【正文】 傾斜度調(diào)整 流程圖 如圖 36 所示 。 設(shè) 置 像 素 指 針i = 1 , j = 1若 i 圖 像 高 度 H I G H若 j 圖 像 寬 度 W E I T H獲 取 當(dāng) 前 像 素 點 的 值獲 取 當(dāng) 前 像 素 點 前 一 個像 素 值令 當(dāng) 前 像 素 點 減 去 前 一個 像 素 點j + +i + +更 新 當(dāng) 前 視 圖結(jié) 束開 始YNNY 圖 34 噪聲過濾 流程圖 西 南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 17 頁 車牌捕捉 在上述的圖像預(yù)處理工作，無疑是為了給車牌定位做下基礎(chǔ)。假定以當(dāng)前像素為中心獲取一個 33 鄰域，按行按列依次編號為 a， b， c， d， e， f， g， h， i。 根據(jù)以上車牌圖像的特點，利用車牌中字符和車牌背景的相對特性，即字符豎向 西 南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 14 頁 紋理的分割方法，能夠?qū)Ω黝愜囕v圖像實現(xiàn)很好的分割效果。噪聲并不限于人眼所能看到的失真或變形，有些噪聲只有在進行圖像處理時才 能發(fā)現(xiàn)。當(dāng)掃描這幅圖像時，從 B1 到 B2 之間的灰度有變化就意味著有邊界存在。 數(shù)字圖像分為彩色圖像和灰度圖像。 2. 面向現(xiàn)場環(huán)境 本系統(tǒng)主要用于高速公路的交通路口和停車場，因而必須考 慮到路口的環(huán)境，現(xiàn)場環(huán)境對軟件設(shè)計產(chǎn)生兩方面影響： 正面影響 ： （ 1）在攝像頭拍攝時，汽車相對于攝像頭的距離是固定的，只要焦距一定，汽車圖像大小就是不變的，車牌圖像的大小、位置也都是不變的。 西 南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 5 頁 圖 像 灰 度 化圖 像 二 值 化圖 像 中 值 濾 波車 牌 邊 緣 檢 測圖 像 去 噪開 始結(jié) 束 圖 12 圖像預(yù)處理流程圖 字符處理如圖 13 所示。對一些復(fù)雜圖像應(yīng)用某些數(shù)學(xué)工具不僅可以加快處理速度而且可以改善和優(yōu)化處理結(jié)果。 本論文的主要方法和研究進展 國內(nèi)外研究進展 從 20 世紀(jì) 90 年代初，國外就已經(jīng)開始了對汽車牌照自動識別的研究，其主要途徑就是對車牌的圖像進行分析，自動提前車牌信息，確定汽車牌號。 智能交通管理系統(tǒng)是 21 世紀(jì)道路交通管理的發(fā)展趨勢，高速公路的不斷發(fā)展和車輛管理體制的不斷完善，為智能交通管理系統(tǒng)進入實際應(yīng)用領(lǐng)域提供了契機。 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 20xx 年制 西 南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 IV 頁 摘 要 車牌識別系統(tǒng)是一個專用的計算機視覺系統(tǒng)，它能夠自動地攝取車輛圖像和識別車牌號碼，可應(yīng)用在公路自動收費、停車場管理、失竊車輛偵察、門衛(wèi)系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)等不同場合。圖像預(yù)處理 采用灰度變換、圖像二值化、中值濾波、邊緣檢測、去除噪音等方法對圖像進行了處理，提高了圖像的質(zhì)量，強化了圖像區(qū)域。該系統(tǒng)能夠測量和統(tǒng)計很多交通流指標(biāo)參數(shù)，如總的服務(wù)流率，總行程時間，總的流入量流出量，車型及車流組成，日車流量，小時 /分鐘車流量，車流高峰時間段，平均車速 ，車輛密度等。 關(guān)于車牌定位系統(tǒng)的研究，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)作了大量的工作，但實際效果并不是很理想，比如車牌圖像的傾斜、車牌表面的污穢和磨損、光線的干擾等都是影響定位準(zhǔn)確度的潛在因素。車牌字符識別實際上是依附在車牌上的印刷體文字的識別，能否正確識別不僅是文字識別技術(shù)的問題，還要考慮其載體 ——車牌區(qū)域的影響。 第 4 章 是對 車牌識別系統(tǒng)結(jié)果的分析和展示。 3. 黑盒原則 整個系統(tǒng)對外只有一個入口和一個出口，完成汽車圖像的輸入和 車牌字符串輸出的功能。而 R、 G、 B 的取值范圍是 0255，所以灰度的級別只有 256 級。 3. 求出新的閾值 ，如公式 35 所示 。中值濾波是一種非線性的信號處理方法，與其對應(yīng)的中值濾波器也是一種非線性的濾波器，它在一定的條件 下可以克服線性濾波器如最小均方濾波、平均值濾波等所帶來的圖像細節(jié)模糊，而且對濾波脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效，特別適合用在很強的椒鹽或脈沖干擾，因為這些值與其鄰近值像素灰度值有很大的差異，因此經(jīng)過排序后取中值的結(jié)果是強迫將此干擾變成與其鄰近的某些像素的灰度值一樣，達 到去除干擾的效果。邊緣檢測不僅用于圖像分割，也是紋理分析等其它圖像分析的重要信息源和形狀特征基礎(chǔ)。最后在四個絕對值中選擇最大者作為當(dāng)前像素的最后值。最后微調(diào)一下就好了。 2. 在這個高度范圍之內(nèi)再自左向右逐列進行掃描，遇到第一個白色像素時認(rèn)為 是字符分割的起始位置，然后繼續(xù)掃描，直至遇到有一列中沒有白色像素，則認(rèn)為這個字符分割結(jié)束，然后繼續(xù)掃描，按照上述的方法一直掃描直至圖像的最右端。 車牌傾斜度調(diào)整 因為分割出來的車牌圖像可能存在傾斜，所以必須對它進行調(diào)整，使得字符都處于同一水平位置，那樣既有利于字符的分割也可以提高字符識別的準(zhǔn)確率。調(diào)用該函數(shù)能夠很好的處理背景帶來的干擾 。 邊緣檢測算子檢查每個像素的領(lǐng)域并對灰度變化率進行量化，通常也包括方向的確定。圖像分割是圖像提取得重要組成部分，只有有效地完成分割，才能進一步提取目標(biāo)特征并識別目標(biāo)。再如傳輸過程中，噪聲污 西 南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 12 頁 染圖 像，或者使機器從圖像中提取的信息減少甚至造成錯誤，因此必須對降質(zhì)圖像進行改善。這是考慮到在實用的圖像處理系統(tǒng)中，針對彩色或灰度圖像進行速度高、成本低、信息量大的處理 西 南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 10 頁 所產(chǎn)生的花銷太大。 西 南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 9 頁 第 3 章 車牌識別算法設(shè)計 上文介紹了車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計方法，下面我將介紹車牌識別各個步驟的內(nèi)部算法設(shè)計，深度剖析車牌識別系統(tǒng)的編程原理，相信經(jīng)過這章介紹，大家會 與 車牌識別系統(tǒng)零距離。 車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計原則 本系統(tǒng)的設(shè)計必須遵循以下原則： 1. 要遵循國內(nèi)的車牌標(biāo)準(zhǔn) 目前國內(nèi)汽車牌照有六種類型： （ 1）大型民用汽車所用的是黃底黑字牌照；（ 2）小型民用汽車用的是藍底白字；（ 3）軍隊或武警專用汽車是白底紅字、 黑字牌照；（ 4）使、領(lǐng)館外籍汽車是黑底白字牌照；（ 5）試車和臨時牌照是白底紅字，且數(shù)字前分別標(biāo)有 “試 ”和 “臨時 ”字標(biāo)志；（ 6）汽車補用牌照是白底黑字。因而車牌字符識別的研究仍然有很長的路要走。因而對字符識別的進一步研究也同樣具有緊迫性和必要性。 5. 車輛定位 由于能自動識別車牌號碼，因而極易發(fā)現(xiàn)被盜車輛，以及定位出車輛在道路上的行駛位置。 關(guān)鍵詞 ：圖像預(yù)處理； 車牌定位 ； 豎向紋理； 字符分割； 字符識別 西 南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 V 頁 Abstract As a special puter vision system, the license plate recognition system (LPR) can capture a vehicle automatically and identify the plate numbers in the image. It can be used in the road tolling system, parking system, stolen vehicle identification system, guard system, intelligent transportation system and so on. It has many contributions on the automation of the transportation management. In this thesis, some methods and algorithms are introduced by preprocessing of images, license plate locations, character segmentations and character recognitions. Also, the methods and algorithms have a prehensive discussion of the overall designs. Moreover, I have pared the methods with the existing. At the same time, I try to design and improve parts of critical algorithms. This process includes preprocessing of images, license plate locations, character processing and character recognitions. The preprocessing of images is the first one I want to introduce. The image preprocessing is that an image is processed by several algorithms which include gray level stretching, image binarization, median filter, edge detection, and removed noise. Through the processing, the noises on the image are eliminated effectively, and vertical texture on image is clearer. License plate locations are extremely important steps in the puter vision system. There is a location method which bases on a horizontal texture feature and a vertical texture feature is put forward in this thesis. This method can get a satisfactory recognition effect. Character processing is work for license plate. In the beginning, inclination rectification method is applied to license plate images. The second step is the corresponding connection regions are used to be divided into several isolate characters. Finally, characters are normalized. These normalized characters can help to be recognized. The character recognitions we select 13 features which are based on template matching method for the purpose of character recognition with high speed and high recognition rate. The program is using a pure software method to achieve the automatic license plate character recognitions and to reach a higher recognition rate. Keywords: image preprocessing。 西 南 交 通 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文） 基于 VC++的車牌識別系統(tǒng)研究 年 級 : 20xx 級 學(xué) 號 : 20xx2241 姓 名 : 謝天 專 業(yè) : 自動化（交通信息工程及控制 方向 ） 指導(dǎo)老師 : 侯進