【正文】 所示 : Car_Image_Bin=edge(Car_Image_Gray,39。因?yàn)槠滠嚺埔话愣加泄潭ǖ膶傩裕晕覀兛梢杂^察到車輛的車牌一般都處于水平位置，在圖像中較為固定，車牌字符都是按水 平方向排列，因此可以通過這些特征經(jīng)過適當(dāng)?shù)膱D像變換將車牌區(qū)域顯示出來。在對車牌進(jìn)行定位和分割之前需要對圖像進(jìn)行邊緣檢測處理，以便提高圖像的質(zhì)量，方便后面的識別所需。在采集過程中由于受到自然因素（噪聲干擾和車速）的影響。 Imshow(I1)。 %彩色圖轉(zhuǎn)換灰色圖像 Figure(1)。 例如： I=imread(‘E:\chepai’)。加權(quán)值是建立在人眼的視網(wǎng)模型上，人眼不敏感的顏色取較小值，反之取較大值，通過該公式可以較好的反應(yīng)原圖像的亮 度信息。 目前較常用的灰度化方法是平均值法，公式： H=++ 其中 H表示灰度圖的亮度值， R表示彩色圖像中紅色分量值， G代表圖像中的綠色分量值， B表示圖像中的藍(lán)色分量值。本課題主要研究圖像的預(yù)處理，車牌的定位和字符分割三個(gè)模塊。 字符識別對圖像的清晰度要求很高，但由于光照條件，拍攝角度和距離，車輛自身?xiàng)l件，以及車輛行駛速度的因素，所以必須對拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理，比如圖像灰度化，圖像的邊緣檢測等。其中圖像處理部分包括圖像預(yù)處理，邊緣提取，車牌的定位 和字符的分割。 貴州民族大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 3 頁 共 26 頁 第 2 章 本課題程序設(shè)計(jì) 開 發(fā)環(huán)境 本課題選用 Matlab 來對車牌識別系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，因?yàn)?Matlab 繪圖功能很強(qiáng)大 ，它 ； Matlab 語言簡單 ，入門容易 ， 程序設(shè)計(jì)不嚴(yán)格 ， 自由度大 ； )Matlab 語言簡潔緊湊 ， 使用方便靈活 ，庫函數(shù)豐富 ， 并且內(nèi)部集成了很多工具箱 ， 為程序開發(fā)提供現(xiàn)成模塊 ； Matlab 的可移植性很好 ， 基本上不做修改就可以在在各種型號的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行 。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響 ， 如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等 ； 實(shí)際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響 。 識別：主要采用模版匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 ：完成車牌定位后，將車牌區(qū)域的字符分割成單獨(dú)的個(gè)體，一般用垂直投影的方法。一般 采用的方案是首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索 ， 找到符合汽車牌照圖像采集 圖像預(yù)處理 車牌定位 車牌字符分割 車牌字符識別 貴州民族大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 2 頁 共 26 頁 特征的若干區(qū)域作為候選區(qū) ， 然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評判 ， 最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域并將其從圖象中分割出來。由于采集的圖像是彩色的，數(shù)據(jù)量較大，所以需對其轉(zhuǎn)換為灰色圖像，然后轉(zhuǎn)化成二值圖像，接著進(jìn)行邊緣檢測，濾波等。不過由于技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)在手機(jī)的像素也得到了大幅度的提升，所以我覺得也可以用手機(jī)來采集圖像。 車牌識。 車牌系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視覺和模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用課題之一。汽車車牌的識別是當(dāng)中的重要環(huán)節(jié)，是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化交通管理和智能化的關(guān)鍵，也是現(xiàn)今交通工程研究領(lǐng)域的重點(diǎn)。 在我國該系統(tǒng)的應(yīng)用仍處于起步階段，只是成熟的系統(tǒng)還沒出現(xiàn)在市場中， 車牌識別系統(tǒng)作為管理交通的有效工具仍然需要逐步的完善，尤其是對車牌的自適應(yīng)強(qiáng)，速度快 ，精準(zhǔn)度高的高速車牌定位識別需要進(jìn)一步的完善。并且隨著計(jì)算機(jī)的推陳出新速度加快，數(shù)字圖像處理技術(shù)日趨成熟，先進(jìn)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)給傳統(tǒng)的管理方式帶來了轉(zhuǎn)折點(diǎn)，不僅簡化了工作流程，節(jié)省了人力，也最大限度的提高了精確度，于是汽車車牌識別系統(tǒng)便是在此背景與目的下研發(fā)的。 關(guān)鍵詞： 圖像預(yù)處理 圖像定位 圖像分割 貴州民族大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) II ABSTRACT With the development of era, the car gradually into the homes, vehicles management is being more and more difficult, so the application of license plate recognition system has been widely developed. License plate recognition system mainly includes image acquisition, image preprocessing, license plate location, character segmentation, character recognition five core part. This paper focuses on the image preprocessing, license plate location, character segmentation, the realization of the three modules. The vehicle license plate recognition system management more intelligent, digital, can effectively enhance the convenience and effectiveness of traffic management. The image grayscale image preprocessing step, the use and license plate with Roberts operator edge detection. License plate location and segmentation is using mathematical morphology method is used to determine the license plate location, license plate color information of color segmentation method is then used to plete the license plate segmentation. After the character segmentation binarization processing first, and then to plete vertical projection after scanning to the segmentation of the characters. This topic is based on carry on the simulation under Matlab environment. Key Words： image preprocessing, license plate localization, character segmentation . 貴州民族大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) III 目 錄 第 1 章 緒論 ……………………………………………………………… .… .…… 1 本課題的研究背景 ……………………………………………… ................ 2 本課題研究的意義和目 .......……………………… .…………… .................2 本課題研究的內(nèi)容 ..........................................................................................................2 第 2章 本課題程序設(shè)計(jì) …………………… ..… .…… ………………… ...............3 開發(fā)環(huán)境 ………………………………………………… .…………… ... ....3 設(shè)計(jì)方案 ....................................................................................................3 圖像預(yù)處理 …………………………… .………………………… ...…… ......3 圖像灰度化 .............................................................................................. 3 圖像邊緣檢測 ............................................................................................5 圖像的定位和分割 ..............................................................................................................6 車牌定位 ........................................................................................................................6 車牌分割 ..................................................................................................