基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文

 时间:2019-05-07 03:26:31 贡献者:张俭

导读:本科生毕业论文(设计)题 目: 姓 名: 学 院: 专 业: 班 级: 学 号: 指导教师:基于数字图像处理的车牌识别设计周金鑫数理与信息工程学院电子信息工程1111665110130刘纯利职称: 教授2014 年 12 月

机器视觉系统核心技术之数字图像处理
机器视觉系统核心技术之数字图像处理

本科生毕业论文(设计)题 目: 姓 名: 学 院: 专 业: 班 级: 学 号: 指导教师:基于数字图像处理的车牌识别设计周金鑫数理与信息工程学院电子信息工程1111665110130刘纯利职称: 教授2014 年 12 月 24 日 安徽科技学院教务处制1

目录摘要....................................................................... 3关键词..................................................................... 31、设计目的................................................. 3 矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。

2、设计原理:............................................................... 3 3、设计步骤:............................................................... 3 4、实行方案................................................................ 44.1. 总体实行方案: ..................................................... 4 4.2. 各模块的实现: ..................................................... 44.2.1 输入待处理的原始图像: .......................... 4 聞創沟燴鐺險爱氇谴净。

4.2.2 图像的灰度化并绘制直方图: ...................... 5 残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。

4.2.3 边缘检测...................................................... 6 4.2.4 图像的腐蚀操作: ............................... 7 酽锕极額閉镇桧猪訣锥。

4.2.5 平滑图像 ....................................... 8 彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。

4.2.6 除去二值图像的小对象 .......................................... 8 4.3 车牌定位............................................. 9 謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。

4.4 字符的分割与识别................................................... 11 4.4.1.车牌的再处理................................................. 11 4.4.2 字符分割 ..................................................... 13 4.5 车牌识别:.......................................... 17 厦礴恳蹒骈時盡继價骚。

5、总结:................................................... 20 茕桢广鳓鯡选块网羈泪。

6、致谢................................................................... 20 7、参考文献:............................................... 20 鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。

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基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生 周金鑫 指导教师 刘纯利摘要: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。

籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。

关键词 : 图像预处理 边缘处理 字符分割 字符识别1、设计目的车牌识别系统主要是为了辨别所拍图片中的车牌部分,以此识别车辆。

通过车牌识 别系统的设计,来实现经过我校西大门的车辆的识别。

預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。

2、设计原理:设计的原理主要如下图所示:触发设备摄像设备照明设备车牌识别处 理单元图像采集设 备3、设计步骤:流程图如下:3

图象输入 图像预处理车牌定位 字符分割 字符识别4、实行方案4.1. 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。

渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。

4.2. 各模块的实现:4.2.1 输入待处理的原始图像: I=imread(‘car.jpg'); imshow(I);%显示车牌的原始图片,结果如下:4

图 4.2.1 原始图像 picture14.2.2 图像的灰度化并绘制直方图: 彩色图像的存储器所需的成本高,且减缓系统的速度执行,所以,在图像识别处理彩色图像一般都转换成灰度图像,以加快图像信息的处理速度。

从彩色图像到灰度图 像的转换叫做灰度处理。

灰度直方图的横坐标代表图片的像素数,从左到右由暗到亮,灰 度直方图的纵轴就表示其所占有图片的面积,峰值越低就意味着该明暗值的像素数量越 少,从图 4.2.2 可以看出峰值最高的即为车牌区域。

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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');%绘制灰度图和直方图擁締凤袜备訊顎轮烂蔷。

显示结果图像如下:5

图 4.2.2 灰度化并绘制直方图 picture24.2.3 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。

贓熱俣阃歲匱阊邺镓騷。

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。

用 roberts 算子实行边缘检测: I2=edge(I1,'roberts',0.16,'both'); imshow(I2);title('roberts operator edge detection image');坛摶乡囂忏蒌鍥铃氈淚。

结果如下:6

图 4.2.3 边缘检测 picture3 4.2.4 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。

se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se);%图像腐蚀操作 imshow(I3);title('corrosion image');图 4.2.4 图像腐蚀操作 picture47

4.2.5 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。

蜡變黲癟報伥铉锚鈰赘。

se=strel('rectangle',[16,16]);%建立正方形结构元素 I4=imclose(I3,se);% 图像聚类和填充 imshow(I4);title('smothing image');图 2.5 平滑图像 picture54.2.6 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。

I5=bwareaopen(I4,1900);% 除去聚团灰度值在 1900 以下的部分imshow(I5);title('remove the small objects'); %滤波后图像買鲷鴯譖昙膚遙闫撷凄。

显示结果如下 :8

图 4.2.6 除去二值图像的小对象 picture64.3 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。

綾镝鯛駕櫬鹕踪韦辚糴。

代码显示如下:[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Blue_y=zeros(y,1);%产生一个 y*1 的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%若 myI 的图像中坐标(i,j)的点值为 1,则表示蓝色背景%则 Blue_y(i,1)的值加 1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend9

[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)&&(PY2PX1))PX2=PX2-1; end10

PX1=PX1-1;%车牌区域校正 PX2=PX2+1; dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:); t=toc; subplot(1,2,1),imshow(IY),title('Line direction areas');%车牌行方向区域的 确定驅踬髏彦浃绥譎饴憂锦。

subplot(1,2,2),imshow(dw),title('positioning color images');%车牌已经定 位后的区域显示如下:猫虿驢绘燈鮒诛髅貺庑。

图 4.3.1 车牌的定位 picture7 4.4 字符的分割与识别 4.4.1.车牌的再处理划分彩色图像需经过灰度变换,二值化,均值滤波,腐蚀和膨胀到一个字符,并对 分割字符进二值化、归一化等图像预处理使车牌图像的车牌号字符分割构成隔离,然后 分析识别已经分割字符识的图像并用文本的车牌号的形式呈现出来。

代码显示如下:锹籁饗迳琐筆襖鸥娅薔。

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imwrite(dw,'dw.jpg');%把彩色车牌写入 dw 文件里 a=imread('dw.jpg');%读取车牌文件数据 b=rgb2gray(a);%把车牌图像变换为灰度图 imwrite(b,'gray licence plate.jpg');%把灰度图像写入文件里 subplot(3,2,1),imshow(b),title('车牌灰度图像') g_max=double(max(max(b))); g_min=double(min(min(b))); T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 表示二值化的阈值 [m,n]=size(b); d=(double(b)>=T); % d:二值图像 imwrite(d,'binary licence plate.jpg'); subplot(3,2,2),imshow(d),title('before filtering binary licence plate')構氽頑黉碩饨荠龈话骛。

%均值滤波之前 % 滤波 h=fspecial('average',3); %模板的尺寸:3*3,average:均值滤波,建立滤波算子 d=im2bw(round(filter2(h,d)));%用指定的滤波器 h 然后对其均值滤波即进行 d imwrite(d,'after average licence plate.jpg'); subplot(3,2,3),imshow(d),title('after average licence plate')輒峄陽檉簖疖網儂號泶。

% 操作某些图象 % 膨胀或腐蚀 % se=strel('square',3); %图片膨胀处理 % 'line'/'diamond'/'ball'... se=eye(2); % eye(n) returns the n-by-n identity matrix 单位矩阵尧侧閆繭絳闕绚勵蜆贅。

[m,n]=size(d); if bwarea(d)/m/n>=0.36 d=imerode(d,se);%假如大于 0.36 即图像进行腐蚀12

elseif bwarea(d)/m/n<=0.23 d=imdilate(d,se);%假如小于即实现膨胀操作 end imwrite(d,'expansion or corrosion the licence plate.jpg');识饒鎂錕缢灩筧嚌俨淒。

subplot(3,2,4),imshow(d),title('expansion or corrosion the licence plate');凍鈹鋨劳臘锴痫婦胫籴。

运行结果显示如下:图 4.4.1 字符分割与识别 picture8 4.4.2 字符分割字符分割就是把已经定位好的车牌区域上的字符分别提取出来,我们知道中国的车 牌上字符之间是存在间隙的,就是利用这个间隙来实现我们对定位区域的车牌分割,通 过搜索连续在一起的字符块,若长度高于某一阈值,则为两个字符组成,要分割,对分13

割好的字符再进行归一化的处理。

恥諤銪灭萦欢煬鞏鹜錦。

%搜索连续在一起的字符块,若长度高于某一阈值,则为两个字符组成,要分割,对分割 %建立子函数 qiege、getword,调用子程序,分割车牌字符并做归一化的处理鯊腎鑰诎褳鉀沩懼統庫。

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~=nwhile s(j)==0 j=j+1;end k1=j; while s(j)~=0 && j<=n-1j=j+1; end k2=j-1; if k2-k1>=round(n/6.5)[val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k2-5]))); d(:,k1+num+5)=0; % 分割车牌字符 end end % 进一步切割 d=qiege(d); % 切割出 7 七个字符 y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=[]; while flag==0 [m,n]=size(d); left=1;wide=0; while sum(d(:,wide+1))~=014

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