【文件属性】:
文件名称:数字图像处理大实验(汽车车牌定位与字符识别)
文件大小:592KB
文件格式:DOC
更新时间:2013-02-17 08:29:21
汽车车牌定位与字符识别 MATLAB 有源程序
汽车车牌定位与字符识别
一、 实验目的:
1、巩固理论课上所学的知识。
2、锻炼动手能力、激发研究潜能,增强理论联系实际的能力。
二、 设计原理与步骤:
定位汽车车牌并识别其中的字符,采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想。基本方法如下:
1、读取待处理的图像,将其转化为二值图像。
2、去除图像中不是车牌的区域。
3、为定位车牌,将白色区域膨胀,腐蚀去无关的小物件,包括车牌字符。
4、此时车牌所在白色连通域已清晰可见,但一个更大的连通域将车牌所在连通域包围了,需将其填充。
5、查找连通域边界。同时保留此图形,以备后面在它上面做标记。
6、找出所有连通域中最可能是车牌的那一个。
判断的标准是:测得该车牌的长宽比约为X:1,其面积和周长存在关系:(X×L×L)/(2×(X+1)×L)2≈1/Y,以此为特征,取metric=Y*area/perimeter^2作为连通域的匹配度,它越接近1,说明对应的连通域越有可能是X:1的矩形。
7、将车牌图像反白处理,并扩充为256×256的方阵,以便傅立叶变换中矩阵旋转运算的进行。
8、从文件读取一个字符模板。对图像计算傅立叶描述子,用预先定义好的决策函数对描述子进行计算。变换后的图像中,亮度的高低指示相应区域与模板的匹配程度。
9、确定一个合适的门限,显示亮度大于该门限的点,也就是与模板的匹配程度最高的位置。
10、对照图片,可以说明相应字符被识别和定位了。
三、 实验记录及分析:
待处理的图像如下所示。图像整体比较清晰干净,车牌方向端正,字体清楚,与周围颜色的反差较大。读取待处理的图像,将其转化为二值图像。
经试验,采用门限值为0.2附近时车牌字符最为清楚,杂点最少。
网友评论
- 只是一个实验报告,感觉还行吧,对初学者有点帮助
- 还可以吧,但是只是实验而已,对于深入研究没太大作用
- 实验报告,程序不全。
- 实验报告而已,参考作用有限,只是参考而已
- 效果不错,用了~
- 实验报告而已,参考意义不是很大
- 好东西,对于初学者有用!
- 没讲明图片放在哪。。图片出来的就是matlab自带的图片 不是车牌识别 。。
- 还不错吧 可以参考
- 没有车牌识别,只是图像处理, 我想要车牌识别有的,大神请给我!
- 基于Matlab平台。不是本人需要的MFC。但是附录有代码,其中针对几个字母和数字列举出了判断方法,应该对需要的人很有帮助。步骤与资源简介上符合的。
- 挺好的,我参照了一下,确实可以做出来
- 不错,涵盖面很广啊,图像处理的基本技术都包括了。
- 汽车车牌定位与字符识别,还不错哦~