汽车车牌号码识别.docVIP

目录 1 技术要求 1 2 基本原理 1 3 各模块的功能 2 3.1 图像预处理 2 3.2 车牌定位 5 3.3 字符分割和识别 7 4 调试过程及结论 11 5 心得体会 11 6 参考文献 12 汽车车牌的号码识别 1 技术要求 用相机拍摄获取彩色汽车车牌的图片，应用MATLAB软件对所拍摄车牌号图片进行相应处理（如，去噪，去除背景提取目标，边缘分割，轮廓提取等）最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字 2 基本原理 汽车车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行有哪些信誉好的足球投注网站、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。车辆牌照识别系统的基本工作原理 我们知道输入的彩色图像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度，因此对图像进行识别等处理时，将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。对图像进行灰度化处理、边缘提取、再利用形态学方法对车牌进行定位。具体步骤如下：首先对图像进行灰度转换，二值化处理然后采用4X1的结构元素对图像进行腐蚀，去除图像的噪声。采用25X25的结构元素，对图像进行闭合应算使车牌所在的区域形成连通。在进行形态学滤波去除其它区域。 3.1 图像预处理 对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。 I=imread(car.jpg);%应用imread函数从图形文件中读取图像 figure(); imshow(I), title(原始图像); 图-2 原始图像 对提取出来的原始图像进行下列处理：转化为灰度图像，采用Robert算子进行边缘检测，腐蚀图像，填充图像，形态滤波。具体各个过程的源程序如下所示： I1=rgb2gray(I); %转化为灰度图像 imshow(I1),title(灰度图像);%用imshow函数显示灰度图像如图3所示： 图-3 灰度图像 I2=edge(I1,robert,0.09,both); %采用robert算子进行边缘检测 imshow(I2),title(边缘检测后图像);%用imshow函数显示边缘检测后图像如图4所示： 图-4 边缘检测后图像 se=[1;1;1]; %线型结构元素 I3=imerode(I2,se); %腐蚀图像 imshow(I3),title(腐蚀后边缘图像);%用imshow函数显示腐蚀后边缘图像如图5所示： 图-5 腐蚀后边缘图像 se=strel(rectangle,[25,25]); %矩形结构元素 I4=imclose(I3,se); %图像聚类、填充图像 imshow(I4),title(填充后图像);%用imshow函数显示填充后图像如图6所示： 图-6 填充后图像 I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分 imshow(I5),title(形态滤波后图像);%用imshow函数显示形态滤波后图像如图7所示 图-7 形态滤波后图像 3.2 车牌定位 从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。 [y,x,z]=size(I5); I6=double(I5); Y1=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if(I6(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(Y1); figure(); PY1=MaxY; while ((Y1(PY1,1)=50)(PY11)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Y1(PY2,1)=50)(PY2y)) PY2=PY2+1; end IY=I(PY1:PY2,:,:); X1=zeros(1,x); for j=1:x for i=PY1:PY2 if(I6(i,j,1)==1) X1(1,j)= X1(1,j)+1; end end end PX1=1; while ((X1(1,PX1)3)(PX1x)) PX1=PX1+1; end PX2=x; while ((X1(1,PX2)3)(P