matlab的数字图像识别文献综述.docVIP

单位代码 01 学 号 100102077 分 类 号 TN7 密 级 文献综述 基于MATLAB的车辆牌照图像识 别算法简介 院（系）名称 信息工程学院 专业名称 电子信息工程 学生姓名 指导教师 2014年月 基于MATLAB的车辆牌照识别算法简介 摘 要 数字图像处理技术是上世纪发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它随着我国经济的飞速发展，交通运输车辆的不断增多，车辆牌照的识别显得越来越重要。为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。此外，MATLAB中还集成了功能强大的图像处理工具箱。基于MATLAB的车辆牌照识别算法的研究，以车辆牌照识别的算法设计为实例，详细介绍图像识别的基本方法。在整个车辆牌照识别的过程中，有预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分，最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。 MATLAB，图像识别图像处理 引言 随着我国经济的发展，城镇化进程的加快，国内各大城市交通管理能力将面临重大考验。近年来，各主要城市都将城市智能交通系统的建设作为改善城市交通状况的重点，以缓解城市交通管理的压力，车牌识别系统作为智能交通系统的主要技术之一也得到了很大的发展。然而，国内的智能交通系统产业仍然处于起步阶段，在产业链中，该产业已经具备产业规模，而所欠缺的环节则是对实时交通信息的采集和处理系统。 基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统是通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，从而达到更高的智能化管理程度。车牌识别系统整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分处理工程，最后识别出汽车牌照。 1 车牌定位中的基本理论与算法 1.1 图像灰度化 彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。经过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。 在车牌识别中要利用灰度分布的特征进行进一步的分割、识别，因此对车牌图像进行灰度化成为车牌定位的必要步骤之一。 1.2 图像二值化 二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。在实际的车牌处理系统中，进行图像二值变换的关键是要确定合适的，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等等。车牌识别系统要求处理的速度高、成本低、信息量大，采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。如果图像中某像素的灰度值小于该阈值，则将该像素的灰度值设置为0或255，否则灰度值设置为255或0。 阈值处理的操作过程是先由用户指定或通过算法生成一个阈值，常用的二值化方法有直方图统计法、固定门限法、动态阈值法、松弛法、抖动矩阵二值化法等。由于在光照较弱的情况下，车牌图像的光照程度很不均匀，车牌字符与底色的对比度偏低，所以采取动态阈值法。 1.3 数学形态学及基本运算 形态学的数学基础和所用语言是集合论，其基本运算有四种：膨胀、腐蚀、开启和闭合。基于这些基本运算，还可以推导和组合成各种数学形态学实用算法。假设用A表示目标物体，B表示结构元素，则二值形态学基本运算及实用算法如下： 如果图像A用结构元素B来膨胀，则记作A⊕B，其定义为： 其中，膨胀运算首先作B关于原点的映射，再将其映像平移x，当A与B的映射的交集不为空时B的原点就是膨胀集合的像素，结果是扩张了A的边界。如果图像A用结构元素口来腐蚀，记作A⊙B，其定义为： 上式表明用结构元素B来腐蚀的结果满足将占平移后，B仍旧全部包含在4中的工的集合，实际上是收缩了A的边界。 膨胀和腐蚀为对称运算，不是逆运算，它们可以级联结合使用。使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀然后