车牌识别软件系统设计答辩演讲学习教案

1、会计学1车牌识别软件系统设计答辩车牌识别软件系统设计答辩(dbin)演讲演讲第一页，共16页。系统概述系统概述车牌图像车牌图像(t xin)预处预处理理车牌定位与字符分割车牌定位与字符分割字符特征提取字符特征提取车牌字符识别车牌字符识别结果分析结果分析123456第1页/共16页第二页，共16页。第2页/共16页第三页，共16页。1灰度化灰度化3WRBWGWRBG加权平均值法 g =通常WR=0.9，WG=1.77， WB=0.33 g=0.3R+0.59G+0.11B 在Matlab中，加权平均值法通过(tnggu)函数 rgb2gray（）实现。加权平均值法处理(chl)前后对照图如下：第

2、3页/共16页第四页，共16页。第4页/共16页第五页，共16页。2中值滤波中值滤波(lb)viiv- ifffziYi=Medv=(m-1)/2 在Matlab中，通过调用medfilt2（）函数即可实现对函数进行(jnxng)中值滤波处理。 中值滤波(lb)后车牌如下图。第5页/共16页第六页，共16页。3边缘边缘(binyun)检检测测Robert算子(sun z) 1222g(x,y)f(x,y) f(x 1 ,y 1 )f(x 1 ,y) f(x,y 1 ) 在Matlab中，直接调用edge（）函数并添加Robert关键字设置(shzh)参数，就可以对图像进行Robert边缘检测。

3、Robert边缘检测效果图如下。 第6页/共16页第七页，共16页。基于混合特征的车牌快速基于混合特征的车牌快速(kui s)定位定位 形态学处理过程如下(rxi)1第7页/共16页第八页，共16页。定位后的车牌图像(t xin)如下2车牌倾斜车牌倾斜(qngxi)校正校正几何法车牌倾斜(qngxi)校正第8页/共16页第九页，共16页。3二值化二值化最大类间方差(fn ch)法（Otsu） 在Matlab中，通过调用graythresh（）函数使用最大类间方差法来获得一个阈值(y zh)，这个阈值(y zh)在0,1范围内，该阈值(y zh)传递给im2bw（）函数完成灰度图像转换为二值图像

4、的操作。 第9页/共16页第十页，共16页。4字符字符(z f)分割分割 由中国车牌的先验知识可知，车牌上字符的大小是4590（毫米），相邻字符的间隔通常是12毫米，第三个和第四个字符的间隔是34毫米。归一化之后，相邻字符的间隔是6.4，第二个和第三个字符的间隔是18.1，则整个车牌的宽度是218。因此在字符分割之前，统一将车牌大小调整为21848，然后每隔24的宽度分割一个字符，跳过字符间的间隔继续(jx)分割下一个宽度为24的字符，依次这样就可以完成整个车牌的字符分割。 第10页/共16页第十一页，共16页。用Hu不变矩提取(tq)字符特征12002M 222200211M()4 2233

5、0122103M(3)(3) 22430122103M()() 2253012301230122103M(3)()3() 2221032103301221033()() 3()() 2262002301221031130122103M()()4()() 2272103210330122103M(3)() 3() 223012210330122103(3)() 3() Hu不变矩同时(tngsh)具有平移、比例和旋转不变性。第11页/共16页第十二页，共16页。1BP神经网络神经网络第12页/共16页第十三页，共16页。2模板模板(mbn)匹配匹配匹配(ppi)过程 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)