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图2.2 流程图
2.4 本章小结
我们已经了解到号码牌识别系统设计软件硬件，软件的设计是重中之重。优化程序升级软件也等于是在尽力弥补硬件的不足。软件大部分基于模板匹配算法模块或者稍加改进过的BP神经网络算法模块。另外硬件部分主要是解决运动员图像的摄取工作，并且尽量拍摄采集到含有清晰运动员号码牌的图像以便于后续处理，由于受之前提到的各种条件限制，有关于硬件的设计研究本文会简单介绍清楚，但是并未展开具体工作。接下来，在确定了总体设计方案之后，我们将对于软件部分的功能实现模块展开说明，并逐一讲清。
3 系统软件各模块的分析
3.1 图像灰度化
想要让处理速度快一点就要把彩图转换为黑白灰度图像，这个图只存在亮度信息。例如可以把一幅连续变化亮度黑白图视为灰化图。图像如果是彩色的就存在 R、G、B 3分量，我们要让这一些分量画等号。处理以后图像对比度像素动态范围加大，图像又细腻又清晰就可以选择了。像素值最大255，为白色，最小是0为黑色。灰度值高，像素点亮一些，反之同理。[2-10]
见下几种法：
(1) 平均值法：R、G 、B 的平均值为转化后的R、G、B 的值
（1）
这种法图像柔和些
(2) 最大值法：
（2）
该法得到的图亮度高
(3)加权平均值法：根据一定的权值，加权平均R、G、B 的值，即：
（3）
其中， 、 、 分别为R、G、B的权值
绿色是人眼很敏感的，然后红色，蓝色最后。设定 > > 的灰度图。取 =0.289、 =0.586、 =0.113。[10-14]
3.2 图像灰度拉伸
这样处理是有原因的，运动员图像是有着号码牌部分和非号码牌部分的，起初处理之后对比程度不够，如果草率的边缘化该图会发生号码牌边界线模糊不清的情况，也会很难定位。灰度拉伸是有道理的，能够加强号二者号码牌与非号码区域对比度还能够提高识别度。
有选择性的针对直方图灰度分段拉伸，例如，把图像中1某点 灰度 ，经映射函数T，出来输出图像灰度 ：
( （4）
存在灰度范围为[s1,s2]，扩展 至 [t1,t2]（变换线性的），
3.3 图像平滑
除了图像对比度外，还有图像噪点问题也要考虑。对于单独存在的噪点，在号码牌图像预处理期间如果合适地除掉或压制噪点，那么图像是可以做到准确定位的，图像平滑处理法可以做到这一点。经过频域地和空域地滤波消除，能最后理想实现的方法是空域滤波并用平滑滤波器地中值来滤波。[4-15]讲到这里，我们有必要解释下中值滤波实现概念：一个一般正方图形中心处确定某1像素；排序 邻域每一个像素灰度值然后定中间值视为中心1点像素灰度新值，这就是所谓的“窗口”。把窗口向四方向移动去，最终图像平滑处理用上述提过的中值滤波。
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