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数字图像处理

-2目录CONTENTS1引言12车牌定位23字符分割3

1引言1.

1引言车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用车牌识别系统作为数字摄像、计算机信息管理、图像分割和图形识别技术在智能交通领域的应用，是智能交通管理系统中重要的组成部分车牌识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动记录、高速公路超速管理系统、小区智能化管理等方面[1]，为智能交通管理提供了高效、实用的手段，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求[2]目前世界各国都在进行适用于本国汽车牌照的自动识别研究.对车牌识别技术的研究依然是目前高科技领域的热门课题之一

1引言国内外众多研究人员对车牌定位算法做了广泛而深入的探索和研究,也不断产生了一些新方法、新思路，但是目前国内仍尚未出现一个完善、通用的车牌定位系统车牌定位的难点主要有：抓拍图像受环境因素干扰(环境光照不均匀、目标倾斜等)，照片质量很难保证其它字符区域干扰，难以准确定位车牌出现污点、磨损、褪色等车牌被部分遮挡

1引言运动图像的模糊失真，形成锯齿等[3]因此，车牌识别系统的成功设计、开发和应用具有相当大的社会效益、经济效益和学术意义基于图像处理的车牌识别系统一般包括以下五个功能模块

1引言下面对各功能模块进行简单介绍[4](1)图像采集模块：通过CCD(ChargeCoupleDevice，电荷祸合器件)摄像头与计算机的视频捕捉卡直接相连来完成图像的采集，可实时在监控图像中抓到含有车辆的图像。该部分功能可调用计算机视频捕捉卡厂商提供的软件工具包来实现(2)图像预处理模块：对采集到的汽车图像进行彩色图像灰度化、灰度均衡、灰度拉伸、图像中值滤波、图像二值化等一系列操作(3)车牌定位模块：从预处理后的汽车图像中提取出车牌图像，车牌定位子系统:是整个车牌识别系统的关键模块之一，它执行效果的好坏将直接影响车牌字符分割和字符识别的效果(4)车牌字符分割模块：把车牌图像中的七个字符从整个车牌图像中分割出来成为单个字符，从而为后续的字符识别打下基础

1引言(5)车牌字符识别模块：采用一定的方法将分割后的车牌字符识别出来，主要包括特征提取和字符识别两个部分

2车牌定位2.

2车牌定位车牌定位是车牌识别系统完成图像采集后对图像进行处理的第一步，它的好坏直接关系到整个系统识别率的高低，并且对识别速度有很大的影响。车牌不能准确定位意味着后面的识别过程都是无效的利用摄像头拍摄到的车辆图像往往存在很多噪点，因此在进行识别前要进行车辆图像的预处理。车辆图像的预处理是指对采集到的车辆图像进行灰度化和去噪声处理，以使车辆图像尤其是牌照区域的图像的质量得到改善，同时保留和增强车牌中纹理和颜色的信息，去除可能影响牌照区域纹理和颜色信息的噪点，为牌照定位提供方便

2车牌定位在本设计中，车牌定位的主要流程如图3所示

2车牌定位2.1图像灰度化灰度图是指只包含亮度信息，不包含色彩信息的图像，例如平时看到的亮度连续变化的黑白照片就是一幅灰度图。将彩色图像转化为灰度图像，可以加快数字图像处理速度灰度化处理就是将一幅彩色图像转化为灰度图像的过程。彩色图像分为R、G、B三个分量，分别显示出红、绿、蓝等各种颜色，灰度化就是使彩色的R、G、B分量相等的过程。灰度值大的像素点比较亮(像素值最大为255，为白色)，反之比较暗(像素值最小为0，是黑色)在MATLAB中，进行图像灰度化处理的函数是I=rgb2gray(RGB)。其作用是将真彩色图像转换成灰度图像

2车牌定位2.2边缘检测与腐蚀边缘检测就是检测图像在特性上发生变化的位置，利用物体和背景的差异来实现的。本设计中由于车牌和背景存在较大的差异，利用这一点进行边缘检测可以确定车牌的边缘。本设计采用canny算子进行边缘检测，canny算子的梯度是使用高斯滤波器的导数来计算的，canny算子使用两个阈值来分别检测强边缘和弱边缘，而且仅当弱边缘与强边缘相连时，弱边缘才会包含在输出中，所以，canny算子不容易受到噪音的干扰，同时也不会丢失部分弱边缘腐蚀是膨胀的反操作。本设计采用imerode函数对灰度图像进行腐蚀

2车牌定位

2车牌定位2.3形态学处理对腐蚀操作后的图像进行形态学处理，使其成为一个连通的整体，便于后续定位。在进行形态学处理时，首先用边长25的矩形形状对图像进行闭操作，对提取后的车牌边缘进行连通处理，融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙(如图6(a)所示)。再用bwareaopen函数移除图像里面积不足阈值的细小的对象，分离出车牌区域(如图6(b)所示)

2车牌定位2.4粗略定