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图像处理车牌识别,数字图像处理车牌识别论文

张世龙 05-13 07:36 117次浏览

用Matlab提取车牌信息

分析:

1 )获得包含车号信息的图像后,您会发现需要去除大面积的背景。 此时,考虑瓶盖操作。

瓶盖操作的作用:去除背景,使白色边界更清晰。

瓶盖操作的对象为灰度,首先将原画转换为灰度,然后进行瓶盖操作。

瓶盖操作是原图减去开运算,开运先腐蚀膨胀,原图减去后是我们的目标部分。 Strel (函数参数的选择依据是礼帽操作的原理,参考标准是目标图像。

在对象图像中有小孔的情况下,说明值disk的值太小;

如果目标图像具有光晕,则表明磁盘值较大。

瓶盖操作的最终效果是想要的部分清晰,其他部分少而小。

转换为二值图。 移除小对象---边缘信息提取---移除小对象并稍微移除小对象,然后提取边缘信息。 消除小对象。

边缘信息提取:汉字和数字边缘信息丰富

如果不在测试中提取边缘信息,最终会出现粘连。 就我个人而言,我认为即使调整很多小对象并将其删除,也能得到所需的图像。 建议提取边缘信息。

用短竖线腐蚀:数字竖线信息多,用短线腐蚀腐蚀周围小噪声。 膨胀后将车牌信息连接在一起,去除了小对象。 通过找出车牌的矩阵信息,截取车牌。 结束。

(分析)我想要汽车牌照,其他部分都是背景,要去背景,顶帽操作(原图-开运算)先腐蚀膨胀() ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )

clear、clc、close all;

f=imread(C4.jpg );

g=RGB2gray(f; %顶盖操作的对象为灰度

figure,imshow(g;

gth=IMTophat(g,strel ) ' disk ',6 ); %顶盖操作去除背景,strel参照想要的东西取值

%如果得到的图中有小孔,则表示值太小; 光晕说明值过大; 想要的东西清晰,零星的东西少的时候,转换成二值图

%bw=im2bw(GTH; figure,imshow(bw;

宝马bw=im2bw(GTH,0.3 ); figure,imshow(bw; %白色更引人注目

%删除小对象

Bao=BwareAopen(bw,20 ); %调制时,请注意不要损伤目标部分

图,imshow(cat(2,bw,bwao );

%PS :数字和汉字边缘信息最多,进行边缘信息提取

bwedge=edge(bwao ); figure,imshow(bwedge );

%移除更小的对象

Bwao=BwareAopen(Bwedge,20 );

提取插图、imshow(bwao )、title )边缘信息,然后移除小对象) );

%数字中竖线信息最多,用小线腐蚀,腐蚀数字以外的部分

bwerode=imerode(bwao,strel ) ' line ',5,90 );

figure,imshow(bwerode ),title )小线条腐蚀的图像);

%通过膨胀连接我们的车牌,去除小对象。

bwdilate=imdilate(bwerode,strel ('磁盘',25 );

figure、imshow(bwdilate )、title ) )进行边缘提取后膨胀的图像) );

Bao=BwareAopen(bwdilate,20000 );

figure,imshow(bwao ),title ) )再次移除小对象);

%最后通过找到车牌矩阵的坐标,进行了切取,完成了呢。

[r,c]=find(bwao );

result=f(min(r ) : max (r ),min (c ) : max (c ) );

图形,imshow(result );

figure,imshow(cat(2,bw,result );

PS:cat函数只能连接同一维的图像

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