【正文】 一碰到問(wèn)題就自己想算法，這樣可以節(jié)省較多的時(shí)間。end同理，也可以通過(guò)轉(zhuǎn)置和fliplr函數(shù)實(shí)現(xiàn)右轉(zhuǎn)90度。 y=flipud(m)。 endimshow(f)。axes()。y(:,:,2)=g。f=c39。e=a39。b=x(:,:,2)。x=()。我認(rèn)為應(yīng)該是整個(gè)程序設(shè)計(jì)過(guò)程中對(duì)變量的設(shè)置沒(méi)有做好，應(yīng)該每次操作后，把處理后的數(shù)據(jù)保存在一個(gè)全局變量，這樣還要對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行在處理時(shí)，只要把這個(gè)全局變量作為原始數(shù)據(jù)帶入就可。c) 在沒(méi)有加入噪聲的情況下，點(diǎn)擊“中值濾波”或是其它濾波，會(huì)提示錯(cuò)誤？這是由于在濾波程序設(shè)計(jì)的過(guò)程中，而這個(gè)變量是在加入噪聲時(shí)候才定義的，所以在沒(méi)有加入噪聲的情況下，點(diǎn)擊各個(gè)濾波就會(huì)彈出變量沒(méi)有定義的錯(cuò)誤，=x。b) 同一個(gè)操作對(duì)灰度圖像可以使用，當(dāng)用戶選擇的是彩色圖像時(shí)，該操作就會(huì)出錯(cuò)？這是由于設(shè)計(jì)程序時(shí)，本身程序是有針對(duì)性的，有些程序只能對(duì)灰度圖像有效，有些對(duì)彩色圖像有效，但是用戶并不清楚這些，所以在設(shè)計(jì)的過(guò)程中就要考慮全面，要分開(kāi)設(shè)計(jì)。a) 一個(gè)函數(shù)只能對(duì)灰度圖像處理，不能對(duì)RGB圖像處理，那么如何才能對(duì)RGB圖像處理呢？這主要是對(duì)MATLAB函數(shù)的不夠清楚，用到的很多函數(shù)是針對(duì)二維數(shù)據(jù)的，而RGB圖像的數(shù)據(jù)是一個(gè)三維矩陣，所以處理要與灰度圖像不同，在開(kāi)始的時(shí)候，我認(rèn)為應(yīng)該找一個(gè)能夠應(yīng)用于三維矩陣的函數(shù)，結(jié)果卻沒(méi)找到，后來(lái)想到可以把三維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，同樣使用二維的函數(shù)，只要是同樣處理三次。（6）操作界面設(shè)計(jì)為了使整個(gè)操作界面更加的美觀，對(duì)背景顏色和字體顏色進(jìn)行設(shè)置。綜上所述，結(jié)合MATLAB實(shí)驗(yàn)過(guò)程，得出不是每一種圖像處理之初都適合濾波和邊界增強(qiáng)。為了克服這種平均化引起的圖象模糊現(xiàn)象，我們給中心點(diǎn)象素值與其鄰域平均值的差值設(shè)置一固定的閾值，只有大于該閾值的點(diǎn)才能替換為鄰域平均值，而差值不大于閾值時(shí)，仍保留原來(lái)的值，從而減少由于平均化引起的圖象模糊。其中，M 為鄰域中除中心象素點(diǎn)f(i,j) 之外包括的其它象素總數(shù)，對(duì)于4鄰M=4，8 鄰域M=8。我們發(fā)現(xiàn)車輛牌照?qǐng)D象的灰度取值范圍大多局限在r=(50,200)間，而且總體上灰度偏低，圖象較暗圖6 灰度增強(qiáng)后的圖像（2）平滑處理對(duì)于受噪聲干擾嚴(yán)重的圖象，由于噪聲點(diǎn)多在頻域中映射為高頻分量，因此可以在通過(guò)低通濾波器來(lái)濾除噪聲，但實(shí)際中為了簡(jiǎn)化算法，也可以直接在空域中用求鄰域平均值的方法來(lái)削弱噪聲的影響，這種方法稱為圖象平滑處理。如果造成這種影響的原因主要是由于被攝物體的遠(yuǎn)近不同，使得圖象中央?yún)^(qū)域和邊緣區(qū)域的灰度失衡，或是由于攝像頭在掃描時(shí)各點(diǎn)的靈敏度有較大的差異而產(chǎn)生圖象灰度失真，或是由于曝光不足而使得圖像的灰度變化范圍很窄。車牌識(shí)別系統(tǒng)包括攝取的汽車圖像，車牌號(hào)碼的識(shí)別，車牌圖像的采集和預(yù)處理，牌照區(qū)域的定位和提取，牌照字符的分割和識(shí)別等幾個(gè)部分組成，如下圖所示。車牌識(shí)別系統(tǒng)是城市智能交通管理系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，廣泛用于是針對(duì)公路行駛的機(jī)動(dòng)車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的智能化交通系統(tǒng)，電子收費(fèi)，交通違規(guī)管理，安全停車管理等重要領(lǐng)域。近年來(lái)，各主要城市都將城市智能交通系統(tǒng)（ITS）的建設(shè)作為改善城市交通狀況的重點(diǎn)，以緩解城市交通管理的壓力，車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的主要技術(shù)之一也得到了很大的發(fā)展。2）圖像直方圖統(tǒng)計(jì)和直方圖均衡，要求顯示直方圖統(tǒng)計(jì)，比較直方圖均衡后的效果。 以下幾點(diǎn)是程序必須實(shí)現(xiàn)的功能。二、課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容學(xué)習(xí)MATLAB程序設(shè)計(jì)，利用MATLAB圖像處理工具箱，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)三、課程設(shè)計(jì)的要求：按照軟件工程方法，根據(jù)需求進(jìn)行程序的功能分析和界面設(shè)計(jì)，給出設(shè)計(jì)詳細(xì)說(shuō)明。關(guān)鍵詞：MATLAB，數(shù)字圖像處理，車牌識(shí)別系統(tǒng)一、課程設(shè)計(jì)目的Matlab技術(shù)課程設(shè)計(jì)是利用Matlab應(yīng)用軟件的基礎(chǔ)知識(shí)和基本程序設(shè)計(jì)方法，解決選修專業(yè)課程中數(shù)字信號(hào)處理的實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題，從而加深對(duì)理論知識(shí)的掌握，并把所學(xué)的知識(shí)系統(tǒng)、高效的貫穿到實(shí)踐中來(lái)，避免理論與實(shí)踐的脫離。本文從預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別五個(gè)方面，具體介紹了車牌自動(dòng)識(shí)別的原理。MATLAB中集成了功能強(qiáng)大的圖像處理工具箱。它為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化、算法和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)提供了最核心的數(shù)學(xué)和高級(jí)圖形工具。 目錄一、 課程設(shè)計(jì)目的…………………..………………….…………3二、 課程設(shè)計(jì)要求………………….………………………….….3三、 課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容………………..……………………….……3四、 題目分析…………………………………………….………..3五、 總體設(shè)計(jì)……………….…………………………….……….4六、 具體設(shè)計(jì)……………………………………………..…….…5文件……………….………………………………….……….打開(kāi)………..…………………………………….…………保存…………………………..………………….…………退出……………………..……………………………….…5編輯…………………………..…………………………………灰度………………………..………………….……………亮度………………………..………………….……………截圖…………………………..……………….……………縮放…………………………..…………….………………7旋轉(zhuǎn)…………………………………..…………………………上下翻轉(zhuǎn)…………………….…………….………………左右翻轉(zhuǎn)………………….…………….…………………9…………………………….…………………噪聲………………………………..…………..………………濾波……………………………………..………..……………直方圖統(tǒng)計(jì)……………………………………………………1頻譜分析………………………………………..…..…………1頻譜圖………………………… …… …… ……….……1通過(guò)高通濾波器………………… …… .……………….1通過(guò)低通濾波器……………………………….. ……….1灰度圖像處理………………………………………… . …….1二值圖像……………………………………………….. .1創(chuàng)建索引圖像……………………………………… .…..1顏色模型轉(zhuǎn)換……………………………..… ..……………1操作界面設(shè)計(jì)……………………………………..…………15七、 程序調(diào)試及結(jié)果分析………………….……………………15八、 心得體會(huì)…………………………….………………………16九、 參考文獻(xiàn)…………………………….………………………17十、 附錄………………………….………………………………18基于MATLAB的圖像處理的課程設(shè)計(jì)摘要： 數(shù)字圖像處理技術(shù)是20世紀(jì)60年代發(fā)展起來(lái)的一門新興學(xué)科，隨著圖像處理理論和方法的進(jìn)一步完善，使得數(shù)字圖像處理技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并顯示出廣闊的應(yīng)用前景。MATLAB既是一種直觀、高效的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言,同時(shí)又是一個(gè)科學(xué)計(jì)算平臺(tái)。根據(jù)它提供的500多個(gè)數(shù)學(xué)和工程函數(shù)，工程技術(shù)人員和科學(xué)工作者可以在它的集成環(huán)境中交互或編程以完成各自的計(jì)算。由于MATLAB語(yǔ)言的語(yǔ)法特征與C語(yǔ)言極為相似，而且更加簡(jiǎn)單，更加符合科技人員對(duì)數(shù)學(xué)表達(dá)式的書寫格式，而且這種語(yǔ)言可移植性好、可擴(kuò)展性強(qiáng)，再加上其中有豐富的圖像處理函數(shù)，所以MATLAB在圖像處理的應(yīng)用中具有很大的優(yōu)勢(shì)。并用MATLAB軟件編程來(lái)實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分,最后識(shí)別出汽車牌照。同時(shí)提高獨(dú)立編程水平，并在實(shí)踐中不斷完善理論基礎(chǔ)，有助于培養(yǎng)綜合能力。然后按照自己擬定的功能要求進(jìn)行程序設(shè)計(jì)和調(diào)試。1）設(shè)計(jì)圖像用戶界面，讓用戶能夠?qū)D像進(jìn)行調(diào)整，顯示和對(duì)比變換前后的圖像。3）顯示識(shí)別結(jié)果四、題目分析（一）研究背景：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，綜合實(shí)力的增強(qiáng)和城市化進(jìn)程的加快，國(guó)內(nèi)各大城市交通管理能力將面臨重大考驗(yàn)?！　?（二）現(xiàn)狀目前，國(guó)內(nèi)的ITS 產(chǎn)業(yè)仍然處于起步階段，在產(chǎn)業(yè)鏈中，電子地圖商、導(dǎo)航終端商、嵌入式操作系統(tǒng)均已經(jīng)具備產(chǎn)業(yè)規(guī)模，而所欠缺的環(huán)節(jié)則是對(duì)實(shí)時(shí)交通信息的采集和處理系統(tǒng)?！　∥?、總體設(shè)計(jì)車牌識(shí)是一輛汽車獨(dú)一無(wú)二的信息，因此，對(duì)車輛牌照的識(shí)別技術(shù)可以作為辨識(shí)一樣車最為有效地方法。字符分割歸一化輸出結(jié)果字符識(shí)別車牌定位預(yù)處理輸入圖像 圖1 車牌識(shí)別系統(tǒng)流程圖六、具體設(shè)計(jì)界面效果圖（1）灰度校正由于牌照?qǐng)D象在拍攝時(shí)受到種種條件的限制和干擾，圖象的灰度值往往與實(shí)際景物不完全匹配，這將直接影響到圖象的后續(xù)處理。這時(shí)就可以采用灰度校正的方法來(lái)處理，增強(qiáng)灰度的變化范圍、豐富灰度層次，以達(dá)到增強(qiáng)圖象的對(duì)比度和分辨率。例如，某一象素點(diǎn)的鄰域S 有兩種表示方法：8鄰域和4鄰域分別對(duì)應(yīng)的鄰域平均值為。然而，鄰域平均值的平滑處理會(huì)使得圖象灰度急劇變化的地方，尤其是物體邊緣區(qū)域和字符輪廓等部分產(chǎn)生模糊作用。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。本次汽車車牌的識(shí)別，為了保存更多的有用信息，經(jīng)過(guò)多次比較