基于数字图像处理的车牌识别系统
基于图像处理的车牌识别系统设计
基于图像处理的车牌识别系统设计车牌识别技术在交通管理、车辆安全等领域发挥着重要作用。
为了提高车牌识别系统的性能和准确率，基于图像处理的车牌识别系统设计是一个关键任务。
本文将详细介绍如何设计一个基于图像处理的车牌识别系统，包括系统的总体结构、关键技术和实现方法。
一、系统总体结构基于图像处理的车牌识别系统通常由以下几个模块组成：图像获取、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出。
首先，图像获取模块负责从摄像头或者其他设备获取图像数据。
然后，车牌定位模块使用图像处理技术在图像中找到车牌位置。
接着，字符分割模块将车牌中的字符分割成单个字符。
然后，字符识别模块使用机器学习或深度学习技术对单个字符进行识别。
最后，结果输出模块将识别结果展示给用户或者存储到数据库中。
二、关键技术1. 图像预处理在车牌识别系统中，图像预处理是一个非常重要的步骤。
这个步骤的目的是对图像进行去噪、增强和灰度化等处理，以提高车牌定位和字符识别的准确性。
常用的图像预处理技术包括尺寸归一化、灰度转换、均衡化和滤波等。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统中的核心环节。
它的目标是在图像中准确地找到车牌的位置。
常用的车牌定位技术包括基于颜色、边缘和形状的检测方法。
颜色方法通过车牌的特定颜色进行检测，边缘方法通过寻找车牌边界进行检测，形状方法通过车牌的形状特征进行检测。
3. 字符分割字符分割是将车牌中的字符分割成单个字符的过程。
由于字符之间的距离和大小不一致，字符分割是车牌识别中的一个难点。
常用的字符分割技术包括基于边缘、投影和连通区域的方法。
边缘方法通过寻找字符边缘进行分割，投影方法通过字符的水平或竖直投影进行分割，连通区域方法通过分析字符之间的连通关系进行分割。
4. 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，它的目标是将分割后的字符识别出来。
常用的字符识别技术包括基于模板匹配、人工神经网络和卷积神经网络（CNN）的方法。
模板匹配方法通过与预先存储的字符模板进行匹配来识别字符，人工神经网络方法通过训练一个神经网络来进行字符识别，卷积神经网络方法利用深度学习技术来提取特征并进行字符分类。
基于图像处理的车牌识别系统设计与实现
对于复杂环境和恶劣天气条件下的车牌图像，图像处理技术可能面一些特殊字体或个性 化车牌，通用性有待提高。
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基于图像处理的车牌识 别系统设计
系统总体设计
系统架构
设计车牌识别系统的整体架构，包括图像输入、预处理、车牌定 位、字符分割与识别等模块。
车牌定位与分割
探讨基于边缘检测、形态学处理和连通域分析等方法的车 牌定位与分割技术，实现车牌区域的准确提取。
车牌字符识别
研究基于模板匹配、特征提取和分类器设计等方法的车牌 字符识别技术，实现对车牌字符的准确识别和分类。
系统设计与实现
设计并实现一个基于图像处理的车牌识别系统，包括图像 预处理、车牌定位与分割、车牌字符识别等模块，并对系 统进行测试和性能评估。
系统测试及结果分析
• 测试数据集：收集不同场景、不同光照条件下的车辆图像，构建测试数据集。
• 测试指标：准确率、召回率、F1分数等。 • 测试结果：在测试数据集上，系统的准确率和召回率均达到了90%以上，F1分数也在85%以上。同时，系统对于不同场景和光照条件下的车辆图像都有较好的识别效果。 • 结果分析：通过对测试结果的分析，发现系统在车牌定位和字符分割方面表现较好，但在某些特殊情况下（如车牌污损、字符粘连等）识别效果有待提高。针对这些问题，可以采取一
本文提出了一种基于颜 色特征和形态学处理的 车牌定位方法，该方法 能够准确地定位出车牌 的位置，为后续的字符 识别提供了准确的区域 。
本文采用了基于深度学 习的字符识别方法，通 过训练卷积神经网络模 型实现了对车牌字符的 准确识别。
本文对所提出的车牌识 别系统进行了实验验证 ，并对实验结果进行了 详细的分析和讨论，证 明了该系统的有效性和 实用性。
图像处理技术分类
(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文
本科生毕业论文（设计）题目:基于数字图像处理的车牌识别设计**: ***学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年12 月24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。
基于数字图像处理技术在汽车牌照识别系统的应用研究
基于数字图像处理技术在汽车牌照识别系统的应用研究摘要：随着生活水平的日益提高，各大城市汽车数量也不断增加，因此交通状况日益受到人们的重视。
如何进行有效地交通管理，成为各政府相关部门越来越关注的焦点。
汽车牌照自动识别是智能交通管理系统中的关键技术之一，本文介绍一种基于数字图像处理的车牌识别系统，该系统主要由图像的采集、图像预处理、牌照定位、字符分割和字符识别五部分组成。
牌照自动识别技术的工作是处理并分析摄取的视频流中具有复杂背景的车辆图像，即牌照字符定位、字符分割，最后自动识别汽车牌照上的字符。
关键词：汽车牌照识别；智能交通管理；数字图像处理中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）19-0000-02车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称lpr）是现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现智能交通的重要环节，涉及领域异常广阔，包括模式识别、计算机视觉以及数字图像处理技术等。
随着智能交通系统的迅猛发展，对于汽车牌照识别技术的研究也随之发展起来。
如今的世界已经发展成为数字化信息时代，很多难以解决的问题依托这一平台得到完美的解决。
智能交通系统可以在不影响汽车正常行驶的状态下自动完成对牌照的有效识别，很显然这一技术的发明对于交通管理工作起到了很大的推动作用。
目前，车辆牌照识别技术已经广泛应用于高速公路的监测，电子收费，安全停车管理，交通违规管理，偷盗车辆辨别等重要领域，其发展对于人民的生活、社会经济以及城市的建设产生了积极而深远的影响，因此对于汽车牌照识别技术的研究具有重要的现实意义。
数字图像处理技术作为车牌识别系统中最为重要的技术之一，在其中发挥了不可估量的作用。
随着近些年来数字图像处理技术的高速发展，也为车牌识别系统的建立提供了有效的技术保障。
电子摄像得到的结果是彩色图像，而且不可避免地含有各种噪声干扰，为了能够分割出车牌的有效区域并在有效区域中分离中单个车牌字符，我们可以数字图像处理技术来进行相关处理，从而达到清晰识别的目的。
基于图像处理的智能车牌识别系统设计
基于图像处理的智能车牌识别系统设计智能车牌识别系统是一种基于图像处理技术的先进系统，它能够准确地识别车辆的车牌信息。
通过使用该系统，可以实现自动化的车牌识别，提高交通管理的效率和准确性。
本文将详细介绍基于图像处理的智能车牌识别系统的设计原理和流程。
1. 引言智能车牌识别系统的出现，使得车牌识别不再需要人工干预，大大提高了车辆的识别准确性和工作效率。
本文将介绍基于图像处理技术的智能车牌识别系统的设计原理和流程。
2. 系统设计原理智能车牌识别系统的设计原理基于图像处理技术。
图像处理技术包括图像采集、图像预处理、特征提取和车牌识别四个主要步骤。
2.1 图像采集智能车牌识别系统通过摄像头等设备采集车辆图像。
车辆图像应包含车辆的完整车身和清晰的车牌信息，以提高识别的准确性。
2.2 图像预处理图像预处理是为了提取出车牌区域，并消除图像中的噪声。
预处理过程通常包括图像增强、图像灰度化和图像二值化等步骤。
通过这些步骤，可以使得车牌区域在图像中更加突出，并减少后续处理的计算量。
2.3 特征提取特征提取是智能车牌识别的核心步骤。
在车牌上有许多特定的特征，如字符形状、颜色等。
特征提取的目的是将这些特征从图像中提取出来，并进行分析。
常用的特征提取方法包括垂直和水平边缘检测、字符分割等。
2.4 车牌识别车牌识别是基于特征提取的结果进行的。
通过对提取出的特征进行匹配，可以判断出车牌的字符信息。
车牌字符识别可以采用模板匹配、神经网络等方法。
3. 系统设计流程智能车牌识别系统的设计流程可以分为以下几个步骤：3.1 图像采集首先，需要选择合适的设备进行车辆图像的采集。
摄像头的选择应根据实际场景进行，保证图像的清晰度和准确性。
3.2 图像预处理经过图像采集后，需要对采集到的图像进行预处理。
预处理包括图像增强、图像灰度化和图像二值化等步骤。
这些步骤可以通过使用图像处理算法和工具库来完成。
3.3 特征提取在预处理完成后，需要对图像进行特征提取。
基于图像处理的智能车牌识别系统研究
基于图像处理的智能车牌识别系统研究一、绪论智能交通系统是现代城市交通的一个重要方向，而车牌识别系统是智能交通系统的一个重要组成部分。
在现代社会，车辆数量的越来越大，交通拥堵日益严重，车牌识别系统的出现，可以有效地协助交警实现对交通秩序的监督，大大提高道路使用效率。
基于图像处理的智能车牌识别系统具备了高效性、准确性和自动化等优点，成为当前车牌识别技术的主流方向。
二、智能车牌识别系统实现原理智能车牌识别系统基于图像处理技术，主要分为车牌定位、图像增强、字符分割和字符识别四个基本模块。
1. 车牌定位车牌定位是智能车牌识别系统的第一个基本模块，其主要功能是在图像中准确定位并提取出车牌区域。
常用的车牌定位算法主要包括垂直投影法、颜色定位法、混合定位法、基于特征的定位法等。
2. 图像增强图像增强是智能车牌识别系统的第二个基本模块，其主要功能是对车牌图像进行处理，提高图像信噪比，增加图像的清晰度，减小车牌颜色、亮度等因素对识别的影响，为字符识别打下基础。
常用的图像增强方法主要包括灰度变换、平滑滤波、锐化滤波、边缘增强等。
3. 字符分割字符分割是智能车牌识别系统的第三个基本模块，其主要功能是将车牌中的字符进行分割，并提取出每个字符图像。
常用的字符分割方法主要包括基于垂直边缘投影法、基于水平波峰分割法、基于颜色灰度变换法等。
4. 字符识别字符识别是智能车牌识别系统的第四个基本模块，其主要功能是对车牌中分割出来的每个字符进行识别。
常用的字符识别方法主要包括基于模板匹配法、基于字符特征法、基于神经网络法等。
三、智能车牌识别系统存在的问题及解决方法1. 光照条件影响智能车牌识别系统在光照条件较差的情况下，识别率会明显降低。
解决方法常采用图像增强和自适应阈值技术，对车牌图像进行处理，提高图像的清晰度。
2. 多行车牌识别目前大部分的智能车牌识别系统只能识别单行车牌，对于多行车牌的识别则较为困难。
解决方法常采用基于几何形态、基于特征分析的多行车牌判断算法等。
基于数字图像处理的车牌识别系统
基于数字图像处理的车牌识别系统基于数字图像处理的车牌识别系统1．车牌识别系统研究⽬的及意义车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆图像，定位分割牌照，最后⾃动识别汽车牌照上的字符，LPR是利⽤车辆牌照的唯⼀性来识别和统计车辆，它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统在现代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素，LPR系统应该能够从⼀幅图像中⾃动提取车辆图像，⾃动分割牌照图像，对字符进⾏正确识别，从⽽降低交通管理⼯作的复杂度。
2．车牌图像预处理为了便于车牌的分割识别，摄像机摄下的原始图像应具有适当的亮度和对⽐度。
但通常经输⼊系统获取的车牌图像信息由于光照条件、牌照的整洁度、摄像机的状态(焦距、⾓度和镜头的光学畸变)以及车速的不稳定等因素都会使图像含有各种各样的噪声与畸变。
例如由于光照度不均匀造成图像灰度过于集中;由摄像头获得的图像经过AD转换、线路传送都会产⽣噪声污染;车牌的字符部分受到磨损或是被污迹覆盖等等。
这些主客观因素不可避免地影响车牌图像的清晰程度，降低图像质量，轻者表现为图像不⼲净，难以看清细节，重者表现为图像模糊不清、歪斜或缺损，车牌字符边界模糊、细节不清、⽐划断开、粗细不均等现象。
这势必会影响车牌区域分割，降低车牌字符识别的准确度。
因此，在对车牌图像进⾏分析之前，必须要对车牌图像进⾏预处理。
对车牌图像的预处理主要包括以下三个⽅⾯:(l)图像对⽐度增强。
由于车牌识别系统需要全天候⼯作，⾃然光照度的昼夜变化会引起车辆图像对⽐度的严重不⾜，所以增强图像是很有必要的。
(2)图像去噪。
通常得到的汽车图像会有⼀些污点，为了保证识别的效果，需要对图像进⾏去噪处理。
(3)倾斜矫正。
摄像机的位置、车辆的运动等因素经常使拍摄出来的汽车图像有⼀定的倾斜，这就需要对图像进⾏倾斜矫正，或在分割出车牌区域之后对字符倾斜矫正2.1图像的灰度化通常情况下，实际的车牌识别系统中由摄像机采集到的原始图像是彩⾊图像，所有的彩⾊图像都是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三基⾊组合⽽成，在数字图像中每⼀个基⾊都被分为256个等级，即0~255。
基于图像处理的车辆牌照识别系统设计与实现
基于图像处理的车辆牌照识别系统设计与实现1.简介车辆牌照识别系统是一种基于图像处理技术的智能交通系统，在现代交通管理中起着重要的作用。
本文将详细讨论基于图像处理的车辆牌照识别系统的设计和实现，包括系统流程、关键技术以及实验结果。
通过该系统，我们可以准确识别和记录车辆的牌照信息，为交通管理提供便利。
2.系统流程基于图像处理的车辆牌照识别系统主要包括图像获取、预处理、车辆牌照定位、字符分割和字符识别等步骤。
首先，通过摄像头等设备获取车辆图像；然后，对图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高后续处理的效果；接下来，通过牌照定位算法找到车辆图像中的牌照区域，并将其分割为字符；最后，使用字符识别算法对每个字符进行识别，得到完整的车辆牌照信息。
3.关键技术3.1 图像预处理图像获取后，通常需要进行一系列的预处理操作来提高图像质量和提取感兴趣的牌照区域。
这些预处理操作包括去噪、直方图均衡化、图像增强等。
去噪操作可以通过滤波器（如中值滤波器）来消除图像中的不必要的噪声；直方图均衡化可以增加图像的对比度，使牌照区域更加突出；图像增强可以通过锐化等算法来增强图像的细节。
3.2 牌照定位牌照定位是车辆牌照识别的关键步骤之一。
一般来说，牌照在车辆图像中的位置和大小是不确定的，因此需要通过算法来自动定位牌照区域。
常用的牌照定位算法包括颜色特征法和形状特征法。
颜色特征法通过分析车辆牌照区域的颜色信息来进行定位；形状特征法通过分析车辆牌照区域的形状特征来进行定位。
这些算法可以结合使用，以提高牌照定位的准确性和鲁棒性。
3.3 字符分割字符分割是将牌照区域中的字符独立开来的过程。
由于车辆牌照的字符形状和大小不一致，字符分割是一个具有挑战性的任务。
常用的字符分割算法包括基于投影的方法、基于边缘检测的方法等。
这些算法可以通过对字符之间的间隔进行分析和优化，来实现准确的字符分割。
3.4 字符识别字符识别是车辆牌照识别的最后一步，其目标是将分割后的字符映射到对应的字符类别。
〔大学论文〕基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现(含word文档)
基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现目录摘要 (1)1.设计原理 (2)2．详细设计步骤 (3)2.1提出总体设计方案 (3)2.2预处理及边缘提取 (4)2.2.1图象的采集与转换 (4)2.2.2边缘提取 (5)2.3牌照的定位和分割 (9)2.3.1牌照区域的定位 (9)2.3.2牌照区域的分割 (10)2.3.3车牌进一步处理 (11)2.4字符的分割与归一化 (12)2.4.1字符分割 (13)2.4.2字符归一化 (13)2.5字符的识别 (13)3．设计结果及分析 (16)4．程序源代码 (19)4.1基于matlab的程序源代码 (19)4.2基于VC++的程序源代码 (31)5．结语 (57)6．心得体会 (58)7．参考文献 (59)摘要汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。
本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。
在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。
实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。
随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。
汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。
关键字：车牌识别系统、智能化交通、车牌定位、字符分割、字符识别AbstractVehicle license plate recognition system is the intelligent road traffic constraints important factors,including the license plate location,character segmentation and character recognition of three main parts.Firstly,the vehicle license in the original image to determine the horizontal and vertical position,thereby positioning the vehicle license,and character segmentation using a local projection.In the character recognition part of the proposed feature extraction in the case of non-support vector machine based license plate recognition method.Experimental results show that the proposed method has good recognition performance.With the increasing popularity of road,road transport in China has developed rapidly,so the artificial management has not full of actual needs,microelectronics,communications and computer technology applications in the transport sector has greatly improved the efficiency of traffic management.Automatic license plate recognition technology has been widely used.Keywords:license plate recognition system,intelligent transportation,license plate localization,character segmentation,character recognition1.设计原理由于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，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。
基于数字图像处理的车牌识别系统
基于数字图像处理的车牌识别系统基于数字图像处理的车牌识别系统言经官电气学院电子112摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。
文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。
本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。
本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。
之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。
其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。
关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化引言智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。
伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。
因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。
车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。
1 车牌识别系统的目标利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。
国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。
基于图像处理技术的车牌识别系统设计
基于图像处理技术的车牌识别系统设计车牌识别系统是一种利用图像处理技术对车辆车牌进行自动识别和提取的系统。
随着交通管理的日益重要和智能化程度的提高，车牌识别系统在道路交通、车辆管理和安防领域中得到了广泛应用。
本文将介绍基于图像处理技术的车牌识别系统的设计原理以及实现方法。
一、车牌识别系统的设计原理车牌识别系统的设计基于图像处理技术。
首先，通过摄像头获取车辆的图像，并对图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化、边缘检测等步骤。
然后，对处理后的图像进行特征提取和分割，目标是将车牌从整个图像中分离出来。
最后，利用模式识别算法对车牌进行识别和字符识别。
在车牌预处理阶段，常用的去噪方法包括中值滤波和高斯滤波。
这些方法可以有效地去除图像噪声，提供一个干净的图像作为后续处理的输入。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，可以简化后续处理的计算复杂度。
二值化过程将灰度图像转换为二值图像，使得车牌区域变得更加明显。
边缘检测是为了找到车牌区域的轮廓，并进一步提取特征。
在特征提取和分割阶段，可以利用形态学操作对车牌区域进行进一步的处理。
形态学操作包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，可以去除车牌区域的噪声，使得车牌区域更加清晰。
然后，可以使用轮廓检测和边界框来定位车牌的位置。
通过计算车牌的长宽比例和位置信息，可以进一步筛选出真正的车牌。
在车牌识别和字符识别阶段，常用的方法是基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法。
模板匹配方法是将车牌的字符与预先定义好的字符模板进行比对，匹配程度最高的即为识别结果。
机器学习方法是通过训练模型来识别车牌字符。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和深度学习等。
二、车牌识别系统的实现方法实现一个基于图像处理技术的车牌识别系统，首先需要选择合适的硬件平台和软件平台。
对于硬件平台，可以选择搭载高性能处理器和大容量存储器的计算机或嵌入式设备。
对于软件平台，可以选择使用开源的图像处理库和人工智能库，如OpenCV和TensorFlow。
基于图像处理的实时车牌识别系统设计
基于图像处理的实时车牌识别系统设计图像处理技术在当前的智能交通系统中发挥着重要的作用，其中之一就是实时车牌识别系统。
本文将重点讨论基于图像处理的实时车牌识别系统的设计原理与实现方法。
首先，为了实现实时车牌识别，我们需要采集车辆的图像信息。
这可以通过摄像头或者其他设备来完成。
在采集到的图像数据中，车牌是最重要的目标之一。
因此，我们需要使用图像处理技术来提取和识别车牌。
车牌识别技术中最常用的方法是基于模板匹配。
该方法首先需要建立一个车牌模板数据库，其中包含了各种类型的车牌模板。
然后，将采集到的车牌图像与数据库中的模板进行比较和匹配。
通过比较图像与模板的匹配程度，可以确定车牌的类型和内容。
在进行车牌匹配之前，我们需要对图像进行一些预处理操作，以提高识别的准确性。
例如，可以进行图像的灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像，减少干扰。
还可以进行图像的二值化处理，将图像转换为黑白图像，以利于后续的图像分割和字符识别。
此外，还可以进行图像的边缘检测和去噪处理，以提高车牌的边缘清晰度和识别的精度。
在车牌图像的预处理完成后，我们需要进行车牌的分割和字符识别。
车牌分割是将车牌图像中的字符区域进行划分和提取的过程。
常用的方法包括垂直投影法、水平投影法和基于连通区域的方法等。
字符识别则是将车牌中的字符进行识别和转换的过程。
字符识别方法包括基于模板匹配、统计模型、神经网络等。
为了提高实时车牌识别系统的效率和准确性，还可以结合机器学习和深度学习技术。
例如，可以利用支持向量机、随机森林等机器学习算法来训练和优化车牌识别模型。
另外，深度学习技术如卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 可以进一步提高车牌识别的准确性和鲁棒性。
除了图像处理技术，实时车牌识别系统还需要结合车辆的实时监控与管理。
这可以通过与交通监控摄像头、智能交通灯、车辆定位系统等设备的联动实现。
例如，在车牌识别系统中添加车辆的入库和出库管理功能，可以用于停车场、高速公路收费站等场合。
基于图像处理的自动化车牌识别系统设计
基于图像处理的自动化车牌识别系统设计随着智能交通系统的蓬勃发展，车牌识别技术成为了重要的研究领域之一。
基于图像处理的自动化车牌识别系统设计旨在利用计算机视觉和图像处理技术，实现对车辆车牌的快速、准确的识别，为交通管理和安全监控提供有效的工具和支持。
一、系统架构基于图像处理的自动化车牌识别系统主要由以下几个模块构成：1. 图像采集模块：该模块通过安装在道路或进出口处的摄像机，实时采集车辆行驶过程中的图像，并传输给系统后台进行处理。
2. 图像预处理模块：该模块对采集到的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、图像增强等，以提高后续车牌识别算法的准确性。
3. 车牌检测模块：该模块对预处理后的图像进行车牌的检测。
常用的方法包括基于形态学的边缘检测、颜色分割和特征匹配等。
4. 字符分割模块：该模块将检测到的车牌进行字符分割，将每个字符单独提取出来，为后续的字符识别做准备。
5. 字符识别模块：该模块通过模式匹配、神经网络或基于深度学习的方法，对字符进行识别，获取车牌号码。
6. 车牌识别结果输出模块：该模块将识别到的车牌号码输出到显示屏、数据库或其他外部设备，以满足实际应用需求。
二、关键技术1. 图像处理算法：在图像预处理、车牌检测、字符分割等环节，需要应用到图像处理算法，如滤波、边缘检测、形态学操作等。
这些算法的选择和优化将直接影响识别系统的准确性和效率。
2. 车牌检测算法：车牌检测是系统中的关键环节，准确的检测结果是后续步骤的基础。
目前常用的方法有基于颜色分割、边缘检测和形态学操作的方法，需要根据实际场景进行调优和改进。
3. 字符分割算法：车牌字符分割是一个复杂且困难的问题，需要考虑车牌字符之间的空隙、字符的大小和形状等。
常用的方法有基于投影和连通区域分析的算法，需要结合预处理的结果进行进一步的优化。
4. 字符识别算法：字符识别是车牌识别系统的核心环节，常用的方法包括基于模式匹配、神经网络和卷积神经网络的方法。
基于图像处理与深度学习的车牌识别系统设计与实现
基于图像处理与深度学习的车牌识别系统设计与实现车牌识别系统是一种利用图像处理与深度学习技术实现的智能系统，能够准确地识别图像中的车牌信息。
本文将详细介绍基于图像处理与深度学习的车牌识别系统的设计与实现过程，并分析系统在实际应用中的效果和应用前景。
一、引言车牌识别系统是将图像处理与深度学习技术相结合的一个典型应用案例。
随着计算机视觉和深度学习的快速发展，车牌识别系统在交通管理、智能安防等领域发挥着重要作用。
本系统旨在使用图像处理与深度学习技术设计与实现一个准确、高效的车牌识别系统。
二、系统设计与实现2.1 数据采集与预处理车牌识别系统的第一步是收集高质量的车牌图像作为数据集。
这些图像应包括多种车牌颜色、不同角度和光照条件下的图像。
而后，对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、裁剪和尺寸调整等操作，以提高后续识别算法的准确度和鲁棒性。
2.2 特征提取与选择车牌识别系统的关键步骤是对图像进行特征提取。
常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，通过学习与车牌相关的特征，例如车牌的颜色、字符的形状等。
此外，还可以利用传统的图像处理方法提取车牌的轮廓、边缘等特征。
2.3 模型训练与优化在车牌识别系统中，通常将特征提取与模型训练相结合。
首先，利用预处理得到的图像数据集，将其分为训练集和测试集。
之后，采用深度学习模型（如卷积神经网络）对训练集进行训练，优化模型参数以提高识别准确度。
通过反复调整模型结构、学习率等参数进行优化，提高系统的性能。
2.4 车牌定位与识别车牌定位是车牌识别系统的一个重要步骤。
通过图像处理技术，可以提取出车牌图像。
在得到车牌图像后，利用训练好的深度学习模型对车牌进行识别。
可以通过字符分割、字符识别等算法实现对车牌号码的识别。
此外，还可以运用光学字符识别（OCR）技术提高车牌信息的提取率和识别准确度。
2.5 结果展示与应用设计好的车牌识别系统需要将其与实际应用相结合，实现自动化的车牌识别。
基于图像处理技术的车牌识别系统研究
基于图像处理技术的车牌识别系统研究车牌识别系统是利用图像处理技术将车辆的车牌信息从图像中提取出来并进行识别的一种系统。
它在实际生活中有广泛的应用，比如交通管理、停车场管理、车辆监控等领域。
本文将对基于图像处理技术的车牌识别系统进行研究，从车牌检测、字符分割、字符识别等方面展开论述。
首先，车牌检测是车牌识别系统的第一步，其目的是从图像中准确地定位出车辆的车牌区域。
车牌检测通常采用基于特征的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于特征的方法主要利用车牌的颜色、形状等特征来进行检测，比如利用颜色分布模型和形态学运算来提取车牌区域。
而基于深度学习的方法则使用卷积神经网络等深度学习模型来学习车牌的特征，从而实现准确的车牌检测。
其次，字符分割是车牌识别系统的关键步骤之一，其目的是将车牌区域中的字符分割成单个字符，以便后续的字符识别。
字符分割通常采用基于垂直边缘检测的方法和基于深度学习的方法。
基于垂直边缘检测的方法主要利用字符之间的垂直边缘来进行分割，比如利用垂直边缘的间隔和宽度进行字符的划分。
而基于深度学习的方法则通过训练一个深度学习模型来学习字符的分割规律，从而实现准确的字符分割。
最后，字符识别是车牌识别系统的最后一步，其目的是对分割后的单个字符进行识别。
字符识别通常采用基于模板匹配的方法和基于深度学习的方法。
基于模板匹配的方法主要利用字符的模板库和字符之间的相似度来进行字符的识别，比如利用字符的灰度特征和形状特征进行匹配。
而基于深度学习的方法则通过训练一个深度学习模型来学习字符的特征表示，从而实现准确的字符识别。
除了上述的基本步骤，车牌识别系统还需要考虑一些实际问题，比如光照变化、车牌倾斜、模糊等因素对系统的影响。
针对这些问题，可以采用图像增强和图像校正等技术来提高车牌识别系统的鲁棒性。
此外，为了提高系统的性能，还可以选取合适的特征提取方法和分类模型，并进行模型的训练和优化。
总结起来，基于图像处理技术的车牌识别系统是一项复杂而关键的研究课题。
基于图像处理技术的车牌自动识别系统研究
基于图像处理技术的车牌自动识别系统研究随着社会的发展，车辆数量不断增长，人工管理显然已经无法满足现代社会的需求。
因此，汽车识别智能化已成为汽车管理系统中需要解决的重要问题之一。
其中，车牌自动识别系统因为其高效、准确、快速的特点，广受社会各界的关注。
本文将从基于图像处理技术的车牌自动识别系统入手，详细阐述其实现原理和关键技术。
一、车牌自动识别系统概述车牌自动识别系统是利用电脑处理技术和图像识别技术，对车牌图像进行处理，从而准确地识别出车牌号码，同时还能够实现多方面、多角度的自动监控功能，从而完成对车辆信息的获取。
车牌自动识别系统在智能交通和智慧城市建设中起到了重要的作用，其应用领域主要包括车辆管理、道路运输、停车场管理等。
二、车牌图像处理技术车牌自动识别系统的核心技术是车牌图像处理技术，其处理过程包括车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割、字符识别等，其中，车牌图像的预处理至关重要。
车牌图像预处理是通过图像处理技术对原始图像进行处理，去除图像噪声、增强图像边缘和光线对比度，以便后续处理更加准确和稳定。
车牌定位是车牌自动识别系统的第二个关键步骤，目的是从原始图像中确定车牌的位置，为下一步车牌字符分割做好铺垫。
车牌定位的方法主要有两种：一种是基于颜色信息的定位方法，另一种是基于形状信息的定位方法。
车牌字符分割是车牌自动识别系统的第三个关键步骤，其目的是把车牌中的字符进行分离。
由于字符分割算法的复杂度很高，所以选择一个高效、准确的分割算法是非常关键的。
字符识别是车牌自动识别系统的第四个关键步骤，其目的是通过图像处理技术对分割好的字符进行识别，将车牌中的字符序列转化为数字和字母，以便系统进行后续操作。
三、车牌自动识别系统的实现车牌自动识别系统的实现需要配合硬件设备，主要包括相机、传感器、嵌入式系统和计算机等。
其中，相机使用数字摄像头，对车牌进行高分辨率图像的拍摄，并将获取到的图像传输给计算机进行处理。
传感器用于获取车辆的信息，为车牌自动识别系统提供数据支持。
基于数字图像处理技术的车牌识别技术研究
基于数字图像处理技术的车牌识别技术研究随着数字图像处理技术的发展，基于数字图像处理技术的车牌识别技术已经越来越成熟。
本文将从技术原理、发展历程、应用前景等方面进行探讨。
一、技术原理基于数字图像处理技术的车牌识别技术是通过图像获取、特征提取、匹配识别等过程实现对车牌的快速准确识别和提取的技术。
其核心技术是数字图像处理，主要包括以下几个方面：1.图像获取：通过摄像机、高分辨率相机等设备获取车辆图片，然后对图片进行处理。
2.预处理：对图像进行灰度化、去噪、二值化、图像增强等操作，以提高图像的质量和清晰度。
3.特征提取：针对不同的车辆和车牌，提取不同的特征，比如车牌号码、车牌颜色、车牌字体、大小等，以便后续处理和识别。
4.识别匹配：使用模式识别、人工智能、机器学习等技术对提取的特征进行分析和识别，实现对车牌号码的准确识别。
二、发展历程数字图像处理技术的应用在车牌识别领域可以追溯到上世纪90年代。
在那个时候，人们只是简单地使用黑白相机和一些简单的图像处理算法，提取车牌的高度和长度等信息，进行简单的识别。
随着技术的发展，2000年左右，出现了一些基于嵌入式系统的车牌识别方案，可以在道路上实现对车辆的自动监测和识别。
2005年以后，随着数字图像处理技术的成熟，车牌识别技术得到了极大地发展。
这个时候已经有一些算法可以实现对车牌号码的自动识别，并且具有一定的准确度和鲁棒性。
2010年至今，随着深度学习、人工智能等技术的发展，车牌识别技术已经非常成熟，并且在现实生活中得到了广泛的应用，比如智慧城市交通管理、车辆管理、车位管理等方面。
三、应用前景基于数字图像处理技术的车牌识别技术具有广泛的应用前景。
以下是其中的一些方面：1. 智慧城市交通管理：在城市交通治理中，车牌识别技术可以帮助管理部门实现对违章车辆和黑车的自动监测和管理，提高交通管理效率和管理水平。
2. 车位管理：车牌识别技术可以应用在停车场和小区停车场等地方，实现对车位和车辆的自动识别和管理，帮助车主快速找到空车位。
基于图像处理技术的车辆车牌自动识别系统设计
基于图像处理技术的车辆车牌自动识别系统设计车辆车牌自动识别系统是一种基于图像处理技术的智能系统，能够自动识别车辆的车牌信息，并将识别结果反馈给系统使用者。
本文将介绍车辆车牌自动识别系统的设计原理、流程和关键技术，并讨论其在实际应用中的意义和前景。
1. 引言车辆车牌自动识别系统是借助计算机视觉和图像处理技术，通过处理车辆图像信息，自动提取出车牌号码的一种技术。
该系统可以广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域，提高工作效率，提供更加精准的车辆信息。
2. 系统设计原理车辆车牌自动识别系统设计的主要原理是基于数字图像处理的模式识别技术。
其流程包括图像获取、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。
首先，通过摄像头等设备获取车辆图片。
然后，使用图像处理算法对获取的车辆图片进行预处理，包括图像增强、噪声去除、图像平滑等操作，以提高后续车牌定位的准确性。
接下来，通过目标检测和图像分割等算法，确定车辆图片中的车牌区域，并将其分割成若干个字符图像，为后续的字符识别做准备。
最后，使用字符识别算法对分割出的字符图像进行识别，将识别结果返回给系统使用者。
3. 关键技术介绍（1）图像预处理：车辆车牌图像通常存在一定的噪声和光照变化，对图像进行增强、去噪和平滑等预处理操作，可以提高车牌定位和字符识别的准确性。
（2）车牌定位：车牌定位是整个系统的关键步骤，常用的定位方法包括颜色定位、形状定位和边缘定位等。
这些方法可以通过设定一些约束条件（如车牌尺寸、颜色、形状等）来定位车牌区域。
（3）字符分割：字符分割是将车牌图片中的字符分割成单独的字符图像，以便后续的字符识别。
常见的字符分割方法包括基于垂直投影、连通区域、区域生长等。
（4）字符识别：字符识别是根据字符图像的特征进行分类和识别的过程。
常见的字符识别方法包括基于模板匹配、神经网络、支持向量机等。
4. 应用前景与意义车辆车牌自动识别系统在交通管理、停车场管理、安防监控等领域有着广泛的应用前景和意义。
基于图像处理技术的车辆号牌识别系统设计
基于图像处理技术的车辆号牌识别系统设计第一章：引言车辆号牌识别系统是应用图像处理技术实现的一种智能交通工具，它可以通过数字图像识别技术自动识别车辆牌照信息。
车辆号牌识别系统不仅可以提高道路交通管理的效率，提升交通治理水平，还有利于提高城市安全监管，并提升交通安全。
第二章：车辆号牌识别技术车辆号牌识别技术的实现需要借助于图像处理技术，其中，车牌图像的处理是整个系统的核心部分。
车牌图像的处理流程包括以下几个步骤：2.1 车牌图像预处理首先，对采集到的车牌图像需要进行预处理，包括去除图像中的噪点、模糊等。
常用的预处理方法有中值滤波、高斯滤波、锐化等。
2.2 车牌图像分割车牌图像中包含了车牌上的文字与车牌背景。
其中，文字的提取是整个图像处理的核心部分。
在车牌图像分割过程中，需要先将车牌区域识别出来，然后对该区域进行进一步分割，将车牌上的文字与车牌背景分隔开来。
2.3 车牌字符识别车牌图像中包含了不同的字符，包括数字和字母。
因此，在车牌字符识别中，需要识别出这些字符，并将其转换为能够理解的文字。
2.4 车牌识别结果输出车牌识别结果输出是整个图像处理的最终步骤，其通过提取车牌图像中的文字信息，将识别出的信息输出给系统。
第三章：车辆牌照识别系统设计3.1 系统架构设计车辆牌照识别系统设计的核心是一个由多层网络结构组成的识别模型。
在车辆牌照识别系统中，网络结构的设计需要考虑以下几个因素：模型的精度、识别速度、模型的可扩展性。
3.2 数据集准备车辆牌照识别系统训练的数据集需要有足够的数据样本。
数据集的准备包括图片的采集、数据集的标注等。
3.3 系统实现车辆牌照识别系统的实现需要借助于多种技术，包括Python编程、快速数据分析和处理的Pandas库、识别模型训练的TensorFlow库。
3.4 系统优化车辆牌照识别系统上线后，需要对其进行多次测试和优化，以提高其精度和识别速度。
第四章：应用实例车辆牌照识别技术已被广泛应用于城市公安交通管制、ETC车辆识别、车牌区域的停车场管理等领域。
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基于数字图像处理的车牌识别系统言经官电气学院电子112摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。
文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。
本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。
本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。
之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。
其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。
关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化引言智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。
伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。
因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。
车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。
1 车牌识别系统的目标利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。
国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。
由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。
车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。
2 MATLAB 及其图像处理工具概述MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。
MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。
MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。
本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。
由于照片拍摄的好坏有很多外界因素决定，由于光照强度的影响，晴天拍摄的照片与阴天拍摄的照片质量肯定不一样，白天和晚上更是不同；由于每部车的车速的不一致，慢速行驶的车辆会比快速行驶的车辆拍摄的照片质量好一些，而且车速过快，会使照片的字迹模糊，这肯定会影响字符的识别。
故要对拍摄的照片进行灰度化、二值化、滤波等预处理。
传统的设计方法为：利用静止的汽车牌照图片，利用C 语言或C++语言来对图像进行处理，编程很复杂，维护难度大。
而MATLAB 语言对处理图像而言非常方便，可直接调用已经编好的函数，如可直接调用现成的函数进行复杂的傅里叶变换、拉普拉斯变换、二值化处理、数字滤波等操作。
3 车牌识别系统的工作原理现在普遍通用的车牌识别系统通常包括两大部分，软件与硬件。
其中软件是整个系统的核心部分，车牌识别的核心技术就在于软件。
系统一般由车体感应器，彩色摄像机．辅助光源．图像采集与处理器，主控电脑和识别系统软件构成。
系统软件一般先对牌照图像进行滤波、二值化、校正、分割等处理，再进行识别。
软件部分由六个主要处理子模块组成。
各模块功能为：1) 实时采集模块实现对汽车牌照图像的实时采集，并将采集的图像转换为数字图像存储；2) 车牌搜索及定位模块对数字化后的车牌进行区域目标搜索，并将图像进行灰度翻转统一为“白底黑字”；3) 车牌分割对定位的车牌区域进行字符分割，将车牌分为7 个单一的字符图片(针对普通民用车)；4) 特征提取模块对分割后的图片进行相应的特征描述；5) 分类识别模块根据图片的特征描述将其识别为相应的结果字符串；6) 数据传送输出识别结果字符串到指定的设备上。
图1 车牌识别系统与原理图4 图像预处理车牌图像通常是在各种复杂的背景、环境条件下采集得到，图像质量难以保证，因此在进行车牌定位之前，通常要进行图像的预处理工作。
图像预处理主要是对系统获取的原始图像基本特征的信息进行相应的、有针对性的处理，以滤去干扰、噪声，作几何校正、色彩校正，以便于计算机的分析计算，一般包括滤波、图像增强、图像二值化、形态学运算、边缘检测等。
本文图像预处理过程如图2.图2 车牌图像预处理流程图4.1 图像灰度化汽车图像样本目前大都是通过摄像机、数码相机等设备拍摄获取的，因而预处理前的图像都是24 位真彩色图像。
彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，而且大多数图像处理技术都是针对256 级灰度图的，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。
由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。
将彩色图像转换成灰度图，一方面提高了图像的处理速度，另一方面更统一了多种颜色的车辆牌照，因此，图像灰度化是做图像处理最根本的一步。
本文采用加权平均值法将图像灰度化，即根据重要性或其他指标给R、G 、B 赋予不同的权值，并使R 、G 、B 等于它们的值的加权和平均，R=G=B ＝（Wr*R+Wg*G+Wb*B）/3。
其中Wr、Wg、Wb 分别是R、G、B 的权值，取Wr ＝ 0.299、Wg ＝ 0.588、Wb＝ 0.113，从而得到最合理的车牌灰度图像。
Matlab 程序如下：图3 原图与灰度化后图片4.2 中值滤波由于图像中不可避免的存在有噪声，常用的滤波方法有：低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波。
中值滤波的基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节．这是因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值．中值滤波器在处理连续图像窗函数时与线性滤波器的工作方式类似，但滤波过程却不再是加权运算。
取3*3 函数窗，计算以点i,j]为中心的函数窗像素中值步骤如下：1)按强度值大小排列像素点。
2)选择排序像素集的中间值作为点[i,j]新值。
图4 3*3 中值滤波这一过程如图5 所示．一般采用奇数点的邻域来计算中值．但如果像素点数为偶数时，中值就取排序像素中间两点的平均值。
中值滤波在一定条件下，可以克服线性滤波器(如均值滤波等)所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰即图像扫描噪声最为有效。
在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，也给计算带来不少方便。
但是对一些细节多，特别是线、尖顶等细节多的图像不宜采用中值滤波。
Matlab 程序如下：>> c=medfilt2(b,[3,3]);>> imshow(c);图5 中值滤波后图像标准中值滤波算法的基本思想是将滤波窗口内的最大值和最小值均视为噪声，用滤波窗口内的中值代替窗口中心像素点的灰度，在一定程度上抑制了噪声。
实际上在一定邻域范围内具有最大或最小灰度值这一特性的，除了噪声点，还包括图像中的边缘点、线性特征点等。
中值滤波以此作为图像滤波依据，其滤波结果不可避免地会破坏图像的线段、锐角等信息。
因此，要找到一种既能实现有效滤除噪声，又能完整保留图像细节的滤波机制，仅考虑噪声的灰度特性是难以实现的。
4.3 图像增强如果一幅图成像时由于光线过暗或曝光不足，则整幅图偏暗（如灰度范围从0 到6 3 ）；光线过亮或曝光过度，则图像偏亮（如灰度范围从200 到2 5 5），都会造成图像对比度偏低问题，即灰度都挤在一起了，没有拉开，为了更方便的得到效果，提升识别率，对得到的灰度图像做灰度增强，首先用strel 函数对原始图像进行开操作的到图像的背景图像。
Matlab 程序如下：>> s=strel('disk',13);>> d=imopen(c,s);>> subplot(1,2,1);>> imshow(d);>> title('背景图像');>> e=imsubtract(c,d);%中值滤波后图像减去背景图像>> subplot(1,2,2);>> imshow(e);>> title('增强黑白图像');图6 灰度修正后图像4.4 直方图均衡化直方图是用来表达一幅图像灰度等级分布情况的统计表。
通过对图像中像素个数多的灰度值（及对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（及对画面不起主要作用的灰度值）进行归并，从而达到清晰图像的目的，其本质上是一个直方图变换，即将输入图像的直方图映射成一个最大平展的直方图。
实验效果如图8。
经过直方图均衡化处理以后，图像的灰度分布变得均匀，原来偏暗的图像亮度明显增强，图像变得更为清晰。
Matlab 程序如下：>> subplot(1,2,1);>> imhist(e);>> [f,g]=histeq(e,64);%图像灰度扩展到0~255，有64 个灰度级>> subplot(1,2,2);>> imhist(f);>> imshow(f);图7 直方图均衡化前（左）后（右）4.5 图像二值化图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为两个数值，通常为0 或255。
使整个图像呈现出明显的黑白效果。
也就是将256 个亮度等级的灰度图像通过适当的门限值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像嘲。
基于像素数目的直方图阈值分割是本文采用的二值化算法，它的好处在于可以减少直方图的不同形状对二值化效果的影响。