè)搜索每一個(gè)像素，并根據(jù)該像素的灰度值將其歸入相應(yīng)的灰度級(jí)組，整幅圖像掃描完畢后統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度級(jí)組的像素?cái)?shù)量，記錄像素?cái)?shù)量最多的灰度級(jí)組的分組序號(hào) n，通過(guò)式(28)可求出 G: (28)mi(1)6G???得到 后，則閾值 T 可通過(guò)式(29)計(jì)算得到:minG (29)axminma3二值化代碼實(shí)現(xiàn)如下：figure(10)。這是因?yàn)?，一方面，有些需要處理的如文字圖像、指紋圖像、工程圖紙等圖像本身是二值的。通過(guò)直方圖發(fā)現(xiàn)車(chē)輛牌照?qǐng)D象的灰度取值范圍大多局限在 r=(50,200)之間，而且總體上灰度偏低，圖象較暗。%灰度化figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1)。附錄為程序代碼。但是考慮到車(chē)牌中字符可能存在的粘連、斷裂情況，字符分割技術(shù)仍然需要進(jìn)一步改進(jìn)。另外日本、加拿大、德國(guó)、意大利、英國(guó)等各個(gè)西方發(fā)達(dá)國(guó)家都有適合本國(guó)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)。有了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，我們便可以對(duì)車(chē)輛進(jìn)行 24小時(shí)的自動(dòng)監(jiān)控，這大大提高了效率，節(jié)省了人力和物力。 南 京 工 程 學(xué) 院畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) 說(shuō) 明 書(shū) (論 文 )專(zhuān) 業(yè)： 信息工程 題 目： 車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究 （車(chē)牌定位與分割） A Dissertation Submitted toNanjing Institute of TechnologyFor the Academic Degree of Bachelor of ScienceBy Xiaowei MaSupervised by Lecturer Ying Tong College of Communication EngineeringNanjing Institute of Technology June 2022 The Design and Research of Automatic License Plate Recognition System （License plate location and segmentation）畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)主要由硬件和軟件構(gòu)成，車(chē)牌識(shí)別算法主要分為三個(gè)部分：車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別。各個(gè)國(guó)家的產(chǎn)品雖然不同，但基本上都足基于車(chē)輛探測(cè)器的系統(tǒng)，設(shè)備投資巨大。 1．3 主要研究?jī)?nèi)容課題研究的主要內(nèi)容是對(duì)數(shù)碼相機(jī)拍攝的車(chē)牌，進(jìn)行基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的車(chē)牌定位技術(shù)和車(chē)牌字符分割技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā)，涉及到圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、傾斜校正、字符分割等方面的知識(shí),總流程圖如圖 11 所示，其中車(chē)牌定位的流程圖如圖 12 所示，字符分割與歸一化的流程圖如圖 13 所示。第二章 圖像處理技術(shù)2．1 圖像灰度化數(shù)字圖像包括彩色圖像和灰度圖像兩種。title(39。根據(jù)圖象處理系統(tǒng)的條件，最好將灰度范圍展開(kāi)到 s=(0,255)之間，為此對(duì)灰度值作如下的變換： （24）()[min,ax]sTrr??使得 S∈[Smin, Smax],其中，T 為線(xiàn)性變換， （25）inr ax iSirin maxr S???圖 26 灰度線(xiàn)性變換 圖像增強(qiáng)代碼和結(jié)果如下：J=imadjust(I1,stretchlim(I1),[])。另一方面，在某些情況下即使圖像本身是有灰度的，我們也設(shè)法使它變成二值圖像再進(jìn)行處理(即灰度圖像的二值化)。subplot(3,2,1),imshow(b),title(39。鄰域平均法對(duì)于給定的圖像 f(i,j)中的每個(gè)像素點(diǎn)(i,j)，取其鄰域 S,求鄰域 S 中像素值的平均值作為處理后所得圖像像素點(diǎn)(i，j)處的灰度。常用的窗口形狀有線(xiàn)狀、方形、圓形、十字形以及圓環(huán)形等，窗口的尺寸一般先用 3 再取 5，逐點(diǎn)增大，直到其濾波效果滿(mǎn)意為止。車(chē)牌的第一個(gè)字符是漢字，是各省、自治區(qū)，直轄市的簡(jiǎn)稱(chēng)，如“京” 、 “滬、 “渝” ， “湘” ， “冀”等；第二個(gè)字符是除去“I之外的 25 個(gè)大寫(xiě)的英文字母，是發(fā)證機(jī)關(guān)代號(hào)，如“A’ ’、 “B、 “C等；第三個(gè)字符是一個(gè)間隔符“．；第四個(gè)字符可能是字母也可能是阿拉伯?dāng)?shù)字；從第五個(gè)字符起都是阿拉伯?dāng)?shù)字，表示是車(chē)輛的注冊(cè)號(hào)碼如“冀 A．53288” ，就是典型的車(chē)牌號(hào)碼。膨脹使圖像擴(kuò)大，腐蝕使圖像縮小，而開(kāi)操作與閉操作，同樣是兩個(gè)重要的心態(tài)學(xué)操作，開(kāi)操作一般使對(duì)象的輪廓變得光滑，斷開(kāi)狹窄的間斷和消除細(xì)的突出物。第二步，邊緣檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行腐蝕，結(jié)果如圖 33 所示。傾斜校正分兩步:第一步是求出角度，第二步是進(jìn)行校正。圖像變換前在圖像空間，變換后在參數(shù)空間。[I0,J]=find(R=max(max(R)))。圖 51 車(chē)牌圖像的灰度化第二步，對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化，減少背景像素的干擾，增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)的色素度。第六章 總結(jié)與展望6．1 總結(jié)本文主要對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中車(chē)牌定位、校正與字符分割的算法進(jìn)行研究。感謝一如既往地激勵(lì)、關(guān)心和支持我的家人和朋友，正是他們，給了我?jiàn)^斗的力量和信心，并讓我深刻地明白了：“滾滾長(zhǎng)江東逝水，浪花淘盡英雄，是非成敗轉(zhuǎn)頭空” ，每天都是新的零點(diǎn)，應(yīng)該不斷充滿(mǎn)勇氣和信心去迎接新的挑戰(zhàn)。title(39。title(39。se=strel(39。 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1。 figure(8),subplot(2,2,2),imshow(IY),title(39。)。title(39。)。myI=double(I5)。腐蝕后圖像39。)。)。從選題、研究到撰寫(xiě)、修改到最后順利完成，整個(gè)過(guò)程更是凝聚著導(dǎo)師的辛勞和思想。有些車(chē)牌字符分割結(jié)果存在噪聲等，這是由于某些車(chē)牌圖像的直方圖存在多峰情況，給車(chē)牌圖像二值化過(guò)程中閾值的選擇帶來(lái)一定的影響，從而影響字符的分割。第五章 車(chē)牌字符分割5．1 車(chē)牌區(qū)域的預(yù)處理經(jīng)過(guò)上述方法分割定位出來(lái)的車(chē)牌圖像中存在目標(biāo)物體、背景還有噪聲，要想從車(chē)牌圖像中準(zhǔn)確地分割出車(chē)牌字符，還需要對(duì)車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理。theta=1:180。在求垂直方向的偏角時(shí)，算法同上。由于車(chē)牌變形一般是線(xiàn)性的，所以可以通過(guò)線(xiàn)性變換進(jìn)行車(chē)牌的傾斜校正。圖 32 經(jīng)過(guò)灰度拉伸的車(chē)牌圖像的邊緣檢測(cè) 邊緣是指圖像局部亮度變化最顯著的部分。腐蝕、膨脹、開(kāi)操作和關(guān)操作是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算。圖 212 均值濾波后的車(chē)牌圖像（模板的大小為 ）3?圖 213 均值濾波后的車(chē)牌圖像（模板的大小為 ）8?第三章 車(chē)牌定位3．1 車(chē)牌的規(guī)格及特征我國(guó)現(xiàn)有車(chē)牌主要有六種類(lèi)型：1．小型車(chē)使用的藍(lán)底白字車(chē)牌；2．大型車(chē)使用的黃底黑字車(chē)牌；3．軍用或警用的白底黑字、紅字車(chē)牌：4．國(guó)外駐華機(jī)構(gòu)使用的黑底白字車(chē)牌；5．摩托車(chē)牌；6．農(nóng)用車(chē)、拖拉機(jī)車(chē)牌。中值濾波器可以推廣到二維，即對(duì)二維圖像操作。2．4 空間域?yàn)V波對(duì)于包含噪聲污染的車(chē)牌圖像，通常采用空間域法對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行濾波，常使用的方法有:線(xiàn)性濾波、中值濾波等。本文采用了基于灰度直方圖的全局閾值法的方法來(lái)處理藍(lán)白車(chē)牌。圖像的二值化可把像素的灰度級(jí)分成黑與白二級(jí)，即把原灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位。造成圖像對(duì)比度低的幾個(gè)原因：，使得圖像中央?yún)^(qū)域和邊緣區(qū)域的灰度失衡； 攝像頭掃描時(shí)各點(diǎn)的靈敏度有較大的差異而產(chǎn)生圖像灰度失真；；。)I1=rgb2gray(I)。第六章對(duì)所做的工作進(jìn)行了總結(jié)和展望。針對(duì)車(chē)牌圖像的字符分割，是字符分割的一個(gè)具體應(yīng)用，目前人們根據(jù)車(chē)牌字符的特征已提出了一些算法，比如：基于先驗(yàn)知識(shí)的分割算法，基于投影輪廓和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分割算法等。 目前，國(guó)內(nèi)外已開(kāi)發(fā)出的一些產(chǎn)品有：以色列 Hi_Tech 公司的 See／Car System 系列產(chǎn)品，香港 Asia ViSion Technology 公司的 VECON 產(chǎn)品，新加坡Optasia 公司的 VLPRS 產(chǎn)品等，其中 VECON 和 VLPRS 產(chǎn)品主要適合于香港和新加坡的車(chē)牌，Hi Tech 公司的 See／Car System 有多種的產(chǎn)品來(lái)分別使用于某一個(gè)國(guó)家的車(chē)牌，See／Car Chinese 系統(tǒng)可以對(duì)中國(guó)大陸的車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別，但也有很大的缺陷，而且不能識(shí)別車(chē)牌中的漢字。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)能夠廣泛用于高速公路車(chē)輛監(jiān)測(cè)、十字路口車(chē)輛監(jiān)測(cè)、小區(qū)車(chē)輛管理等。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。本文主要介紹了車(chē)牌定位與字符分割算法。國(guó)內(nèi)做得好的產(chǎn)品有中科院自動(dòng)化所漢王公司的“漢王眼” ，除此之外國(guó)內(nèi)的亞洲視覺(jué)科技有限公司，中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化所的沈陽(yáng)聚德公司，深圳市吉通電子有限公司，中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)部下屬的中智交通電子預(yù)先公司等也都有自己的產(chǎn)品，另外，西安交通大學(xué)的圖像處理與識(shí)別研究所，上海交通大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系，清華大學(xué)人工智能?chē)?guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江大學(xué)的自動(dòng)化系等也都做過(guò)類(lèi)似的研究。輸入車(chē)牌圖像 車(chē)牌圖像預(yù)處理 車(chē)牌定位傾斜校正字符分割圖 11 系統(tǒng)總流程圖 對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到車(chē)牌的基本形態(tài)去除非目標(biāo)區(qū)域通過(guò)計(jì)算尋找 X 和Y 方向車(chē)牌的區(qū)域完成車(chē)牌定位 圖 12 車(chē)牌定位的流程圖 [m，n]=size（d） ，逐排檢查有沒(méi)有白色像素點(diǎn)，設(shè)置1=jn1，若圖像兩邊 s（j）=0，則切割，去除圖像兩邊多余的部分切割去圖像上下多余的部分根據(jù)圖像的大小，設(shè)置一閾值，檢測(cè)圖像的 X軸，若寬度等于這一閾值則切割，分離出七個(gè)字符歸一化切割出來(lái)的字符圖像的大小為 40*20，與模板中字符圖像的大小相匹配 圖 13 字符分割與歸一化流程圖1．4 論文章節(jié)安排 第一章為緒論。在 RGB 模型中，例如 R=G=B，則顏色表示一種灰度顏色，其中 R=G=B 的值叫做灰度值，我們用 g 來(lái)表示。灰度圖39。%非線(xiàn)性變換figure(3),subplot(1,2,1),imshow(J)。這是考慮到在實(shí)際的圖像處理系統(tǒng)中，要求處理的速度高、成本低、信息量大的濃淡圖像處理的花銷(xiāo)太大。39。用一個(gè)像素鄰域內(nèi)各像素灰度平均值來(lái)代替像素原來(lái)的灰度，即使用了鄰域平均技術(shù)。一般對(duì)于有緩變的較長(zhǎng)輪廓線(xiàn)物體的圖像，采用方形或圓形窗口為宜，對(duì)于包含有尖頂角物體的圖像，適宜用十字形窗口。車(chē)牌上的字符高度為 90mm，寬度為 45mm，分隔符的直徑為lOmm(實(shí)際上，每個(gè)字符是居中分布在一個(gè)高度為 90，寬度為 45mm 的矩形范圍內(nèi)，具體某個(gè)字符并不一定充滿(mǎn)這個(gè)矩形區(qū)域。閉操作同樣使輪廓線(xiàn)更光滑，但與開(kāi)操作相反的是，它通常消彌狹窄的間斷和細(xì)長(zhǎng)的鴻溝，消除小的孔洞，并填補(bǔ)輪廓線(xiàn)中的斷裂。圖 33 腐蝕后的車(chē)牌圖像第三步：對(duì)腐蝕圖像進(jìn)行閉操作，保持車(chē)牌圖像的基本形態(tài)特征。目前對(duì)車(chē)牌進(jìn)行傾斜校正主要采用以下幾種方法：1．Hough 變換法