1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專業(yè)綜合實驗報告-數(shù)字圖像處理專業(yè)：電子信息工程班級：姓名：學號：指導(dǎo)教師：2014年7月18日 車牌圖像定位與識別一、設(shè)計目的利用matlab實現(xiàn)車牌識別系統(tǒng)，熟悉matlab應(yīng)用軟件的基礎(chǔ)知識，利用其解決數(shù)字信號處理的實際應(yīng)用問題，從而加深對理論知識的掌握，鞏固理論課上知識的同時，加強實踐能力的提高，理論聯(lián)系實踐，提高自身的動手能力。同時不斷的調(diào)試程序也提高了自己獨立編程水平，并在實踐中不斷完善理論基礎(chǔ)，有助于自身綜合能力的提高。二、設(shè)計內(nèi)容和要求 車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包含圖像獲取、圖像處理、圖像分割、字符識別、數(shù)據(jù)庫管理等幾個部分，能夠完成復(fù)雜背景下汽車牌照的定位分割

2、以及牌照字符的自動識別。這里，只要求對給定的彩色車牌圖像變換成灰度圖像，用閾值化技術(shù)進行字符與背景的分離，再提取牌照圖像。三、設(shè)計步驟1打開計算機，啟動MATLAB程序；2調(diào)入給定的車牌圖像，并按要求進行圖像處理；3記錄和整理設(shè)計報告四、設(shè)計所需設(shè)備及軟件計算機一臺；移動式存儲器；MATLAB軟件。五、設(shè)計過程車輛牌照識別整個系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符分割識別兩部分組成，其中車牌定位又可以分為圖像預(yù)處理及邊緣提取模塊和牌照的定位及分割模塊；字符識別可以分為字符分割和單個字符識別兩個模塊。(一）對圖像進行圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強和邊緣檢測等1.載入車牌圖像：2. 將彩圖轉(zhuǎn)換為灰度圖并繪制直方圖：3.

3、用roberts算子進行邊緣檢測：圖像中車輛牌照是具有比較顯著特征的一塊圖象區(qū)域，這此特征表現(xiàn)在：近似水平的矩形區(qū)域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整體圖象中的位置較為固定。正是由于牌照圖象的這些特點，再經(jīng)過適當?shù)膱D象變換，它在整幅中可以明顯地呈現(xiàn)出其邊緣。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。4. 圖像實施腐蝕操作：5. 平滑圖像：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。6. 刪除二值圖像的小對象（2）

4、 車牌定位：從預(yù)處理后的汽車圖像中分割出車牌圖像。即在一幅車輛圖像中找到車牌所在的位置。（3） 字符分割與識別1. 車牌的進一步處理對分割出的彩色車牌圖像進行灰度轉(zhuǎn)換、二值化、均值濾波、腐蝕膨脹以及字符分割以從車牌圖像中分離出組成車牌號碼的單個字符圖像，對分割出來的字符進行預(yù)處理（二值化、歸一化），然后分析提取，對分割出的字符圖像進行識別給出文本形式的車牌號碼。2. 字符分割在汽車牌照自動識別過程中，字符分割有承前啟后的作用。它在前期牌照定位的基礎(chǔ)上進行字符的分割，然后再利用分割的結(jié)果進行字符識別。字符識別的算法很多，因為車牌字符間間隔較大，不會出現(xiàn)字符粘連情況，所以此處采用的方法為尋找連續(xù)有

5、文字的塊，若長度大于某閾值，則認為該塊有兩個字符組成，需要分割。在此只進行了歸一化處理，然后進行后期處理。六總結(jié)根據(jù)車牌特點，一般采用的車牌定位算法有：1.邊緣檢測定位算法；2.利用哈夫變換進行車牌定位；3.色彩分割提取車牌等。這里我采用的是邊緣檢測的方法實現(xiàn)定位的。字符分割的方法也有多種：1. 基于聚類分析的字符分割；2. 投影分割的方法；3.基于模板匹配的字符分割等。最常用的是投影分割，主要是針對在車牌定位，圖像預(yù)處理后比較規(guī)則的車牌圖像。優(yōu)點是程序邏輯設(shè)計簡單，循環(huán)執(zhí)行功能單一，便于設(shè)計和操作，程序執(zhí)行時間短。對現(xiàn)實事物的設(shè)計不僅是對前面所學知識的一種檢驗，而且也是對自己能力的一種提高。

6、通過這次設(shè)計使我明白了自己原來知識還比較欠缺。這個設(shè)計讓我學到了很多東西，涉及到方方面面的知識，在這整個過程中我們查閱了大量的資料，得到了老師和同學的幫助，我在此對他們表示謝意。七源代碼：（1）主程序：I=imread('car.jpg');figure(1),imshow(I);title('原圖');I1=rgb2gray(I);figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度圖');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度直方圖');

7、I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');figure(3),imshow(I2);title('roberts邊緣檢測圖');se=1;1;1;I3=imerode(I2,se);figure(4),imshow(I3);title('腐蝕后圖');se=strel('rectangle',25,25);I4=imclose(I3,se);figure(5),imshow(I4);title('平滑圖像');I5=bwareaopen(I4,2000);figure(6)

8、,imshow(I5);title('去除小對象');y,x,z=size(I5);myI=double(I5);ticBlue_y=zeros(y,1);for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)=1) Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1; end endendtemp MaxY=max(Blue_y);PY1=MaxY;while(Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1) PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while(Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2

9、<y) PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);Blue_x=zeros(1,x);for j=1:x for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)=1) Blue_x(1,j)=Blue_x(1,j)+1; end endendPX1=1;while(Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x) PX1=PX1+1;endPX2=x;while(Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1) PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8

10、,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向車牌區(qū)域');figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位后車牌區(qū)域');imwrite(dw,'dw.jpg');a=imread('dw.jpg');b=rgb2gray(a);imwrite(b,'gray licence plate.jpg');figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('

11、車牌灰度圖像');g_max=double(max(max(b);g_min=double(min(min(b);T=round(g_max-(g_max-g_min)/3);m,n=size(b);d=(double(b)>=T);imwrite(d,'binary licence plate.jpg');subplot(3,2,2),imshow(d),title('before filtering binary licence plate');h=fspecial('average',3);d=im2bw(round(filt

12、er2(h,d);imwrite(d,'after average licence plate.jpg');subplot(3,2,3),imshow(d),title('after average licence plate');se=eye(2);m,n=size(d);if bwarea(d)/m/n>=0.365 d=imerode(d,se);elseif bwarea(d)/m/n<=0.235 d=imdilate(d,se); endimwrite(d,'expansion or corrosion the licence p

13、late.jpg');subplot(3,2,4),imshow(d),title('expansion or corrosion the licence plate');d=qiege(d);m,n=size(d);subplot(3,2,5),imshow(d),title(n);k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;while j=n while s(j)=0 j=j+1; end k1=j; while s(j)=0&&j<=n-1 j=j+1; end k2=j-1; if k2-k1>=round(n/6.5) val,n

14、um=min(sum(d(:,k1+5:k2-5); d(:,k1+num+5)=0; endendd=qiege(d);y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=;while flag=0 m,n=size(d); left=1;wide=0; while sum(d(:,wide+1)=0 wide=wide+1; end if wide<y1 d(:,1:wide)=0; d=qiege(d); else temp=qiege(imcrop(d,1 1 wide m); m,n=size(temp); all=sum(sum(temp); two_thirds=sum(

15、sum(temp(round(m/3):2*round(m/3),:); if two_thirds/all>y2 flag=1;word1=temp; end d(:,1:wide)=0;d=qiege(d); endendword2,d=getword(d);word3,d=getword(d);word4,d=getword(d);word5,d=getword(d);word6,d=getword(d);word7,d=getword(d);figure(9);subplot(2,7,1),imshow(word1),title('1');subplot(2,7,

16、2),imshow(word2),title('2');subplot(2,7,3),imshow(word3),title('3');subplot(2,7,4),imshow(word4),title('4');subplot(2,7,5),imshow(word5),title('5');subplot(2,7,6),imshow(word6),title('6');subplot(2,7,7),imshow(word7),title('7');m,n=size(word1);word1=im

17、resize(word1,40 20);word2=imresize(word2,40 20);word3=imresize(word3,40 20);word4=imresize(word4,40 20);word5=imresize(word5,40 20);word6=imresize(word6,40 20);word7=imresize(word7,40 20);subplot(2,7,8),imshow(word1),title('1');subplot(2,7,9),imshow(word2),title('2');subplot(2,7,10),

18、imshow(word3),title('3');subplot(2,7,11),imshow(word4),title('4');subplot(2,7,12),imshow(word5),title('5');subplot(2,7,13),imshow(word6),title('6');subplot(2,7,14),imshow(word7),title('7');imwrite(word1,'1.jpg');imwrite(word2,'2.jpg');imwrite(w

19、ord3,'3.jpg');imwrite(word4,'4.jpg');imwrite(word5,'5.jpg');imwrite(word6,'6.jpg');imwrite(word7,'7.jpg');（2）子程序：（getword子程序） function word,result=getword(d) word=;flag=0;y1=8;y2=0.5; while flag=0 m,n=size(d); wide=0; while sum(d(:,wide+1)=0 && wide<=n-2 wide=wide+1; end temp=qiege(imcrop(d,1 1 w