【正文】 ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。ksv*adNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% MadNuKNamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$U*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz84! z89Am v^$UE9wEwZQcUE% amp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。ksv*3t nGK8!z89Am YWv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$U*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 ksv*3t nGK8! z89Am v^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$U*3tnGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 ksv*3tnGK8! z8vGt YM*Jgamp。ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^G89Am UE9aQGn8xp$Ramp。 849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。ksv*3t nGK8!z8vGt YM*Jgamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8!z 89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am UE9aQGn8xp$Ramp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 UE9aQGn8xp$Ramp。謝謝你們。 再次，要感謝各位任課老師。兩位老師的教誨對于我來說終身受用。 北京聯(lián)合 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) 28 六 、 主要參考資料如下： 王家文 . MATLAB 圖形圖像處理 .北京：國防工業(yè)出版社 .2021 陳陽 . 車牌定位系統(tǒng)的研究與開發(fā) [D]. 山西 : 中北大學(xué) , 2021 張曉 . 復(fù)雜背景下的車牌定位系統(tǒng)設(shè)計(jì) [D]. 西安 : 西安電子科技大學(xué) , 2021 龔聲蓉，劉純平，王強(qiáng)．?dāng)?shù)字圖象處理與 分析 [M]．北京：清華出版社． 2021． 賀興華，周媛媛，王繼陽，等． MATLAB 圖像處理 [M]．北京：人民郵電出版社． 2021． 李朝暉 .數(shù)字圖像處理及應(yīng)用 [M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社 ,2021(6) 岡薩雷斯 .數(shù)字圖像處理 [M].北京 :電子工業(yè)出版社 ,2021 劉為國． MATLAB 程序設(shè)計(jì)教程 [M]．北京：中國水利水電出版社， 2021． 徐飛，施曉紅． MTALAB 應(yīng)用圖像處理 [M]．西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2021． 崔江，王友仁．車牌自動(dòng)識別方法中的關(guān)鍵技術(shù)研究 [J]．計(jì)算機(jī)測量與控制， 2021，1l(4)： 260— 262． 1楊靜．基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割研究及應(yīng)用 [J]．儀器儀表用戶， 2021(5)： 18一 19． 12 、 TMS320DM642 Video/Imaging FixedPoint Digital Signal Processor Data Manual[M].Texas Instruments Incorporated,2021 北京聯(lián)合 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) 29 七 、 致謝 首先，要感謝我的兩位老師：章學(xué)靜和陳景園。 處理后顯示的車牌圖像 圖 ：處理后定位的車牌圖像 問題和不足 ： 在 MATLAB 運(yùn)行中， 由于采集圖像的問題，經(jīng)常出現(xiàn)無法進(jìn)行車牌定位 或者提出位置不準(zhǔn)確 的現(xiàn)象。 北京聯(lián)合 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) 26 第一行第二個(gè)圖為：對灰度圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理 ，提取邊緣。 經(jīng)過以上這些處理之后我們已經(jīng)可以初步確定車牌的位置了，對基本定位后的車牌圖像進(jìn)行局部分析，以進(jìn)一步確定字符范圍，縮減車牌的左、右和上、下邊界，確定出汽車牌照的具體位置，精確定位出的圖片會因?yàn)榕臄z角度產(chǎn)生 傾斜，需要對車牌圖像進(jìn)行傾斜矯正，本文使用 Hough 變換的方法進(jìn)行傾斜矯正，提取出汽車牌照。 把直方圖統(tǒng)計(jì)圖（ a , c ）和 P 氏 熵 （ Pa , Pc ）進(jìn)行比較，通過對兩塊圖像直方圖分布和對應(yīng)的 P 氏 熵 值的比較，可以看到，直方圖分布比較分散而且灰度級個(gè)數(shù)之間跳變比較頻繁的那一塊圖像，其 P 氏 熵 的數(shù)值比直方圖分布集中的那一塊圖像的 P 氏 熵 數(shù)值大。該算法從圖像整體灰度變化性質(zhì)出發(fā)，把 熵 值越大，系統(tǒng)內(nèi)部越不均勻，系統(tǒng)平均不確定程度越大的信息 熵 物理意義與圖像灰度直方圖分 布越不均勻， 熵 值越大的特性結(jié)合起來，通過對分塊后的每一塊圖像進(jìn)行基于整體性質(zhì)的 P 氏 熵 計(jì)算。選擇車體區(qū)域定位在車牌定位分割系統(tǒng)的應(yīng)用，原因在于車體區(qū)域定位為實(shí)現(xiàn)車牌定位提供了兩個(gè)方面幫助： 1 車體區(qū)域定位能夠改變圖像的尺寸以及確定車牌在圖像中的位置。否則為 1。 ① 膨脹 是以得到 B 的相對與它自身原點(diǎn)的映像并且由 z 對映像進(jìn)行移位為基礎(chǔ)的。接著對車牌在垂直方向進(jìn)行開運(yùn)算，這樣既消除了車牌區(qū)域與它上方或下方干擾區(qū)域的粘連，又消除了狹長的水平線的干擾。 邏輯運(yùn)算盡管本質(zhì)上很簡單，但對于實(shí)現(xiàn)以形態(tài)學(xué)為基礎(chǔ)額圖像處理算法是一種有力的補(bǔ)充手段。 圖 ：邊緣檢測提取圖 、形態(tài)學(xué)處理 形態(tài)學(xué)處理是指將數(shù)字形態(tài)學(xué)作為工具從圖像中提取對于表達(dá)和描繪區(qū)域形狀有用處的圖像分量，比如邊界、骨架以及凸殼，還包括用于預(yù)處理或后處理的形態(tài)學(xué)過濾、細(xì)化和修剪等。邊緣檢測的基本思想是通過檢測每個(gè)像元是否位于一個(gè)物體的邊界上。常用方法有 LaPlaciai3．邊緣增強(qiáng)、 Sobel 梯度方向邊緣增強(qiáng)等。 (1) 這里的 T 稱為二值化閾值（ Threshold），在灰度圖象中純黑色為 0，純白色 為 1。二值化的目的就是要找出一個(gè)合適的閾值，將待處理的區(qū)域劃分為前景和背景兩個(gè) 部分。 由于背景的復(fù)雜性和不可知性，灰度化處理并不能滿足實(shí)際需要，車牌照區(qū)域在圖像中不夠突出，這樣為了增強(qiáng)圖像對比度，采用灰度拉伸的辦法增強(qiáng)原圖的各部分的反差。當(dāng)以上幾種情況影響到車牌定位時(shí)，就可以采用灰度校正的方法來處理，增強(qiáng)圖像灰度的變化范圍、豐富灰度層次，達(dá)到增強(qiáng)圖像對比度和分辨率的目的。采用 MATLAB 工具自定義濾波函數(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像的平滑處理。卷積是一個(gè)加權(quán)求和的過程。使得圖像中那些不明顯的低頻成分更容易識別。 （ 1）圖像濾波 濾波是對圖像進(jìn)行一系列區(qū)域處理，以達(dá)到去除干擾、突出圖像特征信息的目的。 圖像預(yù)處理分為兩大類： 圖像濾波 和 圖像增強(qiáng) 。 車輛圖像的采集一般都在高速公路收費(fèi)站或城市里的電子眼，由于室外環(huán)境的不穩(wěn)定性，使得車輛景象在成像過程中，受多種因素的影響，圖像質(zhì)量會下降，人們常常把這種圖像質(zhì)量下降的過程稱為圖像的退化。 圖 系統(tǒng) 流程 圖 、圖像預(yù)處理 車牌自動(dòng)識別 系統(tǒng)中車輛圖像是通過圖像采集卡將運(yùn)動(dòng)的車輛圖像抓拍下來，并以位 的格式存放在系統(tǒng)內(nèi)存中。 ．系統(tǒng)原理圖和生成的 PCB 板 北京聯(lián)合 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) 16 系統(tǒng)原理圖 圖 ： 原理圖 生成的 PCB 板 圖 ： PCB 板 北京聯(lián)合 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) 17 四、在 MATLAB 環(huán)境下實(shí)現(xiàn)車牌定位的功能 、 車牌定位系統(tǒng)介紹 一個(gè)完整車牌定位系統(tǒng)應(yīng)包括圖像采集、圖像預(yù)處理、 灰度化、 圖像邊緣檢測、形 態(tài)學(xué)處理 、 腐蝕膨脹 等單元 等。 其他部分電路模塊 圖 ：上拉電阻 注：中斷電路， I2C 總線需要接上拉電阻 圖 ：晶振模塊 注： X2/CLKIN 為 12M 晶振連接到內(nèi)部振蕩器的輸入引腳。 數(shù)據(jù)程序存儲模塊 SDRAM 和 FLASH 圖 ： SDRAM 模塊 北京聯(lián)合 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) 14 圖 ： Flash 模塊 圖 ： TMS320VC5509ADSP 北京聯(lián)合 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) 15 注意： 由于芯片中的 RESET和 BYTE為低電平有效，需提供 10K的上拉電阻接 +。 （ 5） SDRAM：同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存儲，用于存儲中心數(shù)據(jù)。該芯片主要完成數(shù)據(jù)的運(yùn)算和處理 。通過圖像輸入，系統(tǒng)的處理后顯示要達(dá)到的效果圖像。通過仿真，使原始圖像經(jīng)過該算法的處理后能夠清楚地顯示出車牌區(qū)域，同時(shí)使圖像中的非車牌區(qū)域消失或者減弱，從而能準(zhǔn)確有效地定位出車牌在圖像中的位置。在研究中，主要對車體區(qū)域定位，車牌定位和車牌字符分割三個(gè)部分進(jìn)行了算法研究。同時(shí)在畢業(yè)設(shè)計(jì)中添加了拓展部分：硬件設(shè)計(jì)的部分。通過網(wǎng)絡(luò)，出入卡口的車輛數(shù) 據(jù)可以實(shí)時(shí)在線，隨時(shí)可用于統(tǒng)計(jì)流量和進(jìn)行模糊查詢，找到某一北京聯(lián)合 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) 8 輛車現(xiàn)在的具體位置。通常用于交通監(jiān)控卡口、路橋收費(fèi)卡口、停車場入口等。 ( 10