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基于MATLAB的復雜背景車牌識別檢測系統設計說明.docx

'基于MATLAB的復雜背景車牌識別檢測系統設計說明.docx'
?基于MATLAB復雜背景車牌識別檢測系統1. 選題目的和意義在復雜背景車牌識別檢測系統中,由于拍攝時的光照條件、牌照的整潔程度的影響,和攝像機的焦距調整、鏡頭的光學畸變所產生的噪聲都會不同程度地造成牌照字符的邊界模糊、細節不清、筆劃斷開或粗細不均,加上牌照上的污斑等缺陷,致使字符提取困難,進而影響字符識別的準確性。因此,需要對字符在識別之前再進行一次針對性的處理。車牌識別的最終目的就是對車牌上的文字進行識別。識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。2. 系統總體設計方案一個完整的車牌識別系統閉應包括車輛檢測、圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別等單元。當車輛到達觸發圖像采集單元時,系統采集當前的視頻圖像。車輛識別單元對圖像進行處理,定位出牌照位置,再將車牌中的字符分割出來進行識別,然后組成車牌輸出。車牌識別系統原理如圖l所示。(1)圖像預處理:對汽車圖像進行圖像轉換、圖像增強和邊緣檢測等。(2)車牌定位:從預處理后的汽車圖像中分割出車牌圖像。即在一幅車輛圖像中找到車牌所在的位置。(3)字符分割:對車牌圖像進行幾何校正、去噪、二值化以及字符分割以從車牌圖像中分離出組成車牌的單個字符圖像(4)字符識別:對分割出來的字符進行預處理(二值化、歸一化),然后分析提取,對分割出的字符圖像進行識別給出文本形式的車牌。為了用于牌照的分割和牌照字符的識別,原始圖象應具有適當的亮度,較大的對比度和清晰可辯的牌照圖象。但由于該系統的攝像部分工作于開放的戶外環境,加之車輛牌照的整潔度、自然光照條件、拍攝時攝像機與牌照的矩離和角度以及車輛行駛速度等因素的影響,牌照圖象可能出現模糊、歪斜和缺損等嚴重缺陷,因此需要對原始圖象進行識別前的預處理。3. 關鍵技術牌照的定位和分割是牌照識別系統的關鍵技術之一,其主要目的是在經圖象預處理后的原始灰度圖象中確定牌照的具體位置,并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個圖象中分割出來,供字符識別子系統識別之用,分割的準確與否直接關系到整個牌照字符識別系統的識別率。并且運用GUI人機交互進行,設計首先需要設計一個GUI界面布局圖,合理布局按鈕,畫軸,靜態框等控件。特意增加了復雜背景的車牌。然后是在控件按鈕里面填充代碼命令,方法是右擊鼠標,選擇View Callbacks—Callbacks,如下圖所示:該設計不再是單一地簡單車牌的識別,而是可以進行復雜背景的多車牌識別;另外增加人機交互式GUI界面,讓這個設計錦上添花。4. 實驗結果與分析4.1 車牌定位及圖像讀取及其圖像處理車牌定位后系統邊緣檢測的仿真結果圖如下圖所示: 圖 4.1 圖像讀取及檢測結果圖結果分析:圖像車牌區域提取就是從原圖中截取含車牌的部分,即RGB 圖像,然后進行字符的切割與識別。為了去除圖像中的噪聲點必須對截取的圖像進行濾波處理,經濾波后,不僅去除了噪聲,并且使圖像得到了銳化。經圖像進行濾波處理,經濾波后,不僅去除了噪聲,并且使圖像得到了銳化。經過這些步驟可以使得最終識別出的圖像與原圖的相似度更高,即結果更精確。仿真的結果也使得車牌部分從原圖被準確的提取出來了,達到了車牌定位及圖像讀取及其圖像處理的目的。4.2 車牌字符分割及其圖像處理對經邊緣檢測掃描后的圖像經字符切割后的圖像如下圖所示: 圖 4.2 字符分割及歸一化結果圖結果分析:從MATLAB 編程運行結果看,便于圖像進行匹配識別,必須先將連續的字符切割成單個字符,并且在切割字符之前要將周邊空白切除掉。由以上結果圖可以看到,車牌被切成只含字符部分,并且七個字符被切成清晰的七個字符,實現了字符切割。由右側的歸一化圖像可以看出,切割出的圖像像素值和模板圖像達到了一致,由此便避免了切割出的圖像像素值不一致所帶來的問題。4.3 車牌字符識別及其圖像處理圖像經上述處理后再進行識別,次圖像和原圖有一定的差異,其字符相似度曲線成一定規律,其曲線圖如下圖所示: 圖 4.3 字符識別結果圖結果分析:字符識別是這樣一個過程,根據建立的模板字符庫將分割出來切割的字符和模板相減得到一個差值,差值越小表明字符匹配程度越高。由圖4.3可知,字符匹配識別的難易程度不一致,但總體能識別出漢字、字母和數字。5. 結論與體會本課題對車牌識別系統的軟件部分進行了研究,分別從圖像預處理、車牌定位、字符分割以及字符識別等方面進行了系統的分析。主要工作容及結論如下:(1)整理和總結了國外在車牌定位、分割、字符識別方面的研究成果和發展方向,系統介紹了我國車牌的固有特征,以及車牌識別的特點。(2)在車牌定位我們采用基于灰度跳變的定位方法,采用先對圖像進行預處理,再進行二值化操作的方法。實驗表明本方法既保留了車牌區域的信息,又減少了噪聲的干擾,從而簡化了二值化處理過程,實驗表明本方法既保留了車牌區域的信息,又減少了噪聲的干擾,從而簡化了二值化處理過程,提高了后續處理的速度。(3)基于彩色分量的定位方法,運用基于藍色象素點統計特性的方法對車牌是藍色的車牌進行定位。實驗表明,用該方法實現的車牌定位準確率較高。(4)用MATLAB 編程運行結果可以得出,本設計采用的圖像預處理、邊緣檢測、開閉運算子、車牌長寬比特征識別等對車牌的定位都是非常有效的,而本設計提出的二次水平投影分析和閾值技術有效檢測了車牌圖像的上下左右邊框、旋轉角度,準確實現的車牌字符的分割,對多個車牌進行實驗,均有很高的正確率。本設計雖然只對藍底白字車牌進行分割識別,對黑底白字車牌原則上整個算法可直接適用,對白底黑字車牌、黃底黑字車牌,需要對車牌定位算法進行調整,并將圖像反轉(0變1、1變0),因此,本設計提出的車牌字符的分割算法實驗證明是準確、有效、可行的。參考文獻【1】【Matlab數字圖像類】【2】圖像去霧處理【實現三種方法的含GUI界面的設計】 、圖像檢索【基于綜合特征的圖像檢索畢業設計,實現根據包括形狀、顏色和紋理不同權重實現檢索功能,也就是以圖搜圖】、車牌識別【國全國車牌識別、國外車牌識別,部分含畢業設計論文】、車型識別【差影法可做到判斷三種車型】、基于GUI的數字信號處理教學軟件、立體匹配、濾波器;【3】目標跟蹤【使用差影法,實現人行走的跟蹤、握手的跟蹤】、缺陷檢測matlab仿真、人臉識別【基于主要特征PCA的人臉識別,包括畢業論文】、人臉檢測【灰白、彩色圖像的人臉檢測均可】、人民幣識別;【4】復雜背景人臉檢測、識別、聲音處理【包括GUI界面數字音樂處理、聲音處理、聲音信號頻譜分析、matlab音樂播放器、語音信號的采集與處理】;【5】數字水印【基于DCT、dwt、小波、LSB,改進小波均有,另有數字語音水印】、數字圖像處理教學系統【含GUI數字圖像處理功能】、條形碼分析【不含GUI】、二維碼識別【含GUI】。附錄: function [d]=main(jpg) close all clc %I=imread('car1.JPG'); I=imread('chepai.jpg'); 。省略部分。om=m;left=1;right=n;   % init while sum(d(top,:))==0 && top=1     bottom=bottom-1; end while sum(d(:,left))==0 && left=1     right=right-1; end dd=right-left; hh=bottom-top; e=imcrop(d,[left top dd hh]);袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈
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識別 車牌 背景 檢測 復雜 matlab 系統 基于 設計說明
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本文標題:基于MATLAB的復雜背景車牌識別檢測系統設計說明.docx
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