汽车牌照识别演示讲稿

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1、模式识别课程设计Matlab下的车牌识别简介设计要求■主要要求1）提取照片中车牌所在的区域2）处理提取出的照片，得到车牌号要求分析■根据设计要求得到的模块分析：1）界面（要求易于操作-各模块设计完成后具体设计）2）定位车牌—基于颜色3）车牌分割—灰度、二值化、去边、投影切割4）车牌识别—模板匹配具体思路■圈定车牌区域1）思路：基于颜色特征2）问题：下图中，上面的蓝色区域会形成干扰；夜晚图像无法识别具体思路之车牌区域选定采用自己拍摄的照片，无蓝色背景干扰且光线较为明亮正常的时候：具体思路之车牌区域选定可以顺利通过像素扫描，圈出蓝色的区域具体思路之车牌区域选定然后将获得的车牌区域放到专门的显示

2、区域中显示即可（在后续界面设计中添加相应模块）截取具体思路之车牌区域选定-问题解决问题1：蓝色背景干扰：具体思路之车牌区域选定-问题解决问题1：蓝色背景干扰（已解决）解决思路：可以发现，形成干扰的蓝色背景中，一般没有白色的像素点，或者白色像素点不多，因此可以通过将候选的蓝色车牌区域进行遍历，统计每行的白色像素点个数，如果达到阈值，则认为它是车牌，否则，丢弃之。具体思路之车牌区域选定-问题解决问题1：蓝色背景干扰（已解决）经过试验，可以准确定位车牌，如下所示：具体思路之车牌区域选定-问题解决问题2：黑夜车牌识别（尚未解决）■特点：颜色不明显；有车灯干扰■目前努力方向：通过在图形界面中选定是识

3、别白天还是黑夜，选定白天则调用前述方法，选定黑夜，则调用黑夜方法。后续可以通过统计整幅图的亮度或者像素和，设定某个阈值来自动确定白天黑夜，不再需要手动修改。当是黑夜图片的时候…具体思路之车牌区域选定-问题解决问题2：黑夜车牌识别（尚未解决）黑夜：计划选定高亮区域，然后改区域是车灯，将该区域反色，这样整个车牌就去除了高亮部分的干扰，然后再进行车牌提取，当然不能用颜色做为特征，正在思考中…具体思路之车牌截取车牌截取后，将其灰度化，便于后续处理灰度化具体思路之车牌方向矫正有些车牌拍照会有歪斜，因此加上校正步骤，如下所示：灰度化方向校正具体思路之灰度图像二值化为了后续匹配便于提取特征，将校正后的车

4、牌二值化二值化具体思路之二值化后的图像反色反色进行反色，以便进行边框切除具体思路之图像边缘提取去掉边框部分，便于字符切割去边框上述处理步骤代码提示：level=graythresh(bw);%这是为了解决照片中车牌灰度化后亮度不够，导致二值化时全黑，而采用matlab自带函数自动取阈值imbinary=im2bw(imgray,level);imbinary=bwmorph(imbinary,‘hbreak’,迭代次数);imbinary=bwmorph(bw,‘spur’,次数);imbinary=bwmorph(bw,‘open’,次数);imbinary=bwareaopen(imb

5、inary,threshold);具体思路之图像边缘分割根据向两个方向的投影，进行字符裁剪，效果如下：具体思路之图像字符匹配识别具体思路之车牌区域识别-问题解决1）图像形态处理过程中导致汉字提取不全（正在改进）2）某些字符识别不准确，如：下面的最后一个L，识别不准确（正在改进）滤波后识别结果谢谢大家