汽车车牌图像的区域分割与字符提取

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1、数字图像处理课程设计报告课设题目：汽车车牌图像的区域分割与字符提取学院：信息工程学院专业：通信工程班级：姓名：学号：指导教师：目录不要删除行尾的分节符，此行不会被打印一.课程设计任务错误！未定义书签。二.课程设计原理及设计方案1三.课程设计的步骤和结果6四.课程设计总结16五.设计体会16六.参考文献17一．课程设计任务在交通管理过程中，通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。对违章车辆，需要自动检测车牌信息，提取车牌号码，以便查找车主信息和监督管理。国内常用的一般车牌通常是是蓝底白字，长宽比3:1。191、对车牌图像进行预处理，然后进

2、行车牌定位；2、进行字符分割；2、对车牌中的数字、字母和汉字进行提取和识别；3、要求自行设计方案、编写代码实现上述功能，并设计车牌识别的软件界面。二．课程设计原理及设计方案1.系统简述一个完整的车牌识别系统闭应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像。车辆识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。车牌识别系统原理如图l所示。车辆图像采集图像预处理车牌定位字符分割字符识别输出结果图1车牌识别系统原理图（1）图像预处理

3、：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。（2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。（3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像（4）字符识别：对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄

4、时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺

5、陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。192.图像预处理输入车牌图象灰度校正平滑处理提取边缘图2预处理及边缘提取流程图2.1灰度变换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。可对图像进行灰度化处理、提取背景图像、增强处理、图像二值化，边缘检测、滤波等处理。然后采用robert

6、算子进行边缘检测，再用imopen和imclose对所得二值图像作开、闭操作进行滤波。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）。图像灰度化的算法主要有以下3种：1）最大值法：使转化后R、G、B的值等于转化前3个值中最大的一个，即：R=G=B=max(R,G,B)，这种方法转换的灰度图亮度很高。2）平均值法：使转化后R、G、B的值为转化前R、G、B的平均值R=G=B=(R+G+B)/3这种方法产生

7、的灰度图像比较柔和。3）加权平均值法：按照一定的权值，对R、G、B的值加权平均，即：R=G=B=(R+G+B)/3，其中、、分别为R、G、B的权值。、、取不同的值，将形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色最为敏感，红色次之，对蓝色的敏感性最低，因此使>>将得到较易识别的灰度图像。一般情况下，当=0.299、=0.587、=0.114时，得到的灰度图像效果最好。2.2边缘提取数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础。边缘是图像的重要特征，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测。目前，边缘检测已成为计算机视觉研究

8、领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。车牌的一个重要特征就是在该区域19存在大量的边缘信息，