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1、车牌定位系统实验报告一．实验原理在matlab环境下，经过图像预处理技术（灰度化、二值化、边缘化、腐蚀、连通、滤波），再配合投影法来定位所有可能为待测车牌边缘的像素；在这些候选的像素中，再进一步限制其像素点数并利用车牌的长宽比例大约保持一定值的事实，便可以精确地取得正确的车牌区域，以实现车牌定位。二．Matlab中图像的基本操作1、图像的变换①fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换。②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如：i=imread(filename);j=fft2(i);k=ifft2(j);2、模拟噪声生成函数和预定义滤波
2、器①imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如：i=imread(filename);j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声②fspecial：用于产生预定义滤波器，如：h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器h=fspecial('average');%均值滤波器2、图像的增强①直方图：imhist函数用于数字图
3、像的直方图显示。②直方图均化：histeq函数用于数字图像的直方图均化。③对比度调整：imadjust函数用于数字图像的对比度调整。④对数变换：log函数用于数字图像的对数变换。⑤基于卷积的图像滤波函数：filter2函数用于图像滤波。⑥线性滤波：利用二维卷积conv2滤波。⑦中值滤波：medfilt2函数用于图像的中值滤波。⑧锐化（1）利用Sobel算子锐化图像,如:i=imread(filename);h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化图像,如:9/9i=imread(filenam
4、e);j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;3、图像边缘检测①sobel算子如：i=imread(filename);j=edge(i,'sobel',thresh)②prewitt算子如：i=imread(filename);j=edge(i,'prewitt',thresh)③roberts算子如：i=imread(filename);j=edge(i,'roberts',thresh)④log算子如：i=imread(filename);j=edge(i,'log',th
5、resh)⑤canny算子如：i=imread(filename);j=edge(i,'canny',thresh)⑥Zero-Cross算子如：i=imread(filename);j=edge(i,'zerocross',thresh)4、形态学图像处理①膨胀：是在二值化图像中“加长”或“变粗”的操作，函数imdilate执行膨胀运算，如：a=imread(filename);%输入二值图像b=[010;111;010];c=imdilate(a,b);②腐蚀：函数imerode执行腐蚀，如：a=imread(filename);%输入二值图像b=strel('di
6、sk',1);c=imerode(a,b);③开运算：先腐蚀后膨胀称为开运算，用imopen来实现，如：a=imread(filename);b=strel('square',2);c=imopen(a,b);④闭运算：先膨胀后腐蚀称为闭运算，用imclose来实现，如：a=imread(filename);b=strel('square',2);c=imclose(a,b);.对于车牌定位系统，需要使用到的图像处理操作有：灰度化、二值化、9/9边缘化、腐蚀、连通、滤波。三．流程图车牌定位过程的流程图如下：1、载入图片。车牌记录图片一般都是以jpeg格式保存，故本次设计
7、读取的图片格式均为jpeg格式，如为其他格式，可先行将格式转换成jpeg格式。操作指令：[namefile,pathname]=uigetfile('*.jpg','Selectimage');ifnamefile~=0I=imread(strcat(pathname,namefile));imshow(I);end2、灰度化。车牌图片一般为彩色图片，故不应该再使用im2bw函数，这里使用rgb2gray函数对彩色的图像进行灰度化。3、边缘化。前面已经介绍给很多图像边缘检测的方法，本次设计中才用Robert算子对车牌图像进行边缘化。具体命
