【正文】 PY1=PY11。 while ((Blue_y(PY1,1)=120)amp。%藍(lán)色像素點統(tǒng)計 end end end [temp MaxY]=max(Blue_y)。 %換成雙精度數(shù)值 %begin橫向掃描tic %計算tic與toc之間程序的運行時間 Blue_y=zeros(y,1)。[y,x,z]=size(I5)。從對象中移除小對象39。 %從二進(jìn)制圖像中移除所有少于p像素的連接的組件（對象），產(chǎn)生另一個二進(jìn)制圖像figure(6),imshow(I5)。)。title(39。 %對圖像實現(xiàn)閉運算，閉運算也能平滑圖像的輪廓，但與開運算相反，它一般融合窄的缺口和細(xì)長的彎口，去掉小洞，填補輪廓上的縫隙。,[40,40])。se=strel(39。腐蝕后圖像39。 %圖像的腐蝕figure(4),imshow(I3)。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)?；叶葓D39。 %將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1)。)。title(39。)。參考文獻(xiàn)[1] [2] [3] 程序附錄：function [d]=main(jpg)I=imread(39。致 謝通過這次大作業(yè)的實踐與學(xué)習(xí)，我們學(xué)習(xí)和鞏固了許多數(shù)字圖像處理中學(xué)習(xí)到的知識，并且對matlab這個軟件有了更深層次的了解與認(rèn)識。 一是對于彩色車牌的識別具有局限性，有些車牌不是藍(lán)色底的，例如我們的校車就是黃色底的。 對于識別錯誤情況的分析可知，主要原因：一是對于彩色車牌的識別具有局限性，有些車牌不是藍(lán)色底的，例如我們的校車就是黃色底的。把每一幅相減后的圖的0值個數(shù)保存，即為識別出來的結(jié)果。其他模板設(shè)計的方法與此相同。所以建立字符模板庫也極為方便。汽車牌照的字符一般有七個，大部分車牌第一位是漢字，通常代表車輛所屬省份，或是軍種、警別等有特定含義的字符簡稱；緊接其后的為字母與數(shù)字。在實際設(shè)計模板的時候，是根據(jù)各區(qū)域形狀固有的特點，突出各類似區(qū)域之間的差別，并將容易由處理過程引起的噪聲和位移等因素都考慮進(jìn)去，按照一些基于圖象不變特性所設(shè)計的特征量來構(gòu)建模板，就可以避免上述問題。也可以計算圖象與模板特征量之間的距離，用最小距離法判定所屬類。綜合模板匹配的這些優(yōu)點我們將其用為車牌字符識別的主要方法。基于模板匹配的OCR的基本過程是:首先對待識別字符進(jìn)行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果。而大小歸一是指在長度和寬度方向上分別乘以一個比例因子，使其等于標(biāo)準(zhǔn)模塊的字符大小，本文采用的大小歸一的方法是分別從水平投影和垂直投影兩個方向上對字符象素的大小進(jìn)行歸一化處理。 字符分割后的圖像 由于數(shù)碼相機(jī)拍攝的汽車圖像大小不一樣， 所以得到的牌照上的字符大小就不一樣，為了便于字符的識別，需要對字符進(jìn)行歸一化處理。將得到的車牌區(qū)域圖像進(jìn)行二值化處理后，對圖像進(jìn)行垂直投影，投影圖上有明顯的類似于峰谷的波形起伏變化， 通過對投影圖上的波形從左向右進(jìn)行掃描，根據(jù)谷和峰的特征就可以判斷出每個字符的位置；計算垂直峰，檢測合理的字符高寬比。[m，n]=size（d），逐排檢查有沒有白色像素點，設(shè)置1=jn1，若圖像兩邊s（j）=0，則切割，去除圖像兩邊多余的部分切割去圖像上下多余的部分根據(jù)圖像的大小，設(shè)置一閾值，檢測圖像的X軸，若寬度等于這一閾值則切割，分離出七個字符歸一化切割出來的字符圖像的大小為40*20，與模板中字符圖像的大小相匹配 字符分割和歸一化流程圖 在汽車牌照自動識別過程中，字符分割有承前啟后的作用。均值濾波是典型的線性濾波算法，指在圖像上對目標(biāo)像素給一個模板，該模板包括了其周圍的臨近像素。濾波則是為了除去圖像噪聲。圖像的二值化處理就是將圖像上的點的灰度置為兩個數(shù)值，通常為0或255，使整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。 定位后車牌圖像是彩色的，會占用較大的存儲空間，加重計算機(jī)負(fù)擔(dān)。使用統(tǒng)計彩色像素點的方法分割出車牌區(qū)域，確定車牌底色藍(lán)色RGB對應(yīng)的灰度范圍，然后統(tǒng)計在行方向的顏色范圍內(nèi)的像素點數(shù)量，確定車牌在行方向的區(qū)域。 平滑圖像的輪廓 車牌字符分割是車牌自動識別系統(tǒng)中的重要步驟，這一模塊的正確性受到很多因素的影響，最大問題是二值化不徹底使投影圖像中字符間的波谷不夠分明；其次，車牌污損、反光、光照不均等原因使車牌圖像交差，存在大量噪聲；再次，車牌邊框和鉚釘也會造成分割不正確；還有車牌的前兩個字符和后面五個字符之間的間隔符（小圓點）對字符識別有影響；車牌旋轉(zhuǎn)對水平分割有較大影響。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)用具有一定形態(tài)的機(jī)構(gòu)元素去量度和提取圖像中的對應(yīng)形狀以達(dá)到對圖像分析和識別的目的，能有效的去除噪聲，保留圖像原有信息的同時提取的邊緣比較平滑，提取的圖像骨架也比較連續(xù)，斷點少。對圖像進(jìn)行圖像腐蝕除去圖像雜質(zhì)通過計算尋找X和Y方向車牌的區(qū)域完成車牌定位對定位后的彩色車牌的進(jìn)一步處理機(jī)動車圖像經(jīng)過灰度化和邊緣檢測的處理后，邊緣得到了加強，牌照區(qū)域已經(jīng)非常明顯。車牌圖像的灰度圖的車牌部分是一個水平度很高的長方形圖樣，在原圖中比較集中，且灰度值和周圍圖樣有明顯差異，因此很容易用邊緣檢測來對圖像進(jìn)行分割。所以我們要對照片進(jìn)行車牌定位和分割。本文采用經(jīng)典的Roberts邊緣檢測算子來對圖像進(jìn)行邊緣檢測。 由于車牌識別系統(tǒng)攝像頭安裝位置固定以及機(jī)動車車牌的固有屬性，我們可以發(fā)現(xiàn)機(jī)動車車牌圖像都處在水平的矩形區(qū)域，在圖像中位置較為固定，車牌中字符都是按水平方向排列。因此，在進(jìn)行對汽車牌照的定位及字符識別之前需要先對車輛圖像進(jìn)行邊緣檢測處理，提高圖像的質(zhì)量，使其易于后面的分割和識別。： 邊緣是指圖像灰度發(fā)生空間突變或者在梯度方向上發(fā)生突變的像素的集合。通過該公式轉(zhuǎn)換的灰度圖能夠比較好地反應(yīng)原圖像的亮度信息。加權(quán)系數(shù)的取值建立在人眼的視覺模型之上。 對于將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像時， 目前比較主流的灰度化方法叫平均值法，公式為： H=++ 公式中H表示灰度圖的亮度值；R代表彩色圖像紅色分量值；G代表色彩圖像綠色分量值；B代表彩色圖像藍(lán)色分量值。彩色圖像包含著大量的顏色信息，不但在存儲上開銷很大，而且在處理上也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度?，F(xiàn)在字符識別的常用方法有模板匹配法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法。 車牌定位和車牌分割是整個系統(tǒng)的關(guān)鍵，其作用是在經(jīng)圖象預(yù)處理后的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(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個牌照字符識別系統(tǒng)的識別率。字符識別部分要求照片清晰，但由于該系統(tǒng)的攝像頭長時間在室外工作，加上光照條件、攝像頭角度和距離、車輛自身條件以及車輛的行駛速度的影響，想拍出較理想的圖片很困難。其中圖像處理部分包括圖像預(yù)處理、邊緣提取模塊、牌照的定位以及分割模塊。 第三章 各模塊的實現(xiàn)車牌識別系統(tǒng)包括圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別等模塊，本文主要研究圖像預(yù)處理、車牌定位和字符分割三個模塊。如美國National Instruments公司信號測量、分析軟件LabVIEW，Cadence公司信號和通信分析設(shè)計軟件SPW等，或者直接建筑在MATLAB之上，或者以MATLAB為主要支撐。在許多國際一流學(xué)術(shù)刊物上，（尤其是信息科學(xué)刊物），都可以看到MATLAB的應(yīng)用。在那里，MATLAB是攻讀學(xué)位的大學(xué)生、碩士生、博士生必須掌握的基本工具。在歐美大學(xué)里，諸如應(yīng)用代數(shù)、數(shù)理統(tǒng)計、自動控制、數(shù)字信號處理、模擬與數(shù)字通信、時間序列分析、動態(tài)系統(tǒng)仿真等課程的教科書都把MATLAB作為內(nèi)容。除此之外，MA丁LAB還具有根強的功能擴(kuò)展能力，與它的主系統(tǒng)一起，可以配備各種各樣的工具箱，以完成一些特定的任務(wù)。 (5)MATLAB應(yīng)用程序接口(API) 這是MATLAB為用戶提供的一個函數(shù)庫，使得用戶能夠在MATLAB環(huán)境中使用c程序或FORTRAN程序，包括從MATLAB中調(diào)用于程序(動態(tài)鏈接)，讀寫MAT文件的功能。 (3)圖形句相系統(tǒng)這是MATLAB圖形系統(tǒng)的基礎(chǔ)，包括完成2D和3D數(shù)據(jù)圖示、圖像處理、動畫生成、圖形顯示等功能的高層MATLAB命