基于MATLAB的图像处理的课程设计(车牌识别系统)讲解.doc

目录 课程设计目的…………………..………………….…………3 课程设计要求………………….………………………….….3 课程设计的内容………………..……………………….……3 题目分析…………………………………………….………..3 总体设计……………….…………………………….……….4 具体设计……………………………………………..…….…5 1、文件……………….………………………………….……….5 1.1、打开………..…………………………………….…………5 1.2、保存…………………………..………………….…………5 1.3、退出……………………..……………………………….…5 2、编辑…………………………..…………………………………5 6.2.1、灰度………………………..………………….……………5 6.2.2、亮度………………………..………………….……………6 6.2.3、截图…………………………..……………….……………7 6.2.4、缩放…………………………..…………….………………7 3、旋转…………………………………..…………………………9 6.3.1、上下翻转…………………….…………….………………9 6.3.2、左右翻转………………….…………….…………………9 6.3.3任意角度翻转…………………………….…………………9 6.4、噪声………………………………..…………..………………10 6.5、滤波……………………………………..………..……………10 6.6、直方图统计……………………………………………………11 6.7、频谱分析………………………………………..…..…………12 6.7.1、频谱图………………………… …… …… ……….……12 6.7.2、通过高通滤波器………………… …… .……………….12 6.7.3、通过低通滤波器……………………………….. ……….13 6.8、灰度图像处理………………………………………… . …….14 6.8.1、二值图像……………………………………………….. .14 6.8.2、创建索引图像……………………………………… .…..14 6.9、颜色模型转换……………………………..… ..……………14 6.10、操作界面设计……………………………………..…………15 程序调试及结果分析………………….……………………15 心得体会…………………………….………………………16 参考文献…………………………….………………………17 附录………………………….………………………………18 基于MATLAB的图像处理的课程设计 摘要： 数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。MATLAB，数字图像处理软件的知识基本程序设计，城市交通智能交通城市交通城市交通通信车牌识别智能交通 （1）灰度校正 由于牌照图象在拍摄时受到种种条件的限制和干扰，图象的灰度值往往与实际景物不完全匹配，这将直接影响到图象的后续处理。如果造成这种影响的原因主要是由于被摄物体的远近不同，使得图象中央区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图象灰度失真，或是由于曝光不足而使得图像的灰度变化范围很窄。这时就可以采用灰度校正的方法来处理，增强灰度的变化范围、丰富灰度层次，以达到增强图象的对比度和分辨率。我们发现车辆牌照图象的灰度取值范围大多局限在r=(50,200)间，而且总体上灰度偏低，图象较暗 图6 灰度增强后的图像 （2）平滑处理 对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法，也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法来削弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。 例如，某一象素点的邻域S 有两种表