




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文檔簡(jiǎn)介
1、-. z.專業(yè)綜合實(shí)驗(yàn)報(bào)告-數(shù)字圖像處理專業(yè):電子信息工程班級(jí):*:指導(dǎo)教師:2014年7月18日車牌圖像定位與識(shí)別一、設(shè)計(jì)目的利用matlab實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別系統(tǒng),熟悉matlab應(yīng)用軟件的根底知識(shí),利用其解決數(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,穩(wěn)固理論課上知識(shí)的同時(shí),加強(qiáng)實(shí)踐能力的提高,理論聯(lián)系實(shí)踐,提高自身的動(dòng)手能力。同時(shí)不斷的調(diào)試程序也提高了自己獨(dú)立編程水平,并在實(shí)踐中不斷完善理論根底,有助于自身綜合能力的提高。二、設(shè)計(jì)內(nèi)容和要求 車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包含圖像獲取、圖像處理、圖像分割、字符識(shí)別、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等幾個(gè)局部,能夠完成復(fù)雜背景下汽車牌照的定位分割以及牌照字符的自動(dòng)識(shí)別。這
2、里,只要求對(duì)給定的彩色車牌圖像變換成灰度圖像,用閾值化技術(shù)進(jìn)展字符與背景的別離,再提取牌照?qǐng)D像。三、設(shè)計(jì)步驟1翻開(kāi)計(jì)算機(jī),啟動(dòng)MATLAB程序;2調(diào)入給定的車牌圖像,并按要求進(jìn)展圖像處理;3記錄和整理設(shè)計(jì)報(bào)告四、設(shè)計(jì)所需設(shè)備及軟件計(jì)算機(jī)一臺(tái);移動(dòng)式存儲(chǔ)器;MATLAB軟件。五、設(shè)計(jì)過(guò)程車輛牌照識(shí)別整個(gè)系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符分割識(shí)別兩局部組成,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(shí)別可以分為字符分割和單個(gè)字符識(shí)別兩個(gè)模塊。(一對(duì)圖像進(jìn)展圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)和邊緣檢測(cè)等1.載入車牌圖像:將彩圖轉(zhuǎn)換為灰度圖并繪制直方圖:用roberts算子進(jìn)展邊緣檢測(cè):圖像中
3、車輛牌照是具有比擬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?qǐng)D象的這些特點(diǎn),再經(jīng)過(guò)適當(dāng)?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。圖像實(shí)施腐蝕操作:平滑圖像: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。刪除二值圖像的小對(duì)象車牌定位: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
4、中找到車牌所在的位置。字符分割與識(shí)別車牌的進(jìn)一步處理對(duì)分割出的彩色車牌圖像進(jìn)展灰度轉(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別離出組成車牌的單個(gè)字符圖像,對(duì)分割出來(lái)的字符進(jìn)展預(yù)處理二值化、歸一化,然后分析提取,對(duì)分割出的字符圖像進(jìn)展識(shí)別給出文本形式的車牌。字符分割在汽車牌照自動(dòng)識(shí)別過(guò)程中,字符分割有承前啟后的作用。它在前期牌照定位的根底上進(jìn)展字符的分割,然后再利用分割的結(jié)果進(jìn)展字符識(shí)別。字符識(shí)別的算法很多,因?yàn)檐嚺谱址g間隔較大,不會(huì)出現(xiàn)字符粘連情況,所以此處采用的方法為尋找連續(xù)有文字的塊,假設(shè)長(zhǎng)度大于*閾值,則認(rèn)為該塊有兩個(gè)字符組成,需要分割。在此只進(jìn)展了歸一化處理,然后進(jìn)展
5、后期處理。六總結(jié)根據(jù)車牌特點(diǎn),一般采用的車牌定位算法有:1.邊緣檢測(cè)定位算法;2.利用哈夫變換進(jìn)展車牌定位;3.色彩分割提取車牌等。這里我采用的是邊緣檢測(cè)的方法實(shí)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(duì)在車牌定位,圖像預(yù)處理后比擬規(guī)則的車牌圖像。優(yōu)點(diǎn)是程序邏輯設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,循環(huán)執(zhí)行功能單一,便于設(shè)計(jì)和操作,程序執(zhí)行時(shí)間短。對(duì)現(xiàn)實(shí)事物的設(shè)計(jì)不僅是對(duì)前面所學(xué)知識(shí)的一種檢驗(yàn),而且也是對(duì)自己能力的一種提高。通過(guò)這次設(shè)計(jì)使我明白了自己原來(lái)知識(shí)還比擬欠缺。這個(gè)設(shè)計(jì)讓我學(xué)到了很多東西,涉及到方方面面的知識(shí),
6、在這整個(gè)過(guò)程中我們查閱了大量的資料,得到了教師和同學(xué)的幫助,我在此對(duì)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);I2=edge(I1,roberts,0.18,both);figure(3),imshow(I2);title(roberts邊緣檢測(cè)圖);se=1;1;1;I3=imerode
7、(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),imshow(I5);title(去除小對(duì)象);y,*,z=size(I5);myI=double(I5);ticBlue_y=zeros(y,1);for i=1:y for j=1:* if(myI(i,j,1)=1) Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1; end endend
8、temp Ma*Y=ma*(Blue_y);PY1=Ma*Y;while(Blue_y(PY1,1)=5)&(PY11) PY1=PY1-1;endPY2=Ma*Y;while(Blue_y(PY2,1)=5)&(PY2y) PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);Blue_*=zeros(1,*);for j=1:* for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)=1) Blue_*(1,j)=Blue_*(1,j)+1; end endendP*1=1;while(Blue_*(1,P*1)3)&(P*1*) P*1=P*1+1;endP*2=*;while(
9、Blue_*(1,P*2)P*1) P*2=P*2-1;endP*1=P*1-1;P*2=P*2+1;dw=I(PY1:PY2-8,P*1:P*2,:);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
10、(b),title(車牌灰度圖像);g_ma*=double(ma*(ma*(b);g_min=double(min(min(b);T=round(g_ma*-(g_ma*-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(filter2(h,d);imwrite(d,after aver
11、age 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,e*pansion or corrosion the licence plate.jpg);subplot(3,2,4),imshow(d),title(e*pansion or corrosio
12、n 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=round(n/6.5) val,num=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
13、=0; while sum(d(:,wide+1)=0 wide=wide+1; end if widey2 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(2,7,2),imshow(word2)
14、,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=imresize(word1,40 20);word2=imresize(word2,40 20);word3=imresize(word3,40 20);
15、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),imshow(word3),title(3);subplot(2,7,11),imshow(word4),title(4);subplot(2,7,12),imshow(word5),titl
16、e(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(word3,3.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
17、.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 wide m); m1,n1=size(temp); if widey2 d(:,1:wide)=0; if sum(sum(d)=0 d=qiege(d); % 切割出最小*圍 else word=;flag=1; end else word=qiege(imcrop(d,1 1 wide m); d(:,1:wide)=0; if sum(sum(d)=0; d=qi
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