數(shù)字車牌識別系統(tǒng)設計和灰度處理

1、 目 錄1、摘要2、引言3、步驟 圖像處理 車牌定位 字符分割 字符識別 灰度變換4、算法實現(xiàn) 5、測試結(jié)果與分析6、總結(jié)與體會A組題目三）：1摘要采用數(shù)字圖像處理技術對拍攝的車牌圖片進行預處理。進行車牌定位，字符分割，取得初始字符模型。對車牌中的數(shù)字、字母和漢字進行提取和識別，供后續(xù)程序使用。本文描述了采用數(shù)字圖像處理技術設計算法進行各種處理。2引言數(shù)字圖像處理，起源于20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，采用了數(shù)字壓縮技術。1964年美國的JPL實驗室處理了太空船“徘徊者七號”發(fā)回的月球照片，標志著數(shù)字圖像處理技術開始得到實際應用。其后，衛(wèi)星遙感、軍事、氣象

2、、醫(yī)學等學科的發(fā)展推動了數(shù)字圖像處理技術的快速發(fā)展。目前。數(shù)字圖像處理己成為工程學、計算機科學、信息科學、物理學、化學、生物學等學科的學習研究對象。在交通管理過程中，通常采用視頻監(jiān)控方式對闖紅燈和超速等違章車輛進行監(jiān)督。對違章車輛，需要自動檢測車牌信息，提取車牌號碼，以便查找車主信息和監(jiān)督管理。3步驟3.1理論知識3.1.1圖像預處理輸入車牌圖像灰度校正平滑處理提取邊緣3.1.2 灰度變換輸入的彩色圖像包含大量顏色信息，會占用較多的存儲空間，且處理時也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此對圖像進行識別等處理時常將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以加快處理速度。可對圖像進行灰度化處理、提取背景圖像、增強處理、圖像

3、二值化，邊緣檢測、濾波等處理。然后采用robert算子進行邊緣檢測，再用imopen和imclose對所得二值圖像作開、閉操作進行濾波。3.1.3 邊緣提取數(shù)字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標區(qū)域的識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領域十分重要的基礎。邊緣是圖像的重要特征，圖像理解和分析的第一步往往就是邊緣檢測。目前，邊緣檢測已成為計算機視覺研究領域最活躍的課題之一，在工程應用中占有十分重要的地位。車牌的一個重要特征就是在該區(qū)域存在大量的邊緣信息，所以邊緣檢測對于我們進行車牌識別來說也是相當重要的。邊緣是以圖像的局部特征不連續(xù)的形式出現(xiàn)的，也就是指圖像局部亮度變化最顯著的部分，如灰度值的突變、顏色的突

4、變、紋理結(jié)構的突變等，同時邊緣也是不同區(qū)域的分界處。圖像邊緣有方向和幅度兩個特性，通常沿邊緣的走向灰度變化平緩，垂直于邊緣走向灰度變化劇烈。由于邊緣是圖像上灰度變化最劇烈的地方，傳統(tǒng)的邊緣檢測就利用這個特點，通過計算圖像中像素的梯度值來確定邊緣點。3.1.4 車牌定位自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜，光照不均勻，在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個圖像識別過程中的關鍵。首先對采集到的圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳區(qū)域作為牌照區(qū)域。將其從圖像中分割嘲出來，同時要考慮車牌傾斜問題。算法流程如下3.1.5 字符分割

5、完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割為單個字符，可采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值并且該位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制等條件。利用垂直投影法實現(xiàn)復雜環(huán)境下汽車圖像中的字符分割效果較好。3.1.6 字符識別字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ鞘紫葘⒎指詈蟮淖址祷?，并將其尺寸縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有模板進行匹配，最后選取最佳匹配作為結(jié)果。建立數(shù)字庫對該方法在車牌識別過程中很重要，數(shù)字庫準確才能保證檢測出的數(shù)據(jù)正確?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡的算法有兩種，一種是先對特征提取待識別字

6、符，然后用所獲得的特征訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器；另一種是直接將待處理圖像輸入網(wǎng)絡由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別結(jié)果。模板匹配實現(xiàn)簡單，當字符較規(guī)整時，對字符圖像的缺損、污跡干擾適應力強且識別率高。因此，這里將模板匹配作為車牌字符識別的主要方法。根據(jù)課程設計的內(nèi)容和要求。首先必須要了解Matlab用戶界面設計工具箱，然后能靈活運用Matlab圖形處理工具進行相應的用戶界面設計和圖像處理，最后程序設計和功能實現(xiàn)。具體步驟如下：雙擊打開MATLAB 7.0FileNewGUI單擊axes，設置用戶界面。axes1大小單擊 OK，調(diào)用所需按鈕調(diào)整大小、顏色、修改名稱；再建axes2單擊OK，調(diào)整按鈕大小和顏

7、色，修改名稱保存ViewM-file Edit編寫程序 打開 name,path=uigetfile(*.*,);file=path,name;axes(handles.axes1);x=imread(file); %讀取圖像handles.img=x; guidata(hObject, handles); %輸出保存filename,pathname = uiputfile(*.bmp,);if isequal(filename,pathname,0,0)errordlg(無圖像或未處理 );return;elsefile=strcat(pathname,filename); i=getim

8、age(handles.axes2); imwrite(i,file);end另存filename,pathname = uiputfile(*.bmp,);if isequal(filename,pathname,0,0)errordlg( );return;elsefile=strcat(pathname,filename);k=handles.axes2;i=getimage(k);imwrite(i,file);end打印printdlg printdlg(fig) printdlg(-crossplatform,fig)printdlg(-setup,fig)退出clc;close

9、all;close(gcf) 直方圖統(tǒng)計axes(handles.axes2);x=(handles.img);set(handles.axes2 ,xtick,0:50:255);if isrgb(x)y=rgb2gray(x);elsey=x;enda=imhist(y);y1=a(1:15:256);x1=1:15:256;bar(x1,y1);直方圖均衡axes(handles.axes2);x=(handles.img);if isrgb(x)a=histeq(x(:,:,1);b=histeq(x(:,:,2);c=histeq(x(:,:,3);k(:,:,1)=a;k(:,:,

10、2)=b;k(:,:,3)=c;imshow(k);elseh=histeq(x);imshow(h)end 上下翻轉(zhuǎn)axes(handles.axes2);x=(handles.img);if isrgb(handles.img) for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k); end imshow(y); title()else y(:,:,:)=flipud(x(:,:,:); imshow(y) title()end左右翻轉(zhuǎn)axes(handles.axes2);x=(handles.img);if isrgb(handles.img) for k=1:3 y(

11、:,:,k)=fliplr(x(:,:,k); end imshow(y); title()else y(:,:,:)=fliplr(x(:,:,:); imshow(y); title(?)end彩色變灰色axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img) x=rgb2gray(handles.img); imshow(x);else errordlg(這已經(jīng)是灰度圖像，轉(zhuǎn)換失敗)end二值化處理axes(handles.axes2);x=(handles.img);if isrgb(x) y=rgb2gray(x);% else y=x;end y1=gra

12、ythresh(y);% a=im2bw(y,y1);% imshow(a)title(圖像二值化)偽色彩增強axes(handles.axes2);ifisrgb(handles.img)I=(handles.img);I=double(I);m,n=size(I);c=256;fori=1:mforj=1:nifI(i,j)=c/4R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=c;elseifI(i,j)=c/2R(i,j)=0;G(i,j)=c;B(i,j)=-4*I(i,j)+2*c;elseifI(i,j)=60)&(PY15) PY1=PY1-5; end PY2

13、=MaxY; while (Blue_y(PY2,1)=50)&(PY2y) PY2=PY2+5; end IY=yi(PY1:PY2,:,:); Blue_x=zeros(1,x); for j=1:x 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)&(PX1x) PX1=PX1+1; end PX2=x; while (Blue_x(1,PX2)PX1) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-2; PX2=PX2+2; dw=yi

14、(PY1:PY2,PX1:PX2,:,:); t=toc; imwrite(dw,dw.jpg);axes(handles.axes2);imshow(dw);title(定位剪切后的彩色車牌圖像)end車牌字符分割filename,filepath=uigetfile(dw.jpg,輸入一個定位裁剪后的車牌圖像);jpg=strcat(filepath,filename);y=imread(dw.jpg);b=rgb2gray(y);imwrite(b,1.車牌灰度圖像.jpg);g_max=double(max(max(b);g_min=double(min(min(b);T=round(

15、g_max-(g_max-g_min)/3);m,n=size(b);d=(double(b)=T);imwrite(d,2.車牌二值圖像.jpg);h=fspecial(average,3);d=im2bw(round(filter2(h,d);imwrite(d,4.均值濾波后.jpg);se=eye(2);m,n=size(d);ifbwarea(d)/m/n=0.365d=imerode(d,se);elseifbwarea(d)/m/n=0.235d=imdilate(d,se);endimwrite(d,5.jpg);d=qiege(d);m,n=size(d);k1=1;k2=1

16、;s=sum(d);j=1;whilej=nwhiles(j)=0j=j+1;endk1=j;whiles(j)=0&j=round(n/6.5)val,num=min(sum(d(:,k1+5:k2-5);d(:,k1+num+5)=0;endendd=qiege(d);y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=;whileflag=0m,n=size(d);left=1;wide=0;whilesum(d(:,wide+1)=0wide=wide+1;endifwidey2flag=1;word1=temp;%WORD1endd(:,1:wide)=0;d=qiege(d);e

17、ndend%第2個字符word2,d=getword(d);%第3個字符word3,d=getword(d);%第4個字符word4,d=getword(d);%第5個字符word5,d=getword(d);%第6個字符word6,d=getword(d);%?第7個字符word7,d=getword(d);m,n=size(word1);%歸一化處理設大小為40*20.word1=imresize(word1,4020);%imresize改變圖像大小word2=imresize(word2,4020);word3=imresize(word3,4020);word4=imresize(w

18、ord4,4020);word5=imresize(word5,4020);word6=imresize(word6,4020);word7=imresize(word7,4020);axes(handles.axes2);subplot(1,7,1),imshow(word1);subplot(1,7,2),imshow(word2);subplot(1,7,3),imshow(word3);subplot(1,7,4),imshow(word4);subplot(1,7,5),imshow(word5);subplot(1,7,6),imshow(word6);subplot(1,7,7)

19、,imshow(word7);imwrite(word1,10.jpg);imwrite(word2,11.jpg);imwrite(word3,12.jpg);imwrite(word4,13.jpg);imwrite(word5,14.jpg);imwrite(word6,15.jpg);imwrite(word7,16.jpg); 車牌字符識別liccode=char(0:9A:Z陜京魯川);SubBw2=zeros(40,20);l=1;forI=1:7ii=int2str(I);t=imread(ii,.jpg);SegBw2=imresize(t,4020,nearest);ifl

20、=1kmin=37;kmax=40;elseifl=2kmin=11;kmax=36;elsel=3kmin=1;kmax=36;endfork2=kmin:kmaxfname=strcat(字符模板,liccode(k2),.jpg);SamBw2=imread(fname);fori=1:40forj=1:20SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j);endendDmax=0;fork1=1:40forl1=1:20if(SubBw2(k1,l1)0|SubBw2(k1,l1)8);meth1(J)=230;imshow(meth1);title(梯度銳化)高

21、通濾波x=(handles.img);noisy=imnoise(x,gaussian,0.01); g=fft2(noisy); M,N=size(x);Dcut=80; for u=1:M for v=1:N D(u,v)=sqrt(u2+v2); h=exp(log(1/sqrt(2)*(Dcut/D(u,v)2);% endendz=h.*g;y2=ifft2(z);axes(handles.axes2);imshow(y2);title(高通濾波)B組第三題灰度變換灰度變換是圖像增強的一種重要手段，它常用于改變圖象的灰度范圍及分布，是圖象數(shù)字化及圖象顯示的重要工具。圖像反轉(zhuǎn)灰度級范圍

22、為0, L-1的圖像反轉(zhuǎn)可由下式獲得對數(shù)運算：有時原圖的動態(tài)范圍太大，超出某些顯示設備的允許動態(tài)范圍，如直接使用原圖，則一部分細節(jié)可能丟失。解決的方法是對原圖進行灰度壓縮，如對數(shù)變換：s = clog(1 + r)，c為常數(shù)，r 0冪次變換：對比拉伸：在實際應用中,為了突出圖像中感興趣的研究對象，常常要求局部擴展拉伸某一范圍的灰度值，或?qū)Σ煌秶幕叶戎颠M行不同的拉伸處理，即分段線性拉伸：其對應的數(shù)學表達式為：灰度線性變換I=imread(22.jpg);subplot(2,2,1),imshow(I);title();axis(50,250,50,200);axis on;%I1=rgb2g

23、ray(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title();axis(50,250,50,200);axis on; %J=imadjust(I1,0.1 0.5,); %0.1 0.50 1subplot(2,2,3),imshow(J);title(0.1 0.5);axis(50,250,50,200);grid on; %axis on; %K=imadjust(I1,0.3 0.7,); %0.3 0.70 1subplot(2,2,4),imshow(K);title(0.3 0.7);axis(50,250,50,200);grid on; %axis on

24、; %灰度非線性變換I=imread(22.jpg);I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1),imshow(I1);title( );axis(50,250,50,200);grid on; %axis on; %J=double(I1);J=40*(log(J+1);H=uint8(J);subplot(1,2,2),imshow(H);title( );axis(50,250,50,200);grid on; %axis on; %6、總結(jié)與體會 這次圖像處理課程論文寫作中，學到了許多圖像處理的方法和應用，以及Matlab用戶界面程序設計。設計Matlab用戶界面時，必

25、須要先了解matlab的工具箱GUI中各個按鍵的屬性，這樣便于設計界面。在編寫函數(shù)文件時，那就必須要求能靈活運用matlab中的基礎數(shù)學計算，界面設計中還有些特定的編寫方式需要了解；對于第一次設計用戶界面一般都是在摸索和實驗中找到正確的設計方式。設計中常常對一些函數(shù)運用條件不是很清楚的問題，使設計運行部出來。從而花費大量時間在檢查程序問題，使設計進度非常慢。針對自己的這些缺點，覺得自己還是要多看課本，記憶基本操作函數(shù)的運用條件。還要多看課外的有關設計書籍，豐富自己的知識面。 2012年12月17日優(yōu)秀良好中等及格不及格報告文檔1.完全按照課程設計文檔規(guī)范要求2.內(nèi)容充實、設計合理1.完全按照課程設計文檔規(guī)范要求2內(nèi)容較充實、設計較合理1.基