數(shù)字圖像處理報告

基于MATLAB的字符識別研究汽車牌照識別程序的設計姓名：苗盼盼學號：201014018院系：信息工程學院指導老師：許麗張帆摘要：本次課程設計的目的是通過對基于MATLAB的字符識別的研究，以汽車牌照識別的設計為實例，詳細介紹字符識別的相關原理。整個汽車牌照識別的過程分為預處理、邊緣提取、車牌定位、字符分割、字符識別五大模塊，用MATLAB軟件編程來實現(xiàn)每一個部分，最后識別出汽車牌照。關鍵詞：MATLAB 字符識別 車牌識別 神經(jīng)網(wǎng)絡 圖像處理課程設計目的通過對課程設計任務的完成，能夠掌握和熟悉加強對數(shù)字圖像處理的理解；了解圖像分割的基本原理和應用，起到綜合運用各種技術和理論知識的作用。背景及基本原理數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理的過程。是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。圖像分割是一種重要的圖像技術，在理論研究和實際應用中都得到了人們的廣泛重視。圖像分割的方法和種類有很多，有些分割運算可直接應用于任何圖像，而另一些只能適用于特殊類別的圖像。有些算法需要先對圖像進行粗分割，因為他們需要從圖像中提取出來的信息。許多不同種類的圖像或景物都可作為待分割的圖像數(shù)據(jù)，不同類型的圖像，已經(jīng)有相對應的分割方法對其分割，同時，某些分割方法也只是適合于某些特殊類型的圖像分割。分割結果的好壞需要根據(jù)具體的場合及要求衡量。在本報告中是對車輛牌照中的文字和數(shù)字部分進行處理。系統(tǒng)組成基于MATLAB圖像處理的汽車牌照識別系統(tǒng)主要包括車牌定位字符車牌分割和車牌字符識別三個關鍵環(huán)節(jié)其識別流程圖如圖1所示。原始圖像原始圖像圖像預處理車牌定位字符分割字符數(shù)據(jù)庫字符識別圖1識別流程圖其中，原始圖像：由數(shù)碼相機或其它掃描裝置拍攝到的圖像；圖像預處理：對動態(tài)采集到的圖像進行濾波、邊界增強等處理以克服圖像干擾；車牌定位：計算邊緣圖像的投影面積，尋找峰谷點，大致確定車牌位置，再計算此連通域內的寬高比，剔除不在域值范圍內的連通域，最后得到的便為車牌區(qū)域；字符分割：利用投影檢測的字符定位分割方法得到單個的字符；字符數(shù)據(jù)庫：為第6步的字符識別建立字符模板數(shù)據(jù)庫；字符識別：通過基于模板匹配的OCR算法或基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的OCR算法，通過特征對比或訓練識別出相關的字符，得到最后的汽車牌照，包括英文字母和數(shù)字。se=strel('rectangle',[25,25]);%矩形結構元素I4=imclose(I3,se);figure(5);imshow(I4);I5=bwareaopen(I4,2000);figure(6)imshow(I5);[y,x,]=size(I5);I6=double(I5);Y1=zeros(y,1);fori=1:yforj=1:xif(I6(i,j,1)==1)Y1(i,1)=Y1(i,1)+1;endendendfigure(6);subplot(1,2,1);plot(0:y-1,Y1),title('行像素灰度值累計'),xlabel('行值'),ylabel('像素和');[temp,MaxY]=max(Y1);PY1=MaxY;while((Y1(PY1,1)>=80)&&(PY1>1)) PY1=PY1-7;endPY2=MaxY;while((Y1(PY2,1)>=80)&&(PY2<y)) PY2=PY2+7;endX1=zeros(1,x);forj=1:xfori=PY1:PY2if(I6(i,j,1)==1)X1(1,j)=X1(1,j)+1;endendendsubplot(1,2,2);plot(0:x-1,X1),title('列像素灰度值累計'),xlabel('列值'),ylabel('像數(shù)和');PX1=1;while((X1(1,PX1)<3)&&(PX1<x)) PX1=PX1+7;endPX2=x;while((X1(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1)) PX2=PX2-7;endDW=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:);figure(7)imshow(DW),title('車牌定位后圖像');ifisrgb(I) I1=rgb2gray(I);else I1=I;end%%二值化車牌圖像I1=im2bw(I1,graythresh(I1));%二值化圖像I2=bwareaopen(I1,16);%去除小于16像素的區(qū)塊figure(8);subplot(1,2,1);imshow(I2),title('二值化車牌圖像');[y,x]=size(I2);I3=double(I2);X1=zeros(1,x);forj=1:x fori=1:yif(I3(i,j,1)==1)X1(1,j)=X1(1,j)+1;end endendsubplot(1,2,2);plot(0:x-1,X1),title('車牌列像素點累計'),xlabel('列值'),ylabel('像素和');Px0=1;Px1=1;figure(9);fori=1:7 while((X1(1,Px0)<3)&&(Px0<x))Px0=Px0+1; end Px1=Px0; while(((X1(1,Px1)>=3)&&(Px1<x))||((Px1-Px0)<10))Px1=Px1+1; end Z=I2(:,Px0:Px1,:); switchstrcat('Z',num2str(i))case'Z1'PIN0=Z;case'Z2'PIN1=Z;case'Z3'PIN2=Z;case'Z4'PIN3=Z;case'Z5'PIN4=Z;case'Z6'PIN5=Z;otherwisePIN6=Z; end subplot(1,7,i); imshow(Z); Px0=Px1;End心得體會本次實現(xiàn)遇到的問題主要是剛開始查了些資料，但是沒能計算出本次實驗的參數(shù)值?？紤]問題不全