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1、基于 基于 Matlab 的車牌識(shí)別系統(tǒng) 的車牌識(shí)別系統(tǒng)一、 一、 摘要 摘要隨著公路逐漸普及,我國(guó)的公路交通事業(yè)發(fā)展迅速,所以人工管理方式已經(jīng)不能滿著實(shí)際的需要,微電子、通信和計(jì)算機(jī)技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用極大地提高了交通管理效率。汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。汽車牌照自動(dòng)識(shí)別整個(gè)處理過(guò)程分為預(yù)處理、邊緣提取、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別五大模塊,其中字符識(shí)別過(guò)程主要由以下3個(gè)部分組成:①正確地分割文字圖像區(qū)域;②正確的分離單
2、個(gè)文字;③正確識(shí)別單個(gè)字符。用MATLAB軟件編程來(lái)實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分,最后識(shí)別出汽車牌照。在研究的同時(shí)對(duì)其中出現(xiàn)的問題進(jìn)行了具體分析,處理。二、 二、 課程設(shè)計(jì)的任務(wù)和目的 課程設(shè)計(jì)的任務(wù)和目的任務(wù): 任務(wù):使用 MATLAB 對(duì)包含車牌的圖片進(jìn)行處理,利用算法識(shí)別出車牌所在的區(qū)域,并辨認(rèn)其數(shù)字及字母,最后在屏幕上輸出所識(shí)別出的車牌號(hào)。目的: 目的:1、讓自己鞏固理論課上所學(xué)的知識(shí),理論聯(lián)系實(shí)踐。2、鍛煉自己的動(dòng)手能力,激發(fā)自己的研究潛能
3、,提高我們的協(xié)作精神。三、 三、 設(shè)計(jì)原理 設(shè)計(jì)原理由于車輛牌照是機(jī)動(dòng)車唯一的管理標(biāo)識(shí)符號(hào),在交通管理中具有不可替代的作用,因此車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)具有很高的識(shí)別正確率,對(duì)環(huán)境光照條件、拍攝位置和車輛行駛速度等因素的影響應(yīng)有較大的容閾,并且要求滿足實(shí)時(shí)性要求。圖1 牌照識(shí)別系統(tǒng)原理圖該系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)圖像處理與字符識(shí)別技術(shù)在智能化交通管理系統(tǒng)中的應(yīng)用,它主要由牌照?qǐng)D像的采集和預(yù)處理、牌照區(qū)域的定位和提取、牌照字符的分割和識(shí)別等幾個(gè)部分組成,如
4、圖1 所示。其基本工作過(guò)程如下:(1)當(dāng)行駛的車輛經(jīng)過(guò)時(shí),觸發(fā)埋設(shè)在固定位置的傳感器,系統(tǒng)被喚醒處于工作狀態(tài);一旦連接攝像頭光快門的光電傳感器被觸發(fā),設(shè)置在車輛前方、后方和側(cè)面的相機(jī)同時(shí)拍攝下車輛圖像;(2)由攝像機(jī)或CCD 攝像頭拍攝的含有車輛牌照的圖像通視頻卡輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)處理,圖像預(yù)處理包括圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)、濾波和水平較正等;(3)由檢索模塊進(jìn)行牌照搜索與檢測(cè),定位并分割出包含牌照字符號(hào)碼的矩形區(qū)域;格式:BW2 = bwar
5、eaopen(BW,P,conn)作用:刪除二值圖像 BW 中面積小于 P 的對(duì)象,默認(rèn)情況下使用 8 鄰域。se = strel('square',6); % 創(chuàng)建 n*n 的正方形 C = max(A,[],dim) max 是對(duì)矩陣求最大值。得到每行的最大值,用列向量形式輸出。C = min(A,[],dim) min 是對(duì)矩陣求最小值。得到每行的最小值,用列向量形式輸出。B = sum(
6、A,dim) sum 對(duì)列向量求和。[m,n] = size(X) 求出矩陣的大小 用 m*n 表示imwrite(d,‘A.jpg’); 把 d 保存為文件名是 A.jpg 的圖像文件自定義函數(shù) 自定義函數(shù):function e=qiege(d); 對(duì)指定區(qū)域進(jìn)行切割。function [word,result]=getword(d); 從車牌中分割出第n個(gè)字符。五、詳細(xì)設(shè)計(jì)步驟 五、詳細(xì)
7、設(shè)計(jì)步驟1. 1. 提出總體設(shè)計(jì)方案。 提出總體設(shè)計(jì)方案。車輛牌照識(shí)別整個(gè)系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符識(shí)別兩部分組成,其中車牌定位又可以分為圖像預(yù)處理及邊緣提取模塊和牌照的定位及分割模塊;字符識(shí)別可以分為字符分割與特征提取和單個(gè)字符識(shí)別兩個(gè)模塊。為了用于牌照的分割和牌照字符的識(shí)別,原始圖象應(yīng)具有適當(dāng)?shù)牧炼?,較大的對(duì)比度和清晰可辯的牌照?qǐng)D象。但由于該系統(tǒng)的攝像部分工作于開放的戶外環(huán)境,加之車輛牌照的整潔度、自然光照條件、拍攝時(shí)攝像機(jī)與牌照的
8、矩離和角度以及車輛行駛速度等因素的影響,牌照?qǐng)D象可能出現(xiàn)模糊、歪斜和缺損等嚴(yán)重缺陷,因此需要對(duì)原始圖象進(jìn)行識(shí)別前的預(yù)處理。牌照的定位和分割是牌照識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,其主要目的是在經(jīng)圖象預(yù)處理后的原始灰度圖象中確定牌照的具體位置,并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個(gè)圖象中分割出來(lái),供字符識(shí)別子系統(tǒng)識(shí)別之用,分割的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個(gè)牌照字符識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。由于拍攝時(shí)的光照條件、牌照的整潔程度的影響,和攝像機(jī)的焦距調(diào)整、鏡頭的光學(xué)畸變
9、所產(chǎn)生的噪聲都會(huì)不同程度地造成牌照字符的邊界模糊、細(xì)節(jié)不清、筆劃斷開或粗細(xì)不均,加上牌照上的污斑等缺陷,致使字符提取困難,進(jìn)而影響字符識(shí)別的準(zhǔn)確性。因此,需要對(duì)字符在識(shí)別之前再進(jìn)行一次針對(duì)性的處理。車牌識(shí)別的最終目的就是對(duì)車牌上的文字進(jìn)行識(shí)別。主要應(yīng)用的為模板匹配方法。因?yàn)橄到y(tǒng)運(yùn)行的過(guò)程中,主要進(jìn)行的都是圖像處理,在這個(gè)過(guò)程中要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)處理,所以處理器和內(nèi)存要求比較高,CPU要求主頻在600HZ及以上,內(nèi)存在128MB及以上。系統(tǒng)
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