数字图像处理报告

基于MATLAB的字符识别研究汽车牌照识别程序的设计姓名：苗盼盼学号：201014018院系：信息工程学院指导老师：许丽张帆摘要：本次课程设计的目的是通过对基于MATLAB的字符识别的研究，以汽车牌照识别的设计为实例，详细介绍字符识别的相关原理。整个汽车牌照识别的过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分，最后识别出汽车牌照。关键词：MATLAB 字符识别 车牌识别 神经网络 图像处理课程设计目的通过对课程设计任务的完成，能够掌握和熟悉加强对数字图像处理的理解；了解图像分割的基本原理和应用，起到综合运用各种技术和理论知识的作用。背景及基本原理数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。在本报告中是对车辆牌照中的文字和数字部分进行处理。系统组成基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统主要包括车牌定位字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节其识别流程图如图1所示。原始图像原始图像图像预处理车牌定位字符分割字符数据库字符识别图1识别流程图其中，原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像；图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波、边界增强等处理以克服图像干扰；车牌定位：计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域，最后得到的便为车牌区域；字符分割：利用投影检测的字符定位分割方法得到单个的字符；字符数据库：为第6步的字符识别建立字符模板数据库；字符识别：通过基于模板匹配的OCR算法或基于人工神经网络的OCR算法，通过特征对比或训练识别出相关的字符，得到最后的汽车牌照，包括英文字母和数字。se=strel('rectangle',[25,25]);%矩形结构元素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('行像素灰度值累计'),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('列像素灰度值累计'),xlabel('列值'),ylabel('像数和');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('车牌定位后图像');ifisrgb(I) I1=rgb2gray(I);else I1=I;end%%二值化车牌图像I1=im2bw(I1,graythresh(I1));%二值化图像I2=bwareaopen(I1,16);%去除小于16像素的区块figure(8);subplot(1,2,1);imshow(I2),title('二值化车牌图像');[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('车牌列像素点累计'),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心得体会本次实现遇到的问题主要是刚开始查了些资料，但是没能计算出本次实验的参数值。考虑问题不全