数字图像处理论文

 时间:2016-06-09 00:07:23 贡献者:张鑫

导读:姓名 学号 成绩张鑫 1341901230江苏科技大学 数字图像处理本科生课程论文论文题目:车牌识别方法研究 完成时间:2016、6、5 所在专业:计算机科学与技术 所在班级:13419012车牌识别方法研究

数字图像处理论文90911new.doc
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姓名 学号 成绩张鑫 1341901230江苏科技大学 数字图像处理本科生课程论文论文题目:车牌识别方法研究 完成时间:2016、6、5 所在专业:计算机科学与技术 所在班级:13419012

车牌识别方法研究13 级计算机专业 2 班 1341901230 张鑫 摘要: 车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色,一个设计优良的车牌识别 系统会给人们生活带来极大的方便,本文通过运用 matlab 和数字图像处理的一 些知识简单通过图像预处理,车牌定位,字符分割,采用模板匹配法实现车牌字 符的识别。

关键词:图像预处理 边缘处理 字符分割 字符识别一、研究背景随着我国公路交通事业的发展,车辆的数量正在迅速增长,在给出行提供 方便的同时, 车辆管理上存在的问题日益突出,人工管理的方式已经不能满足实 际的需要。

微电子、 通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理 效率。

作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。

近年来 计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟,为传统的交通管理带来巨大转 变,先进的计算机处理技术,不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出 来, 而且能够大大提高其精确度,汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目 的下进行开发的。

汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园 区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义,成为信息处理 技术的一项重要研究课题。

车牌识别的难点: 1)由于车牌图像多在室外采集,会受到光照条件、天气条件的影响,会出 现图像模糊,对比度低,目标区域过小,色彩失真等影响,并且会伴随复杂的背 景图像,这些都会影响车牌定位及识别。

2)每次采集时目标所处位置不会一样,采集视角会有很大变化,并且由于 车牌挂的不正,都将导致车牌出现扭曲。

3)牌照多样性。

其他国家的汽车牌照格式,如尺寸大小,牌照上字符的排 列等,通常只有一种。

而我国则根据不同车型、用途,规定了多种牌照格式,例 如分为军车、警车、普通车等。

我国标准车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数 字组成的, 汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同, 增加了识别的难度。

4) 我国汽车牌照的底色和字符颜色多样, 蓝底白字、 黄底黑字、 黑底白字、 红底黑字、绿底白字等多种。

5)由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重,这种情况下国外发 达国家不允许上路,而在我国仍可上路行驶。

使得车牌的对比度降低,特征不是 很明显,即使在定位准确的情况下,字符的识别也会受到很大影响。

目前在国内存在多种牌照格式,且存在以上种种困难和特殊性,加大了我

国车牌自动识别的难度,使得中国车辆牌照识别远远难于国外的车辆牌照识别。

因而如何提高识别率和识别处理的实时性及实用性成了一个紧要的任务。

二、主要理论概况2.1 一个完整的车牌号识别系统要完成从图像采集到字符识别输出,过程相当复杂,基本可以分成硬件部分跟软件部分,硬件部分包括系统触发、图像采 集,软件部分包括图像预处理、车牌位置提取、字符分割、字符识别四大部分, 一个车牌识别系统的基本结构如图 2.1 所示:原始图像图像预处 理车牌位置 提取字符分割字符识别输出结果图 2.1 车牌识别系统基本结构框图 1:原始图像:由停车场固定彩色摄像机、数码相机或其他扫描装置拍摄到 的图像。

2:图像预处理:对动态采集到的图像进行滤波,边界增强等处理以克服图 像处理。

3: 车牌位置提取: 通过运算得到图像的边缘, 再计算边缘图像的投影面积, 寻找谷峰点以大概确定车牌的位置,再计算连通域的宽高比,剔除不在阈值范围 内的连通域,最后便得到了车牌区域。

4:字符分割:利用投影检测的字符定位分割方法得到单个的字符。

5: 字符识别: 利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出 字符。

6:输出结果:得到最后的汽车牌照,包括汉字、字母和数字。

2.2 车牌号图像识别要进行牌照号码、颜色识别 。

为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤: a.牌照定位,定位图片中的牌照位置; b.牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来; c.牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成牌照号码。

牌照识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实 现,通常与牌照识别互相配合、互相验证。

三、研究的主要内容 3.1 总体实行方案

用摄像机获取自然环境下的汽车彩色图像,将彩色图像用 matlab 软件处 理成灰度图像并绘制直方图, 然后进行边缘检测图像的腐蚀,平滑图像以及去除 二值图像的小对象等操作, 再进行车牌的定位和字符分割与识别最终达到识别车 牌照的目的3.2各模块的实现输入待处理的原始图像3.2.1I=imread('d:\a.png'); imshow(I);结果如下图 4.2.13.2.2 图像的灰度化并绘制直方图 I=imread('d:\a.jpg'); I1=rgb2gray(I);%灰度处理 subplot(1,2,1),imshow(I1);title('gray image'); subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');

图 3.2.23.2.3 边缘检测边缘是一定存在在两个拥有不一样灰度值的相邻的区域之间的, 是灰度值 不连续的一种表现,也是分割图象、纹理和形状特征提取等图像分析的基础。

本 文用 Roberts 算子来实现边缘检测,他是一种利用局部差分算子寻找边缘的算 子,Robert 算子图像处理后结果边缘不是很平滑,当然还需要后续的腐蚀,平滑 图像以及去除二值图像的小对象操作来提高精度。

由于阈值越小检测的边缘越 丰富,结合选取的灰度图选择阈值为 0.16 较为合适。

I=imread('d:\cars.jpg'); I2=edge(I1,'roberts',0.16,'both'); imshow(I2);title('roberts operator edge detection image');

图 3.2.33.2.4 图像的腐蚀操作腐蚀操作就是通过不断的删除图片上的像素,将图片缩小,以此来达到去除小点 状图形的效果。

I=imread('d:\cars.jpg'); se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se); imshow(I3);title('corrosion image');

图 3.2.43.2.5 平滑图像图像平滑是去掉图像中的高频信息,使图像变的模糊,噪声一般都是高频信 息,平滑的过程也就意味着除去图片噪声的过程 I=imread('d:\cars.jpg'); se=strel('rectangle',[16,16]); I4=imclose(I3,se); imshow(I4);title('smothing image');

图 3.2.53.2.6 除去二值图像的小对象除去二值图像的小对象就为了去掉面积较小无关的白色区域, 将车牌所在的大面 积白色区域凸显出来。

I=imread('d:\cars.jpg');I5=bwareaopen(I4,200); figure(6),imshow(I5);title('remove the small objects');图 3.2.6

3.3 车牌定位自然环境下,汽车图像背景十分复杂,受光照不均匀、污渍等影响,所以在 自然背景下准确的将车牌区域确定下来是整个识别过程的关键, 所以先要对原图 像进行大范围横向(X),纵向(Y)像素点相关搜索,找到符合汽车牌照的候 选区,然后对候选区做进一步的分析,判断,最终确定一个最佳的区域作为牌照 区域。

[y,x,z]=size(I5);%返回 I5 各维的尺寸,存储在 x,y,z 中? myI=double(I5);%将 I5 转换成双精度?tic??????%tic 计时开始, toc 计 时结束? tic; Blue_y=zeros(y,1);%产生一个 y*1 的零阵?? for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统 计?????????????? end end end [temp MaxY]=max(Blue_y);%Y 方向车牌区域确定???%?MaxY 是 yellow_y 元素中最大值 temp 的索引?? PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2

for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)==1) Blue_x(1,j)=Blue_x(1,j)+1; end end end PX1=1; while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1PX1)) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-1; %车牌区域校正?? PX2=PX2+1; size(I) dw=I(PY1:PY2-9,PX1:PX2,:); toc; subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');%车牌行方向 区域的确定? subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁减后的彩色车牌图像');% 车牌已经定位后的区域显示如下:

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