【正文】 。1]。)se=[1。title(39。)。,39。I2=edge(I1,39?；叶葓D直方圖39。figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1)。灰度圖39。figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1)。)。title(39。)。參考源代碼如下：function [d]=main(jpg)I=imread(39。在做這個(gè)課程設(shè)計(jì)之前，我本以為車牌識(shí)別比較簡單，但是接觸以后才發(fā)現(xiàn)限制車牌識(shí)別的因素很多，要想識(shí)別任意圖像是非常困難的。雖然之前我做過課設(shè)一，但我們做的是硬件。調(diào)試的過程非常麻煩，因?yàn)橛械膮?shù)只能對(duì)某一幅圖像有用，對(duì)其它圖像根本識(shí)別沒法識(shí)別，所以為了使盡量多的圖像能被識(shí)別，我著實(shí)花了不少功夫。有些方法只能識(shí)別一幅特定的圖像，有些甚至什么都識(shí)別不了。第三，為了完成車牌識(shí)別系統(tǒng)，我從網(wǎng)上找了不少源代碼進(jìn)行比較，這也鍛煉了我讀程序的能力。第二，通過這次課程設(shè)計(jì)我學(xué)會(huì)了使用Matlab這種常用的工具軟件，之前我會(huì)用C語言，但是只是學(xué)會(huì)一點(diǎn)點(diǎn)，也學(xué)會(huì)使用matlab，但也是會(huì)一點(diǎn)點(diǎn)，但是這次深入接觸后我感覺到Matlab的確是一款強(qiáng)大易學(xué)的數(shù)學(xué)分析軟件，操作起來雖然比較難上手。這本書內(nèi)容豐富，自成一體，里面的許多內(nèi)容與教材形成了互補(bǔ)。第一，鞏固了數(shù)字圖像處理課上所學(xué)的知識(shí)，比如濾波、膨脹、腐蝕、邊緣提取等等。做完這次車牌識(shí)別課程設(shè)計(jì)后，我感覺它的工作量的確很大，差不多花費(fèi)了我數(shù)周的時(shí)間一遍遍地改參數(shù)、看圖像。圖16 字符相似度比較有圖16的，字符1在Lib_Code_No=39處取得最大相似度，查字庫Lib_Code_No=39的字符為“渝”，則可以確定該字符為“渝”。圖14 經(jīng)歸一化后的七個(gè)字符字符識(shí)別步驟如下，建立模板字庫表讀取分割出來的字符第一個(gè)字符與模板中的漢字模板進(jìn)行匹配第二個(gè)字符與模板中的字母模板進(jìn)行匹配待識(shí)別字符與模板字符相減，值越小相似度越大，找到最小的一個(gè)即為匹配的最好的識(shí)別完成，輸出此模板對(duì)應(yīng)值后5個(gè)字符與模板中的字母與數(shù)字模板進(jìn)行匹配圖15 字符匹配流程匹配方法采用將目標(biāo)圖像與模板圖像逐點(diǎn)做差，得到第三幅圖像，程序?qū)崿F(xiàn)如下：for ii=1:40 or jj=1:20 Word_Image_Diff(ii,jj)=Word_Image(ii,jj)Word_Image_Code(ii,jj)。nearest39。由于圖像采集時(shí)圖像的像素值不一樣，經(jīng)切割出來的字符的大小也不會(huì)不一樣，所以在進(jìn)行匹配前必須先進(jìn)行字符圖像歸一化。模板匹配法雖然識(shí)別率低，但實(shí)現(xiàn)簡單，計(jì)算量小，只有矩陣的加減與統(tǒng)計(jì)，而且車牌字符是有阿拉伯?dāng)?shù)字，英文大寫字母，還有部分漢字，雖有字庫量不大，字符較規(guī)整時(shí)對(duì)字符圖像的缺損、污跡干擾適應(yīng)力強(qiáng)且識(shí)別率相當(dāng)高，因此本課題使用這種方法。圖13 經(jīng)切割的七個(gè)字符目前字符識(shí)別的方案有使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模板匹配法進(jìn)行比對(duì)。 endelse其中Level1和Level2是字符寬度的上下限，R_C_Ratio_1和R_C_Ratio_2是單個(gè)字符的寬高比值的上下限。 else Word=[]。(R_C_Ratio_1(n1/m1)R_C_Ratio_2)) Image_Crop(:,[1:Wide])=0。End切割的字符時(shí)候符合比例要求采用if((Level1WideLevel2)amp。amp。切割線同樣采用投影法Wide=0。考慮所有的情況，一般情況下最小的寬度為width/9。這樣，如果平均分配每個(gè)字符在牌照中占據(jù)的寬度，那么每個(gè)字符寬度為：width/7（width 為車牌圖像的寬度）。end在這里結(jié)構(gòu)元素Se使用一個(gè)二維單位矩陣1001。if bwarea(License_Image_Gray_2)/m/n= License_Image_Gray_2=imerode(License_Image_Gray_2,Se)。 Se=eye(2)。圖9 車牌區(qū)域圖像濾波前效果圖10車牌區(qū)域圖像濾波后效果腐蝕已經(jīng)在在上文介紹，膨脹剛好與腐蝕相反，運(yùn)算規(guī)則是輸出圖像的像素值是輸入圖像鄰域中的最大值，在一個(gè)二值圖像中，只要一個(gè)像素值為1，則相應(yīng)的輸出像素值為1。線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個(gè)像素值，即對(duì)待處理的當(dāng)前像素點(diǎn)x,y，選擇一個(gè)模板，該模板由其近鄰的若干像素組成（以目標(biāo)象素為中心的周圍8個(gè)象素，構(gòu)成一個(gè)濾波模板，即去掉目標(biāo)象素本身），求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)x,y，作為處理后圖像在該點(diǎn)上的灰度gx,y，即gx,y=1mf(x,y),m為該模板中包含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個(gè)數(shù)(即8個(gè))。 同時(shí)采集大的圖像噪點(diǎn)依然存在，因此可以通過處理圖像的低頻部分來銳化圖像。雖然圖像間受背景，光照等影響存在較大的差異，但計(jì)算簡單，程序運(yùn)算效率高。剪切得到的圖像如下。end垂直方向的分界線可用同樣的方法實(shí)現(xiàn)。amp。endCol_Right=x。amp。% end endend Col_Left=1。Zero_Col=zeros(1,x)。從直方圖中基本可以看書水平方向上的兩個(gè)分界線，為了便于處理，該課題將像素值臨界值定量化，取值5個(gè)像素。經(jīng)區(qū)域確定了，即可將車牌的四個(gè)邊界值確定下來。圖像經(jīng)平滑后效果如下：圖5 平滑處理后效果圖像平滑處理了，可能會(huì)有多個(gè)閉合區(qū)域，對(duì)于不是車牌區(qū)域的必須予以刪除，Matlab提供了一個(gè)函數(shù)bwareaopen()，用于刪除二值圖像中面積小于一個(gè)定值的對(duì)象，默認(rèn)情況下使用8鄰域，Car_Image_Perform2=bwareaopen(Car_Image_Perform,2000)。,[25,25])。Se一個(gè)小于對(duì)象閉合圖形，只要兩個(gè)封閉域的距離小于Se，就將這兩個(gè)連接成一個(gè)連通域，Se生成方式采用：Se=strel(39。Car_Image_Perform=imclose(Car_Image_Erode,Se)。)。title(39。輸出背景圖像灰度圖像與背景圖像作減法，對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理:Egray=imsubtract(Sgray,Bgray)。背景圖像39。打開sgray s圖像figure,imshow(Bgray)。,13)。對(duì)原始圖像進(jìn)行開操作得到圖像背景圖像:s=strel(39。原始黑白圖像39。將彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白并顯示Sgray = rgb2gray(Scolor)。由彩色轉(zhuǎn)換為灰度的過程叫做灰度化處理。both表示雙向檢測算法。適當(dāng)取門限T，做如下判斷：G(x,y)T,(x,y)為階躍狀邊緣點(diǎn)。和135176。因此本課題使用了Robert算子。)。,39。Car_Image_Bin=edge(Car_Image_Gray,39。原圖、灰度圖及其直方圖見圖2與圖3。因?yàn)樗{(lán)色（255，0，0）與白色（255，255，255）在B 通道中并無區(qū)分，而在G、R 通道或是灰度圖象中并無此便利。即可將圖像讀取出來，這樣讀取得到的是RGB圖像，RGB圖像分別用紅、藍(lán)、綠三個(gè)色度值為一組代表每個(gè)像素的顏色，因此Car_Image_RGB是一個(gè)mn3的數(shù)組，m、n表示圖像像素的行、列數(shù)。因?yàn)橛?.JPG圖像時(shí)一個(gè)軟件開發(fā)聯(lián)合會(huì)組織制定、有損壓縮格式，能夠?qū)D像壓縮在很小的儲(chǔ)存空間，而且廣泛支持 Internet 標(biāo)準(zhǔn)，是面前使用最廣的圖片保存和傳輸格式，大多數(shù)攝像設(shè)備都以*.JPG格式保存?？梢灾苯诱{(diào)用,用戶也可以將自己編寫的實(shí)用程序?qū)氲組ATLAB函數(shù)庫中方便自己以后調(diào)用，此外許多的MATLAB愛好者都編寫了一些經(jīng)典的程序，用戶可以直接進(jìn)行下載就可以用?！　ATLAB的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣，它的指令表達(dá)式與數(shù)學(xué)、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，F(xiàn)ORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等軟件的優(yōu)點(diǎn)，使MATLAB成為一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)學(xué)軟件。它在數(shù)學(xué)類科技應(yīng)用軟件中在數(shù)值計(jì)算方面首屈一指。另外還有一個(gè)配套軟件包Simulink，提供了一個(gè)可視化開發(fā)環(huán)境，常用于系統(tǒng)模擬、動(dòng)態(tài)/嵌入式系統(tǒng)開發(fā)等方面。除了矩陣運(yùn)算、繪制函數(shù)/數(shù)據(jù)圖像等常用功能外，MATLAB還可以用來創(chuàng)建用戶界面及與調(diào)用其它語言（包括C，C++和FORTRAN）編寫的程序。 matlab軟件簡介MATLAB（矩陣實(shí)驗(yàn)室）是MATrix LABorat