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数字图像的自动识别技术研究MATLAB仿真(3)

时间:2022-07-09 16:31来源:毕业论文
1。3国内外 研究现状 2。数字图像自动识别技术研究之车牌识别 2。1总体设计方案 一个完整的车牌识别系统是由多个子系统模块组成的,不同的模块实现不

1。3国内外研究现状

2。数字图像自动识别技术研究之车牌识别

2。1总体设计方案

一个完整的车牌识别系统是由多个子系统模块组成的,不同的模块实现不同的功能,其中核心的部分包括采集车牌图像、车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别及最终输出结果这六大核心步骤。车牌识别系统原理如框图1所示。

图1 车牌识别系统原理图

系统总体结构大方面可以划分为软件部分和硬件部分。本文主要讨论的是软件部分的设计实现。硬件部分在此不作过多说明。软件系统中主要有以下几个模块包括图像处理、定位、区域字符分割、字母数字识别等,硬件部分则主要完成车牌图像的摄取,为后续的处理提供一个高质量的图像[4]。

2。2车牌图像采集

通过采用摄像头或相机拍摄不同角度的车牌图像,并从中选取出可以用来做车牌识别的图片,进行一系列的图像处理,以求达到预期的效果。待处理的车牌图像如图2所示。

图2 待处理的车牌图像

2。3车牌图像预处理

采用相机拍到的车牌信息可能会存在很多影响辨识的干扰点,因此在对采集到的信息进行后期处理之前必须要经过前期的预处理,以加快后期的识别处理速度。车牌图像的预处理需要对待处理的车牌图像进行灰度变换,如果有噪声点也要去除,这样做可以大大减少许多外在条件的干扰,当然关于车牌中的主体信息也要完全保留,除此之外尽量去除所有的干扰项,为后期的识别处理提供基础。其中预处理主要包括图像灰度化、算子边缘检测、腐蚀图像等[5]。文献综述

2。3。1图像的灰度化处理

灰度图是一种只去掉颜色信息保留亮度信息的数字图像,灰度化处理就是将一幅图像去彩色化,只保留亮度信息的过程。灰度图如图3所示。

图3 灰度图

彩色图像是由红绿蓝三基色为基础搭配出来的,其它的颜色都是以此为基础实现的,灰度化就是使红绿蓝三基色分量相等的过程。灰度图如图3所示。

灰度值大的为白色,它的像素点比较亮,反之比较暗表现为黑色。车牌原图如图2所示,对这种白字符蓝底色的车牌,采用蓝色识别通道时车牌是一块矩形区域,而车牌字符因为是白色的,所以在该区域中并不会被显示出来。因为无论字符还是底色在蓝色通道中并无区分,而在其他色彩通道中并无此特点。图像的灰度值由以下公式求得:

2。3。2算子边缘检测

经过灰度处理后的图像仍然含有大量的多余信息,因此需要进行算子边缘检测来去除一些不必要的信息。观察车牌图像发现,车牌的垂直边缘密集丰富。而边缘又有重要的不变性质,光线会影响一个区域的明亮度,但是不会改变它的轮廓。于是,利用边缘提取来压缩信息量,简化图像分析,为后续的识别车牌做铺垫。图像边缘的特点是局部亮度变化显著,是纹理区分和形状特征区分等图像分析的重要组成部分,所以要对车牌图像进行算子边缘检测。算子边缘检测主要是用来边缘定位并且降低噪声点干扰,其基本思想是利用算子算法的处理,检测出类似边缘的部分,在设置门限值用来进一步定位确切的边缘。边缘检测有很多种算法:Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子、Robert算子等。Sobel算子边缘检测结果如图4所示。

图4 Sobel算子边缘检测结果

Sobel算子严格上来区分的话是属于滤波算子,它的优点就是有利于边缘提取,因为算法很简单,所以反应快速,使用率较高。缺点就是,该算子并没有将待识别的内容与图像主题严格区分,也就是说Sobel算子并没有去除图像的颜色信息,所以说Sobel算子并没有按照一般的视觉处理方式,所以提取的图像边缘轮廓可能会存在误差[6]。来;自]优Y尔E论L文W网www.youerw.com +QQ752018766- 数字图像的自动识别技术研究MATLAB仿真(3):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_96162.html

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