基于數(shù)字圖像處理的車牌識別論文

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1、基于數(shù)字圖像處理的車牌識別畢業(yè)論文目錄摘要3關(guān)鍵詞31、設(shè)計目的32、設(shè)計原理:33、設(shè)計步驟:34、實行方案44.1.總體實行方案:44.2.各模塊的實現(xiàn):44.2.1輸入待處理的原始圖像:44.2.2圖像的灰度化并繪制直方圖:54.2.3邊緣檢測64.2.4圖像的腐蝕操作：74.2.5平滑圖像84.2.6除去二值圖像的小對象84.3車牌定位94.4字符的分割與識別114.4.1.車牌的再處理114.4.2字符分割134.5車牌識別：175、總結(jié):206、致謝207、參考文獻(xiàn):2121基于數(shù)字圖像處理的車牌識別設(shè)計電子信息工程專業(yè)學(xué)生周金鑫指導(dǎo)教師劉純利摘要

2、：車牌識別在人類社會交通系統(tǒng)中擔(dān)當(dāng)重要角色，一個設(shè)計優(yōu)良的車牌識別系統(tǒng)會給人們生活帶來極大的方便，本文通過運(yùn)用matlab和數(shù)字圖像處理的一些知識簡單通過圖像預(yù)處理，車牌定位，字符分割，采用模板匹配法實現(xiàn)車牌字符的識別。關(guān)鍵詞：圖像預(yù)處理邊緣處理字符分割字符識別1、設(shè)計目的車牌識別系統(tǒng)主要是為了辨別所拍圖片中的車牌部分，以此識別車輛。通過車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計，來實現(xiàn)經(jīng)過我校西大門的車輛的識別。2、設(shè)計原理:設(shè)計的原理主要如下圖所示：照明設(shè)備攝像設(shè)備觸發(fā)設(shè)備車牌識別處理單元圖像采集設(shè)備3、設(shè)計步驟:流程圖如下:圖象輸入21圖像預(yù)處理車牌定位字符分割字符識別4、實行

3、方案4.1.總體實行方案:用攝像機(jī)獲取自然環(huán)境下的汽車彩色圖像，將彩色圖像用matlab軟件處理成灰度圖像并繪制直方圖，然后進(jìn)行邊緣檢測圖像的腐蝕，平滑圖像以及去除二值圖像的小對象等操作，再進(jìn)行車牌的定位和字符分割與識別最終達(dá)到識別車牌照的目的。4.2.各模塊的實現(xiàn):4.2.1輸入待處理的原始圖像:I=imread(‘car.jpg');imshow(I);%顯示車牌的原始圖片，結(jié)果如下：21圖4.2.1原始圖像picture14.2.2圖像的灰度化并繪制直方圖:彩色圖像的存儲器所需的成本高，且減緩系統(tǒng)的速度執(zhí)行，所以，在圖像識別處理彩色圖像一般都轉(zhuǎn)換成灰度圖

4、像，以加快圖像信息的處理速度。從彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換叫做灰度處理?；叶戎狈綀D的橫坐標(biāo)代表圖片的像素數(shù)，從左到右由暗到亮,灰度直方圖的縱軸就表示其所占有圖片的面積，峰值越低就意味著該明暗值的像素數(shù)量越少，從圖4.2.2可以看出峰值最高的即為車牌區(qū)域。?I1=rgb2gray(I);%灰度處理subplot(1,2,1),imshow(I1);title('grayimage');subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度圖直方圖');%繪制灰度圖和直方圖顯示結(jié)果圖像如下：21圖4.2.2灰度化并繪制直方圖picture24.2.3

5、邊緣檢測邊緣是一定存在在兩個擁有不一樣灰度值的相鄰的區(qū)域之間的，是灰度值不連續(xù)的一種表現(xiàn)，也是分割圖象、紋理和形狀特征提取等圖像分析的基礎(chǔ)。本文用Roberts算子來實現(xiàn)邊緣檢測，他是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,Robert算子圖像處理后結(jié)果邊緣不是很平滑，當(dāng)然還需要后續(xù)的腐蝕，平滑圖像以及去除二值圖像的小對象操作來提高精度。由于閾值越小檢測的邊緣越豐富，結(jié)合選取的灰度圖選擇閾值為0.16較為合適。用roberts算子實行邊緣檢測：I2=edge(I1,'roberts',0.16,'both');imshow(I2);title('robertsop

6、eratoredgedetectionimage')；結(jié)果如下：21圖4.2.3邊緣檢測picture34.2.4圖像的腐蝕操作：腐蝕操作就是通過不斷的刪除圖片上的像素，將圖片縮小，以此來達(dá)到去除小點(diǎn)狀圖形的效果。se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%圖像腐蝕操作imshow(I3);title('corrosionimage');圖4.2.4圖像腐蝕操作picture4214.2.5平滑圖像圖像平滑是去掉圖像中的高頻信息，使圖像變的模糊，噪聲一般都是高頻信息，平滑的過程也就意味著除去圖片噪聲的過程。se=strel('rectangle

7、',[16,16]);%建立正方形結(jié)構(gòu)元素I4=imclose(I3,se);%圖像聚類和填充imshow(I4);title('smothingimage');圖2.5平滑圖像picture54.2.6除去二值圖像的小對象除去二值圖像的小對象就為了去掉面積較小無關(guān)的白色區(qū)域，將車牌所在的大面積白色區(qū)域凸顯出來。I5=bwareaopen(I4,1900);%除去聚團(tuán)灰度值在1900以下的部分imshow(I5);title('removethesmallobjects');%濾波后圖像顯示結(jié)果如下：21圖4.2.6除去二值圖像的小對象picture64.3車

8、牌定位自然環(huán)境下，汽車圖像背景十分復(fù)雜