图像处理和理解大作业要点

目录

1.整体方案设计 (2)

2.各模块具体实现 (4)

2.1原始图像 (4)

2.2图像灰度化处理 (4)

2.3车牌定位 (5)

2.4车牌字符的分割 (6)

2.5车牌字符识别 (8)

3.程序调试与结果分析 (9)

4.总结 (9)

5.附录 (10)

摘要：当今生活中汽车的作用越来越重要，带给了人们生活无尽便利，车辆总数越来越大，对汽车的管理也越来越困难。在这样的背景下图像处理领域内的汽车车牌识别技术具有巨大实用性的意义，而MATLAB有其突出的处理图像数据的能力，运用MATLAB实现对图像的预处理、车牌定位、车牌字符分割以及字符识别，进行车牌的自动识别。关键词：MATLAB；图像处理；车牌定位；字符分割；字符识别

1.整体方案设计

车牌识别的整体方案流程图如下：

1）图像采集包括CCD摄像机、照明设备、图像采集卡等。感应设备发出的信号出发图像采集卡，采集卡将模拟信号转换为数字信号后送到计算机。

2）图像预处理：因为车牌图像都是在室外拍摄的，所以会受到光照、气候等因素的影响，而且车辆的移动会造成图像的模糊。要去除这些干扰就得先对车牌图像进行预

处理。由于当前数码相机的像素较高，原始图像的数据一般比较大，输入的彩色图

像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度。

因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。

对图像进行灰度化处理后常用的方法是图像二值化、去除背景图像、增强处理、边

缘检测、滤波等处理等。

3）车牌定位方法：车牌识别前期的关键就是准确定位车牌的位置，然后才能进行车牌中字符的识别。经过查阅资料发现目前主要有以下四种车牌定位的方法：

A．基于灰度边缘检测与形态学重构的方法。这种方法只要利用车牌区域局部对比度明显和有规律的纹理特征来定位，然后利用形态学方法将车牌区域与其它背

景区域分离。

B．基于直线检测的方法。这种方法主要Hough变换的方法来检测车牌周围边框直线，利用车牌形状特性来定位车牌。

C．根据车牌的固有长宽比进行定位的方法。因为中外车牌的长宽比都是固定的

3.1：1，在预处理完成后对二值化的图像进行膨胀腐蚀，计算联通区域长宽比

确定车牌位置。

D．基于彩色图像的车牌定位方法。现在的牌照有四种类型:第一种是最常见的小型汽车所用的蓝底白字牌照；第二种是大型汽车所用的黄底黑字牌照；第三种

是军用或警用的白底黑字、红字牌照；第四种是国外驻华机构用的黑底白字、

红字牌照。基于彩色图像的车牌定位方法主要利用车牌颜色与车身其他部位颜

色具有明显不同的差异来分割与提取车牌。

为了与课程内容联系我选择了第一种方法进行实验，即边缘检测与形态学重构的方法。

4）字符分割：字符分割是指将车牌区域分割成单个的字符区域，分割越准确，识别效果越好。目前有许多种车牌字符分割算法，由于在车牌字符分割中存在噪声干扰，边框、铆钉影响，车牌旋转和光照不均等问题，造成分割不准确，甚至分割错误，目前很难找到普遍适用的分割方法。常用的字符分割法主要是基于投影分析字符的分割方法和基于连通域分析的字符分割方法。

A．投影分析常采用的是水平投影法，即沿水平方向计算每一列属于车牌字符的象素数目，在字符的间隙处取得局部最小值，分割位置应在其附近。先根据车牌

水平投影的统计特征呈现出明显“波峰——波谷——波峰”，进行水平方向上

的粗分割，若字符出现合并和粘连现象，再采用递归回归办法进行二次字符分

割。

B．投影法进行字符分割实现起较为简单，但在预处理效果不好的情况下，较难获得满足条件的列。若增加预处理，则使处理后的图像不可避免地损失一部分有

用信息，还可能导致额外误差。基于连通域聚类分析切分车牌字符的方法按照

属于同一个字符的像素构成一个连通域的原则，结合牌照字符的固定高度和间

距比例关系等先验知识，较好地解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分

问题，降低了对车牌定位准确度的要求，对不规范的车牌识别也具有一定的适

用性。

5）字符识别方法：现阶段主要使用的方法是基于模板匹配和神经网络的方法。

A．模板匹配法是最简单的一种字符识别方法。将待识别字符经分割归一化成模板字体的大小，将它输入字符识别模块进行匹配。根据实际字符和模板图像之间

匹配方差最小的原则，判定车牌图像字符所属类别。这种方法对于标准、规范

的字符识别效果较好。但在复杂环境下的车牌字符会与理想模板字符不完全一

致，这导致了识别结果存在较大误差。

B．模版匹配法简单、成熟，但其自适应不强。对于字符有断裂和粘连等情况容易造成误判。神经网络匹配法具有良好的容错性、自适应和学习能力，但样本的

训练收敛速度慢，而大规模并行处理为此提供了解决途径。其中一种方法是采

用并行识别的BP网络，让汉字、英文、阿拉伯数字，阿拉伯数字分别送到各

自的网络识别。还有学者结合小波变化的优点，提出基于小波和BP神经网络

的车牌字符识别新方法，采用小波变换提取字符特征，神经网络实现字符识别，加快了算法的执行，提高了识别率。

2. 各模块具体实现

2.1 原始图像如下：

2.2 图像灰度化处理

由于彩色图像含有大量的颜色信息，它的存储空间占用大。如果直接使用

彩色图像将大大降低图像处理的速度，通过将图像灰度化处理将彩色图像转换为256个级别的灰度图像可以大大减小存储量和提高处理速度。

Prewitt 算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。与使用Sobel 算子的方法一样，图像中的每个点都用两个核进行卷积，取最大值输出。它与Sobel 算子不同，这一算子没有把重点放在接近模板中心的像素点。 Prewitt 边缘检测算子近似计算(,)f x y 对x 和y 的偏导数：

789123()()x G Z Z Z Z Z Z =++-++

369147()()y G Z Z Z Z Z Z =++-++

计算出x G ，y G 的值后，用下式计算(,)x y 点处的梯度值：