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(多图) 基于MATLAB的车牌识别系统设计

/?? 2014年09月10日 ?? 收藏3

2.2 车牌定位与分割模块

图像分割是进行图像分析的关键步骤,也是进一步理解图像的基础。分割的最终结果是图像被分解成一些具有某种特征的最小成分,相对于整幅图像来说这种图像更容易被快速处理。

由于本系统采集到的汽车牌照数字图像为整车图像,但是图像处理的目标是车牌部分,所以对图像进行车牌定位和分割则是非常必要的。该系统车牌定位和分割主要采用了边缘检测和数学形态学方法得到汽车牌照在图像中的区域。为了避免车标、车身装饰物等与汽车牌照形状相近对车牌的提取产生影响,即对汽车牌照进行标记。由于图像采集中汽车可能会发生倾斜,则应对提取出的汽车牌照进行峰谷分析,对汽车牌照进行角度旋转。

同时可通过峰谷分析中车牌的水平、垂直投影确定车牌字符高度的范围,为之后的字符提取打好基础。如图4 所示。

图4 车牌提取
图4 车牌提取

2.3 字符分割与识别模块

字符提取主要通过对旋转后的车牌进行水平投影和垂直投影分析,计算出汽车牌照字符的高度、宽度、字符顶行、字符尾行以及字符的中心位置来进行实现。由于汽车车牌字符间的间隔较大,较少出现字符粘连现象,所以本文采用查找连续有文字区域的方法实现字符分割。通过字符分割,得到单个字符,其中包三大类汉字、字母和数字。由于分割得到的单个字符大小不一,所以需要对单个字符进行归一化处理,防止因为牌照倾斜导致的单个字符在位置和大小上的误差。目前字符识别主要有两种识别方法:模板匹配法和神经网络法。本文主要是运用模板匹配法对分割出来的字符进行识别。字符提取、分割和识别的效果如图5 所示。

图5 字符分割与识别
图5 字符分割与识别

3 结语

本文主要以数字图像处理技术在汽车牌照识别中的应用为基础,基于MATLAB 平台开发了汽车牌照识别系统。并给出了汽车牌照识别系统的总体设计思路和系统各个主要功能模块的主要作用。整个系统实现了以数字图像处理技术来提取汽车车牌字符,形成了完整的一套数字图像处理方法。系统设计界面可视性好、操作简单、方便、数据存储安全,具有一定的实用价值。


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数字图像处理? MATLAB?

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