基于matlab的汽車牌照識別系統(tǒng)的設計(編輯修改稿)
2025-07-23 17:59 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 平均值，而差值不大于閾值時，仍保留原來的值，從而減少由于平均化引起的圖象模糊。圖像中車輛牌照是具有比較顯著特征的一塊圖象區(qū)域，這此特征表現(xiàn)在：近似水平的矩形區(qū)域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整體圖象中的位置較為固定。正是由于牌照圖象的這些特點，再經(jīng)過適當?shù)膱D象變換，它在整幅中可以明顯地呈現(xiàn)出其邊緣。邊緣提取是較經(jīng)典的算法，此處邊緣的提取采用的是Roberts算子。 二 牌照的定位和分割牌照的定位和分割是牌照識別系統(tǒng)的關鍵技術之一，其主要目的是在經(jīng)圖象預處理后的原始灰度圖象中確定牌照的具體位置，并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個圖象中分割出來，供字符識別子系統(tǒng)識別之用，分割的準確與否直接關系到整個牌照字符識別系統(tǒng)的識別率。由于牌照圖象在原始圖象中是很有特征的一個子區(qū)域，確切說是水平度較高的橫向近似的長方形，它在原始圖象中的相對位置比較集中，而且其灰度值與周邊區(qū)域有明顯的不同，因而在其邊緣形成了灰度突變的邊界，這樣就便于通過邊緣檢測來對圖象進行分割。對圖像進行腐蝕去除雜質(zhì)通過計算尋找X和Y方向車牌的區(qū)域完成車牌定位對分割出的車牌做進一步處理 牌照定位于分割流程圖1牌照區(qū)域的定位牌照圖象經(jīng)過了以上的處理后，牌照區(qū)域已經(jīng)十分明顯，而且其邊緣得到了勾勒和加強。此時可進一步確定牌照在整幅圖象中的準確位置。這里選用的是數(shù)學形態(tài)學的方法，其基本思想是用具有一定形態(tài)的機構元素去量度和提取圖像中的對應形狀以達到對圖像分析和識別的目的。 腐蝕后圖像 平滑圖像的輪廓 從對象中移除小對象后圖像2 牌照區(qū)域的分割對車牌的分割可以有很多種方法，本程序是利用車牌的彩色信息的彩色分割方法。根據(jù)車牌底色等有關的先驗知識，采用彩色像素點統(tǒng)計的方法分割出合理的車牌區(qū)域，確定車牌底色藍色RGB對應的各自灰度范圍，然后行方向統(tǒng)計在此顏色范圍內(nèi)的像素點數(shù)量，設定合理的閾值，確定車牌在行方向的合理區(qū)域。然后，在分割出的行區(qū)域內(nèi)，統(tǒng)計列方向藍色像素點的數(shù)量，最終確定完整的車牌區(qū)域。3 車牌進一步處理經(jīng)過上述方法分割出來的車牌圖像中存在目標物體、背景還有噪聲，要想從圖像中直接提取出目標物體，最常用的方法就是設定一個閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分：大于T的像素群和小于T的像素群，即對圖像二值化。均值濾波是典型的線性濾波算法，
語文相關推薦
鄂ICP備17016276號-1