基于matlab的汽車車牌識別-展示頁
2025-07-05 17:46本頁面
【正文】 往會發(fā)生圖像失真，所得到圖像和原始圖像有某種程度的差別。%將I轉換為灰度圖像 圖2 灰度圖（2）圖像增強 圖像增強是數(shù)字圖像處理過程中經(jīng)常采用的一種方法。式中R、G、B分別表示每個像素的紅、綠、藍3種分量值。一般采用的方法是將彩色圖像轉為灰度圖像，灰度圖像只含亮度信息，需要的存儲的空間少，處理速度快，也為圖像后續(xù)二值化，其他的處理帶來方便。本文應用圖像處理技術、車牌分割技術、字符特征提取方法、神經(jīng)網(wǎng)絡識別技術，模板匹配的方法來解決車輛牌照識別問題，首先將圖像進行灰度化、灰度拉伸、中值濾波的預處理方法，消除圖像的噪音，強化縱向紋理區(qū)；通過對車牌特征和定位技術的深入研究，提出了基于水平掃描和垂直投影法的車牌定位方法，能夠很準確地搜索到車牌區(qū)域；基于車輛牌照的一些結構特點及先驗知識，完成了基于投影直方圖的車牌字符分割域；最后對神經(jīng)網(wǎng)絡的構成以及相關的理論進行了討論，著重分析了在字符識別中的應用方法。但從實用的角度看，車輛牌照識別系統(tǒng)應該是一個全自動的、實時的系統(tǒng)，因此要求有較高的識別速度和正確率。而且車牌的制作有國家統(tǒng)一的標準，字符的大小一致，字型統(tǒng)一。. . . .. .基于matlab的汽車車牌識別車輛牌照自動識別技術是智能交通系統(tǒng)中的關鍵技術之一，它可廣泛應用于交通流量檢測，交通控制與誘導，機場、港口、小區(qū)的車輛管理，不停車自動收費，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領域，具有廣闊的應用前景。車牌字符識別系統(tǒng)的字量小，包括50多個漢字，24個大寫英文字母，10個數(shù)字，總共僅80多個字符。相對于普通的字符識別，難度降低了。完整的車牌識別系統(tǒng)包括圖像采集、圖像處理、車牌定位、字符分割、字符識別、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫支持模塊等模塊。1 圖像處理：拍得照片原圖如下所示 圖1 原圖（1）.格式轉換圖像采集設備采集的圖像一般為彩色圖片，由于彩色圖片占用存儲容量大，處理時間長，需要對圖像進行壓縮?；叶葓D像轉換公式為：Y=++式中Y是灰度值。Matlab 灰度圖像轉換命令：gray_image= rgb2gray(I)。為了改善視覺效果或者便于人和機器對圖像的理解和分析，根據(jù)圖像的特點或存在的問題采取的改善方法或者加強特征的措施稱為圖像增強。這種差異如果太大，就會影響人和機器對圖像的理解。例如，圖像信號變弱會使人們無法看清圖像的細節(jié)，而采用增強對比度的方法可使圖像清晰一些。還有一些物理器件或系統(tǒng)工作原理可等效為一積分過程，信號經(jīng)過這樣的器件或系統(tǒng)后要變模糊，這時可使用微分運算突出邊界或其他變化的部分，使圖像增強。因此，需要將牌照圖像進行圖像灰度擴展，以便改善圖像的觀察質量，提高字符識別率。對比度增強基于點操作的增強方法也叫做灰度變換。圖像增強的目的是采用一系列技術，改善圖像的效果或將圖像轉換為為一種更適合計算機處理的形式。圖像增強的方法有：中值濾波、直方圖均衡，灰度拉伸、通天濾波、高斯濾波、多圖像平均、領域平均。對車牌圖像進行處理，通常采用空間域法對車牌圖像濾波，目的是去除圖像中的噪聲，通常使用2種方法：線性濾波、中值濾波。經(jīng)鄰域平均后，噪聲的均值不變，噪聲方差變小，說明噪聲強度減弱了，即抑制了噪聲。可以證明，對圖像進行鄰域平均處理相當于圖像信號通過一低通濾波器。二維中值濾波的窗口形狀和尺寸對濾波效果影響較大。常用的窗口形狀有線狀、方形、圓形、十字形以及圓環(huán)形等。就一般經(jīng)驗講，對于有緩變的較長輪廓線物體的圖像，采用方形或圓形窗口為宜，對于包含有尖頂角物體的圖像，適宜用十字形窗口。如果圖像中點、線、尖角細節(jié)較多，不宜采用中值濾波。相關的MATLAB 指令：h=fspecial(39。,3)。%平均濾波（4）圖像的邊緣檢測：邊緣使圖像的最本特征，邊緣檢測在計算機視覺、圖像分析等應用中起著重要的作用，使圖像識別與分
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