車牌圖像定位及識別

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：*：指導(dǎo)教師：2014年7月18日車牌圖像定位與識別一、設(shè)計(jì)目的利用matlab實(shí)現(xiàn)車牌識別系統(tǒng)，熟悉matlab應(yīng)用軟件的根底知識，利用其解決數(shù)字信號處理的實(shí)際應(yīng)用問題，從而加深對理論知識的掌握，穩(wěn)固理論課上知識的同時(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(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識別。這

2、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(jìn)展字符與背景的別離，再提取牌照圖像。三、設(shè)計(jì)步驟1翻開計(jì)算機(jī)，啟動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；移動式存儲器；MATLAB軟件。五、設(shè)計(jì)過程車輛牌照識別整個(gè)系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符分割識別兩局部組成，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；字符識別可以分為字符分割和單個(gè)字符識別兩個(gè)模塊。(一對圖像進(jìn)展圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)和邊緣檢測等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：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。正是由于牌照圖象的這些特點(diǎn)，再經(jīng)過適當(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，因此可以在通過低通濾波器來濾除噪聲，但實(shí)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。刪除二值圖像的小對象車牌定位：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。字符分割與識別車牌的進(jìn)一步處理對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，對分割出來的字符進(jìn)展預(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(jìn)展識別給出文本形式的車牌。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)展字符識別。字符識別的算法很多，因?yàn)檐嚺谱址g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)有文字的塊，假設(shè)長度大于*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。對現(xiàn)實(shí)事物的設(shè)計(jì)不僅是對前面所學(xué)知識的一種檢驗(yàn)，而且也是對自己能力的一種提高。通過這次設(shè)計(jì)使我明白了自己原來知識還比擬欠缺。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，

6、在這整個(gè)過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