汽车车牌图像的区域 的分割与字符提取.doc

数字图像处理 课程设计报告 课设题目： 汽车车牌图像的区域分割与字符提取 学 院： 信息工程学院 专 业： 通信工程 班 级： 姓 名： 学 号： 指导教师： 目 录不要删除行尾的分节符，此行不会被打印 一. 课程设计任务 错误！未定义书签。 二. 课程设计原理及设计方案 1 三. 课程设计的步骤和结果 6 四. 课程设计总结 16 五. 设计体会 16 六. 参考文献 17 一．课程设计任务 在交通管理过程中，通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。对违章车辆，需要自动检测车牌信息，提取车牌号码，以便查找车主信息和监督管理。国内常用的一般车牌通常是是蓝底白字，长宽比3:1。 1、对车牌图像进行预处理，然后进行车牌定位； 2、进行字符分割； 2、对车牌中的数字、字母和汉字进行提取和识别； 3、要求自行设计方案、编写代码实现上述功能，并设计车牌识别的软件界面。 二．课程设计原理及设计方案 1.系统简述 一个完整的车牌识别系统闭应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像。车辆识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。车牌识别系统原理如图l所示。 （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。 （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。 （3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像 （4）字符识别：对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。 车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。 2.图像预处理 图2 预处理及边缘提取流程图 2.1灰度变换 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．常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。可对图像进行灰度化处理、提取背景图像、增强处理、图像二值化，边缘检测、滤波等处理。然后采用robert算子进行边缘检测，再用imopen和imclose对所得二值图像作开、闭操作进行滤波。 彩色图像分为R、G、B三个分量，分别显示出红、绿、蓝等各种颜色，灰度化就是使彩色的R、G、B 分量相等的过程。灰度值大的像素点比较亮（像素值最大为255，为白色） ，反之比较暗（像素值最小为 0，是黑色） 。 图像灰度化的算法主要有以下 3 种： 1）最大值法：使转化后R、G、B的值等于转化前 3 个值中最大的一个，即：R=G=B=max(R,G,B)，这种方法转换的灰度图亮度很高。 2）平均值法：使转化后R、G、B的值为转化前R、G、B的平均值 R=G=B=(R+G+B)/3 这种方法产生的灰度图像比较柔和。 3）加权平均值法：按照一定的权值，对R、G、B的值加权平均，即： R=G=B=(R+G+B)/3，其中、、分别为 R、G、B 的权值。、、取不同的值，将形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色最为敏感，红色次之，对蓝色的敏感性最低，因此使将得到较易识别的灰度图像。一般情况下，当=0.299、=0.587、=0.114时，得到的灰度图像效果最好。 2.2边缘提取 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础。边缘是图像的重要特征，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测。目前，边缘检测已成为计算机视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。车牌的一个重要特征就是在该区域存在大量的边缘信息，所以边缘检测对于我们进行车牌识别来说也是相当重要的。 边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向灰度变化剧烈。由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，传统的边缘检测就利用这个特点，通过计算图像中像素的梯度值来确定边缘点。 常用的图像边缘提取算子有Roberts算子、sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等，它们的模板分别如下： (1)Roberts梯度算子： (2)Sobel算子： (3)Prewitc算子： (4)Laplacian算子： 3.车牌定位 自然环境下，汽车图像背景复杂，光照不均匀，在自然背景中准确地确定牌照区域是