基于图像处理的汽车牌照的自动识别系统(2)

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1、医学图像处理课程设计报告设计题目：基于图像处理的汽车牌照的自动识别系统专业：生物医学工程专业班级：2学号：20120260222学生姓名：秦利凡―――――――以下指导教师填写―――――分项成绩：出勤成品答辩及考核总成绩：总分成绩指导教师：戴启军基于图像处理的汽车牌照的自动识别系统目录一．前言与关键词二．车辆牌照识别系统工作原理三．图像处理四．车牌定位与均值滤波五．字符切割与识别一，前言：车牌识别(LPR)系统是以识别汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统.汽车牌照的唯一性使得汽车牌照的识别成为实现智能交通系统的重要部分之一.车牌的自动识别是计算机视觉和模式识别技术的结合

2、.随着汽车行业和公共交通事业的发展,智能交通控制系统变得必要,它不但可以广泛地应用于交通流量检测,而且还可以应用于交通控制与诱导,机场、港口、小区的车辆管理,不停车自动收费,闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域.而智能交通系统包括信息采集、图像处理和识别,自动计时、收费等模块.因此,具有广阔的应用前景.本论文主要研究智能交通系统中的基于图像处理的汽车牌识别系统.。关键词：MATLAB仿真，车牌识别，图像处理，字符切分，字符识别二，车辆牌照识别系统工作原理车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索

3、模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。车牌照系统主要分为图像采集，图像处理，车牌定位，字符切分，字符识别几个部分，如图所示，牌照识别系统原理图：心电放大器系统简介和基本原理1、心电放大器总体简介心电信号是一种十分微弱的信号，常见的心电频率一般在0—100Hz之间，能量主要集中在17Hz附近，幅度小于5mV，大约在10uV（胎儿）～5mV（成人）之间，所需放大倍数大约为500-1000倍。心电电极阻抗较大，一般在几十千欧以上。在检测生物电信号

4、的同时存在强大的干扰，主要有电极极化电压引起基线漂移，电源工频干扰(50Hz)，肌电干扰(几百Hz以上)，临床上还存在高频电刀的干扰。电源工频干扰主要是以共模形式存在，幅值可达几伏甚至几十伏，所以心电放大器必须具有很高的共模抑制比。电极极化电压引起基线漂移是由于测量电极与生物体之间构成化学半电池而产生的直流电压，最大可达300mV，因此心电放大器的前级增益不能过大，而且要有去极化电压的RC常数电路。由于信号源内阻可达几十KΩ、乃至几百KΩ，所以，心电放大器的输入阻抗必须在几MΩ以上，而且共模抑制比（CMRR）也要在60dB以上（目前的心电图机共模抑制比一般均在89dB）

5、。同时要在无源、有源低通滤波器中有效地滤除与心电信号无关的高频信号，通过系统调试，最后得到放大、无噪声干扰的心电信号。心电放大器在人体心电图以及各种生物信号提取中有种要的作用。人体心电信号是微弱的生物电信号，需要较大的放大倍数和较高的共模抑制比，因此设计三运放放大电路使信号两端尽量对称，将抑制共模干扰。另外，本设计只讨论和研究心电放大器的模块，另外若采用交流供电，为防止出现电源电流泄露对病人造成伤害，还必须在心电放大器和信号采集设备间光电隔离保护电路。大致的电路框图如下：2、心电放大器的基本参数心电放大器的主要系统参数有，输入阻抗，输入噪声，输出阻抗。除去系统参数外，每

6、个部分还有其不同的衡量性能的参数。①　输入阻抗测量方法：接好电源，将输出接地，用万用表测量两输入端之间的阻抗，即输入阻抗。测量结果：测得输入阻抗大于200MΩ。②　输入噪声测量方法：接好电路，将两输入端接，测量其输出信号幅度的大小。测量结果：系统性能最好的时候，输出信号为0.1V，反算到输入端，可得输入噪声为45uV。③　输出阻抗测量方法：接好电路，输入小直流信号，分别测其直接输出电压和加1Ω负载后的电压输出，通过分压公式，可求得输出阻抗。测量结果：输出阻抗为0.4Ω3、心电放大器的组成部分本电路设计主要是由五部分构成。1、放大电路。其中前置放大器是硬件电路的关键所在，

7、设计的好坏直接影响信号的质量，从而影响到仪器的特性；2、共模抑制电路。在设计中使用了右腿驱动电路、屏蔽驱动电路，它们可以消除信号中的共模电压，提高共模抑制比，使信号输出的质量得到提高3、低通滤波电路及时间常数电路。常见的心电频率一般在0.05--100Hz之间，能量主要集中在17Hz附近，幅度微小，大概为5mV，临床监护有用频率为0.5～30几Hz，因此设计保留40Hz以下的信号。时间常数电路实现一阶无源高通，截止频率为0.05Hz，时间常数为3.6s。4、工频50Hz的陷波电路。本设计采用了双T带阻滤波电路，它能够对某一频段的信号进行滤