【正文】 Then, using a method based on binary image grayscale change characteristics of orientation method, according to the greyscale hopping search plate area, reuse plate geometric shape characteristics of the candidate area unselective and get license plate location. Keywords：l icense plate location, image preprocessing, mathematical morphology哈爾濱工業(yè)大學(xué)華德應(yīng)用技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）III目 錄摘要 ...............................................................IAbstract ..........................................................II第 1 章 緒論 ........................................................1 課題背景 .....................................................1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ...............................................1 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)指標(biāo) ...........................................5第 2 章 車牌圖像的預(yù)處理 ............................................6 圖像的灰度化 .................................................6 圖像二值化 ...................................................7 全 局 動(dòng) 態(tài) 二 值 化 ...........................................8 局 部 自 適 應(yīng) 二 值 化 .........................................9 圖像的邊緣檢測(cè) ..............................................10 Roberts 算 子 ............................................11 Sobel 算 子 ..............................................11 LOG(Lap1ac1anofGuass1an)算 法 ...........................12 Prewitt 算 子 ............................................13本章小結(jié) ........................................................17第 3 章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的相關(guān)算法 .......................................18 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) ..................................................18 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算 ........................................19 腐 蝕 和 膨 脹 ..............................................19 開 運(yùn) 算 和 閉 運(yùn) 算 ..........................................20本章小結(jié) ........................................................21第 4 章 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌定位 ...................................22 車 牌 的 基 本 特 征 ..............................................22 車 牌 定 位 的 設(shè) 計(jì) 思 路 ..........................................24 軟 件 設(shè) 計(jì) ....................................................26 車 牌 定 位 的 結(jié) 果 分 析 ..........................................29本章小結(jié) ........................................................29哈爾濱工業(yè)大學(xué)華德應(yīng)用技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）IV結(jié)論 ..............................................................30致謝 ..............................................................32參 考 文 獻(xiàn) ..........................................................33附 錄 1 譯 文 .......................................................35附 錄 2 英 文 參 考 資 料 ...............................................38 第 1 章 緒論 課題背景隨 著 全 球 經(jīng) 濟(jì) 的 快 速 持 續(xù) 發(fā) 展 ， 車 輛 數(shù) 目 迅 猛 增 長(zhǎng) ， 世 界 各 國(guó) 交 通 擁 堵 、哈爾濱工業(yè)大學(xué)華德應(yīng)用技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）2交 通 事 故 和 環(huán) 境 污 染 越 來(lái) 越 影 響 著 社 會(huì) 經(jīng) 濟(jì) 發(fā) 展 和 生 活 。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀車 牌 識(shí) 別 系 統(tǒng) 是 一 項(xiàng) 科 技 含 量 很 高 的 多 種 技 術(shù) 結(jié) 合 的 產(chǎn) 品 ， 主 要 有 計(jì) 算機(jī) 視 覺 、 數(shù) 字 圖 像 處 理 、 數(shù) 字 視 頻 處 理 、 模 式 識(shí) 別 等 技 術(shù) 組 成 ， 也 是 智 能 交通 系 統(tǒng) 的 核 心 技 術(shù) ， 產(chǎn) 生 于 60 年 代 。1． 國(guó) 內(nèi) 外 車 牌 識(shí) 別 技 術(shù) 研 究 存 在 較 大 差 距 ， 主 要 由 于 以 下 原 因 ：（ 1） 國(guó) 外 車 牌 識(shí) 別 技 術(shù) 研 究 起 步 較 早 。 但 是 ， 車 牌 照 卻 具 有 不 因 外 部 條 件 變 化 而改 變 的 特 征 ， 即 可 根 據(jù) 車 牌 區(qū) 的 紋 理 特 征 及 灰 度 跳 變 等 特 征 來(lái) 定 位 。另 外 ， 還 有 基 于 黑 白 圖 像 的 其 它 定 位 方 法 。 對(duì) 于 車 牌 字 符 的 切 分 與 識(shí) 別 ， 目 前 主 要 有 基 于 模 板 匹 配 的OCR 算 法 以 及 基 于 人 工 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 的 OCR 算 法 。圖 像 的 預(yù) 處 理 包 括 圖 像 灰 度 化 、 二 值 化 、 邊 緣 檢 測(cè) 等 內(nèi) 容 。圖 22 轉(zhuǎn) 換 所 得 的 灰 度 圖哈爾濱工業(yè)大學(xué)華德應(yīng)用技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）9 圖像二值化假 設(shè) 一 幅 灰 度 車 牌 圖 像 大 小 為 M 行 N 列 ， 用 那 么 二 值 化 的 處 理 可 以 用下 式 所 示 ： （27）??????Tyxfyxf),(,01),(這 里 的 T 稱 為 閾 值 （ Threshold） ， 經(jīng) 過(guò) 二 值 化 處 理 后 ， 字 符 前 景 和 車 牌背 景 就 由 黑 白 兩 種 顏 色 分 開 ， 選 擇 不 同 的 閾 值 會(huì) 得 到 不 同 的 分 離 結(jié) 果 。??? 圖像的邊緣檢測(cè)圖 像 的 邊 緣 是 圖 像 最 基 本 的 特 征 。 邊 緣 檢 測(cè)的 算 子 很 多 ， 例 如 ： 如 Sobel 算 子 、 Roberts 算 子 、 Prewitt 算 子 、 Laplacian算 子 等 。該 算 子 對(duì) 具 有 陡 峭 邊 緣 且 噪 聲 低 的 圖 像 效 果 較 好 ， 如 圖 24(b)。 本 文 的 算 法 將 通 過(guò) 這 種 差 異 來(lái) 搜 尋 確 定 車 牌 的 位 置 。 形 態(tài) 學(xué) 方 法 已 成 為 圖像 應(yīng) 用 領(lǐng) 域 工 程 技 術(shù) 人 員 的 必 備 工 具 。 AΘB 由 將 B 平 移 x 但 仍 包 含 在A 中 的 所 有 點(diǎn) x 組 成 。 即 對(duì) 每 一 個(gè) 可 填 入 位 置 作 標(biāo) 記 ， 計(jì) 算 結(jié) 構(gòu) 元 素 平 移 到 每 一 個(gè)標(biāo) 記 位 置 時(shí) 的 并 ， 便 可 得 到 開 運(yùn) 算 的 結(jié) 果 。 第 4 章 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌定位本 文 設(shè) 計(jì) 了 一 種 先 利 用 數(shù) 學(xué) 形 態(tài) 學(xué) 運(yùn) 算 根 據(jù) 車 牌 整 體 特 點(diǎn) 進(jìn) 行 粗 定 位 ，然 后 根 據(jù) 字 符 邊 緣 特 征 進(jìn) 行 精 定 位 的 車 牌 定 位 方 法 ， 該 方 法 是 基 于 灰 度 圖 像的 。哈爾濱工業(yè)大學(xué)華德應(yīng)用技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）23本章小結(jié)本 章 簡(jiǎn) 要 介 紹 了 數(shù) 學(xué) 形 態(tài) 學(xué) 的 基 本 概 念 和 運(yùn) 算 ， 及 數(shù) 學(xué) 形 態(tài) 學(xué) 的 基 本 運(yùn)算 和 功 能 ， 常 用 基 本 運(yùn) 算 有 腐 蝕 、 膨 脹 、 開 運(yùn) 算 和 閉 運(yùn) 算 。 而 腐 蝕 則 表 示 對(duì) 圖 像 內(nèi) 部 作 濾 波 處 理 。 利 用 結(jié) 構(gòu) 元 素 填 充 的 過(guò) 程 ， 取 決 于 一 個(gè) 基 本 的 歐 式 空 間 運(yùn) 算 —平 移 。 數(shù) 學(xué) 形 態(tài) 學(xué) 基 于探 測(cè) 的 思 想 ， 與 人 的 FOA(Focus Of Attention)的 視 覺 特 點(diǎn) 有 類 似 之 處 。由 Sobel 邊 緣 算 子 處 理 后 的 車 牌 圖 片 如 圖 25 所 示 。 Prewitt 邊 緣 檢 測(cè) 算 子 定 義 為 ???????12??????12???????12???????12(a)正西方向 (b)正東方向 (c)正南方向 (d)正北方向 （223）??????12???????12???????12??????12(e)西南方向 (f)東北方向 (g)西北方向 (h)東南方向Prewitt 邊 緣 檢 測(cè) 算 子 并 不 把 重 點(diǎn) 放 在 相 鄰 的 像 素 上 ， 它 對(duì) 噪 聲 有 平 滑 作用 。 這 種 方 法 稱為 邊 緣 檢 測(cè) 局 部 算 子 法 。)(22 rM類 間 方 差 和 類 內(nèi) 方 差 分 別 由 式 （ 210） 和 式 （ 211） 決 定 ：B?A （210）221 )()()(Wrr ?????? （211）22A算 法 的 描 述 如 下 ：① 求 出 圖 像 中 最 大 的 灰 度 max_gray；② 令 k = 0；③ 求 出 大 于 和 小 于 k 的 這 兩 類 像 素 總 數(shù) 和 像 素 的 灰 度 平 均 值 ；④ 計(jì) 算 類 間 方 差 和 類 內(nèi) 方 差 ；2B?2A?⑤ k = k + 1， 循 環(huán) ③ ~⑤ 步 ， 直 到 k max_gray；⑥ 找 出 最 大 的 值 ， 得 到 相 應(yīng) 的 閾 值 k。 根 據(jù) T()形 式 ， 可以 將 灰 度 變 換 分 為 線 性 變 換 和 非 線 性 變 換 。 對(duì) 采集 到 的 車 牌 圖 像 利 用 數(shù) 字 圖 像 處 理 方 法 進(jìn) 行 圖 像 預(yù) 處 理 操 作 ， 以 減 少 噪 聲 點(diǎn)的 干 擾 ， 進(jìn) 行 區(qū) 域 定 位 為 車 牌 區(qū) 域 定 位 做 好 準(zhǔn) 備 。 投影 法 分 割 首 先 用 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 對(duì) 色 彩 進(jìn) 行 訓(xùn) 練 ， 然 后 進(jìn) 行 利 用 色 彩 投 影 進(jìn) 行 統(tǒng) 計(jì)得 到 車 牌 區(qū) 域 。 利 用 數(shù) 學(xué) 形態(tài) 學(xué) 、 小 波 分 析 、 遺 傳 算 法 、 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 等 方 法 可 以 對(duì) 傳 統(tǒng) 定 位 方 法 進(jìn) 行 較 好哈爾濱工業(yè)大學(xué)華德應(yīng)用技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）5的 改 進(jìn) 。（ 1） 基 于 黑 白 圖 像 的 定 位 方 法黑 白 圖 像 只 具 有 灰 度 層 次 而 無(wú) 彩 色 ， 對(duì) 于 人 的 視 覺 來(lái) 說(shuō) ， 是 以 灰 度 等 級(jí)來(lái) 體 現(xiàn) 深 淺 。 當(dāng) 然 國(guó) 內(nèi) 汽 車 車 牌 識(shí) 別 系 統(tǒng) 也 取得 了 較 大 的 進(jìn) 展 ， 但 還 需 進(jìn) 一 步 改 進(jìn) 、 完 善 ， 提 高 車 牌 整 體 識(shí) 別 率 ， 特 別 是夜 間 識(shí) 別 率 更 為 重 要 ， 如 夜 間 交 通 事 故 、 肇 事 等 。 ITS 系 統(tǒng) 就 是 將 先 進(jìn) 的 信 息 技 術(shù) 、 數(shù) 據(jù) 通 訊 傳 輸 技 術(shù) 、 電 子 傳 感 技 術(shù) 、電 子 控 制 技 術(shù) 以 及 計(jì) 算 機(jī) 處 理 技 術(shù) 等 有 效 地 集 成 運(yùn) 用 于 整 個(gè) 交 通 運(yùn) 輸 管 理 體系 ， 而 建 立 起 的