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正文內(nèi)容

基于matlab的圖像處理的課程設計(車牌識別系統(tǒng))-展示頁

2025-07-06 18:19本頁面
  

【正文】 一碰到問題就自己想算法,這樣可以節(jié)省較多的時間。end同理,也可以通過轉置和fliplr函數(shù)實現(xiàn)右轉90度。 y=flipud(m)。 endimshow(f)。axes()。y(:,:,2)=g。f=c39。e=a39。b=x(:,:,2)。x=()。我認為應該是整個程序設計過程中對變量的設置沒有做好,應該每次操作后,把處理后的數(shù)據(jù)保存在一個全局變量,這樣還要對處理后的數(shù)據(jù)進行在處理時,只要把這個全局變量作為原始數(shù)據(jù)帶入就可。c) 在沒有加入噪聲的情況下,點擊“中值濾波”或是其它濾波,會提示錯誤?這是由于在濾波程序設計的過程中,而這個變量是在加入噪聲時候才定義的,所以在沒有加入噪聲的情況下,點擊各個濾波就會彈出變量沒有定義的錯誤,=x。b) 同一個操作對灰度圖像可以使用,當用戶選擇的是彩色圖像時,該操作就會出錯?這是由于設計程序時,本身程序是有針對性的,有些程序只能對灰度圖像有效,有些對彩色圖像有效,但是用戶并不清楚這些,所以在設計的過程中就要考慮全面,要分開設計。a) 一個函數(shù)只能對灰度圖像處理,不能對RGB圖像處理,那么如何才能對RGB圖像處理呢?這主要是對MATLAB函數(shù)的不夠清楚,用到的很多函數(shù)是針對二維數(shù)據(jù)的,而RGB圖像的數(shù)據(jù)是一個三維矩陣,所以處理要與灰度圖像不同,在開始的時候,我認為應該找一個能夠應用于三維矩陣的函數(shù),結果卻沒找到,后來想到可以把三維數(shù)據(jù)進行降維處理,同樣使用二維的函數(shù),只要是同樣處理三次。(6)操作界面設計為了使整個操作界面更加的美觀,對背景顏色和字體顏色進行設置。綜上所述,結合MATLAB實驗過程,得出不是每一種圖像處理之初都適合濾波和邊界增強。為了克服這種平均化引起的圖象模糊現(xiàn)象,我們給中心點象素值與其鄰域平均值的差值設置一固定的閾值,只有大于該閾值的點才能替換為鄰域平均值,而差值不大于閾值時,仍保留原來的值,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f(i,j) 之外包括的其它象素總數(shù),對于4鄰M=4,8 鄰域M=8。我們發(fā)現(xiàn)車輛牌照圖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 灰度增強后的圖像(2)平滑處理對于受噪聲干擾嚴重的圖象,由于噪聲點多在頻域中映射為高頻分量,因此可以在通過低通濾波器來濾除噪聲,但實際中為了簡化算法,也可以直接在空域中用求鄰域平均值的方法來削弱噪聲的影響,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各點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。車牌識別系統(tǒng)包括攝取的汽車圖像,車牌號碼的識別,車牌圖像的采集和預處理,牌照區(qū)域的定位和提取,牌照字符的分割和識別等幾個部分組成,如下圖所示。車牌識別系統(tǒng)是城市智能交通管理系統(tǒng)的一個重要組成部分,廣泛用于是針對公路行駛的機動車輛進行實時監(jiān)控的智能化交通系統(tǒng),電子收費,交通違規(guī)管理,安全停車管理等重要領域。近年來,各主要城市都將城市智能交通系統(tǒng)(ITS)的建設作為改善城市交通狀況的重點,以緩解城市交通管理的壓力,車牌識別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的主要技術之一也得到了很大的發(fā)展。2)圖像直方圖統(tǒng)計和直方圖均衡,要求顯示直方圖統(tǒng)計,比較直方圖均衡后的效果。 以下幾點是程序必須實現(xiàn)的功能。二、課程設計的內(nèi)容學習MATLAB程序設計,利用MATLAB圖像處理工具箱,設計和實現(xiàn)通過設計一個車牌識別系統(tǒng)三、課程設計的要求:按照軟件工程方法,根據(jù)需求進行程序的功能分析和界面設計,給出設計詳細說明。關鍵詞:MATLAB,數(shù)字圖像處理,車牌識別系統(tǒng)一、課程設計目的Matlab技術課程設計是利用Matlab應用軟件的基礎知識和基本程序設計方法,解決選修專業(yè)課程中數(shù)字信號處理的實際應用問題,從而加深對理論知識的掌握,并把所學的知識系統(tǒng)、高效的貫穿到實踐中來,避免理論與實踐的脫離。本文從預處理、邊緣檢測、車牌定位、字符分割、字符識別五個方面,具體介紹了車牌自動識別的原理。MATLAB中集成了功能強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、算法和應用程序開發(fā)提供了最核心的數(shù)學和高級圖形工具。 目錄一、 課程設計目的…………………..………………….…………3二、 課程設計要求………………….………………………….….3三、 課程設計的內(nèi)容………………..……………………….……3四、 題目分析…………………………………………….………..3五、 總體設計……………….…………………………….……….4六、 具體設計……………………………………………..…….…5文件……………….………………………………….……….打開………..…………………………………….…………保存…………………………..………………….…………退出……………………..……………………………….…5編輯…………………………..…………………………………灰度………………………..………………….……………亮度………………………..………………….……………截圖…………………………..……………….……………縮放…………………………..…………….………………7旋轉…………………………………..…………………………上下翻轉…………………….…………….………………左右翻轉………………….…………….…………………9…………………………….…………………噪聲………………………………..…………..………………濾波……………………………………..………..……………直方圖統(tǒng)計……………………………………………………1頻譜分析………………………………………..…..…………1頻譜圖………………………… …… …… ……….……1通過高通濾波器………………… …… .……………….1通過低通濾波器……………………………….. ……….1灰度圖像處理………………………………………… . …….1二值圖像……………………………………………….. .1創(chuàng)建索引圖像……………………………………… .…..1顏色模型轉換……………………………..… ..……………1操作界面設計……………………………………..…………15七、 程序調(diào)試及結果分析………………….……………………15八、 心得體會…………………………….………………………16九、 參考文獻…………………………….………………………17十、 附錄………………………….………………………………18基于MATLAB的圖像處理的課程設計摘要: 數(shù)字圖像處理技術是20世紀60年代發(fā)展起來的一門新興學科,隨著圖像處理理論和方法的進一步完善,使得數(shù)字圖像處理技術在各個領域得到了廣泛應用,并顯示出廣闊的應用前景。MATLAB既是一種直觀、高效的計算機語言,同時又是一個科學計算平臺。根據(jù)它提供的500多個數(shù)學和工程函數(shù),工程技術人員和科學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算。由于MATLAB語言的語法特征與C語言極為相似,而且更加簡單,更加符合科技人員對數(shù)學表達式的書寫格式,而且這種語言可移植性好、可擴展性強,再加上其中有豐富的圖像處理函數(shù),所以MATLAB在圖像處理的應用中具有很大的優(yōu)勢。并用MATLAB軟件編程來實現(xiàn)每一個部分,最后識別出汽車牌照。同時提高獨立編程水平,并在實踐中不斷完善理論基礎,有助于培養(yǎng)綜合能力。然后按照自己擬定的功能要求進行程序設計和調(diào)試。1)設計圖像用戶界面,讓用戶能夠對圖像進行調(diào)整,顯示和對比變換前后的圖像。3)顯示識別結果四、題目分析(一)研究背景:隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展,綜合實力的增強和城市化進程的加快,國內(nèi)各大城市交通管理能力將面臨重大考驗。   (二)現(xiàn)狀目前,國內(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)則是對實時交通信息的采集和處理系統(tǒng)。  五、總體設計車牌識是一輛汽車獨一無二的信息,因此,對車輛牌照的識別技術可以作為辨識一樣車最為有效地方法。字符分割歸一化輸出結果字符識別車牌定位預處理輸入圖像 圖1 車牌識別系統(tǒng)流程圖六、具體設計界面效果圖(1)灰度校正由于牌照圖象在拍攝時受到種種條件的限制和干擾,圖象的灰度值往往與實際景物不完全匹配,這將直接影響到圖象的后續(xù)處理。這時就可以采用灰度校正的方法來處理,增強灰度的變化范圍、豐富灰度層次,以達到增強圖象的對比度和分辨率。例如,某一象素點的鄰域S 有兩種表示方法:8鄰域和4鄰域分別對應的鄰域平均值為。然而,鄰域平均值的平滑處理會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。本次汽車車牌的識別,為了保存更多的有用信息,經(jīng)過多次比較
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