图像处理车牌识别系统设计实验报告
图像处理车牌识别系统设计实验报告书
目录
一、摘要错误未定义书签。
二、 设计原理错误未定义书签。
、车牌的定位研究-------------------------------错误未定义书签。
2、字符分割的研究错误未定义书签。
3、字符识别的研究错误未定义书签。
三、 详细设计步骤错误未定义书签。
1、车牌定位--------------------------------------错误未定义书签。
1. 1图像的预处理错误未定义书签。
1.2车牌定位错误未定义书签。
2、字符分割--------------------------------------错误未定义书签。
2。 1对读入图像进行预处理操作错误未定义书签。
。 图像校正-------------------------------错误未定义书签。
2 3去除水平方向上的边框错误未定义书签。
2.4去除垂直方向上的边框错误未定义书签。
2。 5去除车牌上的圆点错误未定义书签。
、字符识别错误未定义书签。
3 1建立字符模板数据库错误未定义书签。
3. 对分割字符进行匹配-----------------------错误未定义书签。
4、系统界面的实现错误未定义书签。
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四、 设计结果分析-------------------------------------------------------29
五、 设计体会 2
车牌识别系统的设计
一、摘要
车牌是一辆汽车独一无二的信息因此对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。随着TS 智能交通系统的高速发展对车牌识别技术的研究也随之发展.从根本上讲,牌照识别应用了先进的图像处理模式识别,人工智能技术来获取,处理解释,记录拍照的图像.目前, 汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块,其中字符识别过程主要由以下3个部分组成①正确地分割文字图像区域;②正确的分离单个文字③正确识别单个字符。用MALAB软件编程来实现每一个部分最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析、处理。
二、设计原理
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。其核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和字符识别算法等。
图1牌照识别系统原理图
主要研究内容如下:
1、车牌的定位研究。
先进行图像的预处理包括GB彩色图像的灰度化、 图像灰度拉伸、 图像边缘检测、灰度图的二值化等车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。
、字符分割的研究。
先对定位后的车牌图像进行预处理然后按照车牌的先验信息 用区域增长算法来确定候选
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车牌的字符区域。
3、字符识别的研究。
对于提取出的单个字符先进行归一化操作再与给定的模板做对比识别出字符。
三、 详细设计步骤
1.车牌定位车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位
到1。车1图完像的预处理
牌为定了位用于牌照的分割和牌照字符的识别,原始图象应具有适当的亮度较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境加之车辆牌照的整洁度、 自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响,牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷 因此需要对原始图象进行识别前的预处理。
1一般的车牌识别只对小对象进行移除但是有时候因为拍照原因即使对图像进行了很好的预处理还是不能排除一些比较大的又和车牌比较相像的地方例如图(1中车后面的玻璃窗仅仅进行灰度处理和形态学处理平滑处理是无法排除其对车牌定位的影响的因此需要对大对象移除(移除大对象前需对图像进行统一化-压缩。
图(
实现的代码
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mgiage
img
[x,y, z = ize img) ;if x〉 00 y〉 200imgim 1:2 end, 1:2:ed, :
[ , z = ize imenh i=rg i (imgfor i=1:x
j1 yif si (i j , 1 <=0 65&h (i, j 1)>=0. 5&&hs (i j 2) 〉0.4 %0. 0。hsi i ,2 =0;h i i j,3)= ;
;elsehsi , j, 0hsi i 3)=0ende endori nIg=hsi2rg i)
gbnew=r gonIg;
2灰度校正:
由于牌照图象在拍摄时受到种种条件的限制和干扰图象的灰度值往往与实际景物不完全匹配这将直接影响到图象的后续处理。如果造成这种影响的原因主要是由于被摄物体的远近不同使得图象中央区域和边缘区域的灰度失衡或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图象灰度失真或是由于曝光不足而使得图像的灰度变化范围很窄。这时就可以采用灰度校正的方法来处理,增强灰度的变化范围、丰富灰度层次以达到增强图象的对比度和分辨率。
灰度校正图 nw=rgb2gra bew
3边缘检测
边缘是指图像局部亮度变化显著的部分是图像风、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。所以在此我们要对图像进行边缘检测.图象增强处理对图象牌照的可辩认度的改善和简化后续的牌照字符定位和分割的难度都是很有必要
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实现代码: r gonIg=h i2 gb(hsi) rgbnw= igonImggrynwg2gray rgb w) ;
raynew=imfill grayew, ’ oles’ ;fr i=1 :3se1[ 1 1 ; 1 1 1 1 1 1g ynew=id la e( grane s ) se=[1 1 ; ] ;
r wimerode graynew se) %腐蚀Irode( S) 其中X是待处理的像,%SE是结构元素对象graynew=et ete grayew) ;grynw=doul (gaynew)
ro ol]siz graynew ;
1 2车牌定位
牌照的定位是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来供字符识别子系统识别之用。
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图为定位出的车牌
实现代码
车牌裁剪:
[row olsiz grayn ;clA a= e os ro 1) ;
r i1 rwfo j coli graye i, j 1)==1)co Arr i 1)=co ry(i, 1 +1
ndedend
maxoun xIndex = c Arrarougmaxndexwhi (colArray(ro hY 1〉 =5 & roghY ) )rougYrugh—1endy1=roughYrouhYmxndewile ( olrray(rougY, 1)>5)&& ro Y< w) roghY=roughY+1 ;edy2=rou Y
图像处理车牌识别系统设计实验报告roArry= eros 1, ol) ;for i=1:colfor j=y1 y2
f aynew j, i =1
owArra (1 i)=rowAray , i)+1end
ndend
[macoun maIndx]=max rowArr ;
oughX=maInex
ile (rArray(1 rughX)>=5 &( ugh>1 )roughX=ruhX1ex1roughX;
oghX=maxndex
hi e (rowArra ,r hX)=5)& ough<co rouhXroughX+1 ;
nd
=ou Xdw=ig y1 y2, 1: 2, : ) ;gr nfram=drawfra y1 y2 x1, 2 ;
mwri e(gre rae ’ imgAfteroctin/gee ame。 j ’ ) imwri t dw, ' imgAf e Locat n/dw p’
、字符分割:
传统的字符分割方法有投影法、模板匹配法、聚类分析法。 由于投影法比较准确、编程较简单,且易于实际操作,能满足在复杂环境下所以我们采用的是投影法分割车牌字符.
车牌分割总流程图
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各部分代码实现和运行效果
2。 1、对读入图像进行预处理操作
I=mrad(' imgfte Locat n/d。 jpg ;%读取图像
I 1 gbgay I 彩色图像转化为灰度图像
T=rayt esh(I1 找到灰度图像的阈值
[y,x, siz I1 %计算 1各维的大小
Sestrel 'disk’ , ix(y/45 ) ;%创建一个平坦的圆盘形结构元素I2=iopen(I1 Se) 取圆盘形的开运算subplot(2 3) ;%图一的第三幅图ishow( 2 , title ’开运算后图像'
