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图像处理
班别:11 医学应用(2)班
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目录
一、摘要 -----------------------------------------------------------------------------------2
二、 设计原理----------------------------------------------------------------------------3
1、车牌的定位研究-----------------------------------------------------------------3
2、字符分割的研究-----------------------------------------------------------------3
3、字符识别的研究-----------------------------------------------------------------3
三、 详细设计步骤----------------------------------------------------------------------3
1、车牌定位--------------------------------------------------------------------------4
1.1 图像的预处理--------------------------------------------------------------4
1.2 车牌定位---------------------------------------------------------------------7
2、字符分割 ------------------------------------------------------------------------10
2.1 对读入图像进行预处理操作 -------------------------------------------11
2.2 图像校正 -------------------------------------------------------------------12
2.3 去除水平方向上的边框 -------------------------------------------------13
2.4 去除垂直方向上的边框 -------------------------------------------------15
2.5 去除车牌上的圆点 -------------------------------------------------------17
3、字符识别 ------------------------------------------------------------------------20
3.1 建立字符模板数据库 ----------------------------------------------------20
3.2 对分割字符进行匹配 ----------------------------------------------------22
4、系统界面的实现 ---------------------------------------------------------------25
四、 设计结果分析 --------------------------------------------------------------------29
五、 设计体会 --------------------------------------------------------------------------29
3
3
车牌识别系统的设计
一、摘要
车牌是一辆汽车独一无二的信息,因此,对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最
为有效的方法。随着 ITS(智能交通系统)的高速发展,对车牌识别技术的研究也随之发展。从
根本上讲,牌照识别应用了先进的图像处理,模式识别,人工智能技术来获取,处理,解释,
记录拍照的图像。目前, 汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。汽车牌照自动识别
整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块,其中字符
识别过程主要由以下 3 个部分组成:①正确地分割文字图像区域;②正确的分离单个文字;③
正确识别单个字符。用 MATLAB 软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。在研究
的同时对其中出现的问题进行了具体分析、处理。
二、设计原理
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌
颜色自动识别的模式识别技术。其核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法
和字符识别算法等。
图1 牌照识别系统原理图
主要研究内容如下:
1、车牌的定位研究。
先进行图像的预处理,包括 RGB 彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像
边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方
输入要处理图像
预处理
车牌定位
字符分割
字符特征
提取
单字符识别
4
4
法。
2、字符分割的研究。
先对定位后的车牌图像进行预处理,然后按照车牌的先验信息, 用区域增长算法
来确定候选车牌的字符区域。
3、字符识别的研究。
对于提取出的单个字符,先进行归一化操作,再与给定的模板做对比,识
别出字符。
三、 详细设计步骤
1. 车牌定位:车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成,其中
车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位;
流程图:
1.1 图像的预处理
为了用于牌照的分割和牌照字符的识别,原始图象应具有适当的亮度,较大的对比度和
清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境,加之车辆牌照的整
洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响,
牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷,因此需要对原始图象进行识别前的预处理。
(1)一般的车牌识别只对小对象进行移除,但是有时候因为拍照原因,即使对图像进行
了很好的预处理,还是不能排除一些比较大的又和车牌比较相像的地方,例如图(1)中,车
后面的玻璃窗仅仅进行灰度处理和形态学处理,平滑处理是无法排除其对车牌定位的影响的,
因此需要对大对象移除(移除大对象前需对图像进行统一化--压缩)。
导入图像
对图像 进行 压
缩处理
基于颜色的基础移除
大对象
图 像 灰
度校正
对 灰 度 校 正 后 图
像进 行形 态学 处理提
取边缘
移 除 图 像 中
小对象
平 滑
处理
计 算 X,Y
方向 车牌区 域
寻找到车牌,完
成车牌定位
5
5
图(1)
实现的代码:
img=image;
I=img;
[x,y,z]=size(img);
if x>2000||y>2000
img=img(1:2:end,1:2:end,:);
[x,y,z]=size(img);
end
hsi=rgb2hsi(img);
for i=1:x
for j=1:y
if (hsi(i, j ,1)<=0.65&&hsi(i, j,1)>=0.55&&hsi(i, j, 2)>0.4);%0.4 0.
hsi(i, j,2)=0;
hsi(i, j,3)=1;
;
else
hsi(i, j,2)=0;
hsi(i, j,3)=0;
end
end
end
origonImg=hsi2rgb(hsi);
rgbnew=origonImg;
(2)灰度校正:
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oligaga
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