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基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究
来源：DOCIN &责任编辑：王小亮 &
基于matlab的图像处理问：如图是一张经历了多年风吹及人工损毁的雕像，而且颜色也已经褪掉，给出...答：程序代码I=imread('moon.tif');imshow(I);title('原始图像');H=fspecial('motion',20,45);MotionBlur=imfilter(I,H,'replicate');imshow(MotionBlur);title('动态模糊图像');H=fspecial('disk',10);blurred=...pde在图像处理中的应用研究有何新的方向答：PDE作为数学的一个重要分支具有完备的数学理论基础，且在图像处理领域显示出了强大的生命力，基于PDE的图像处理可以有效描述图像的局部特征，可以有效解决抑制噪声和恢复图像细节之间的矛盾，对于图像处理领域的发展具有重要意义。经过几十年的...基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究(图2)基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究(图4)基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究(图6)基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究(图8)基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究(图10)基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究(图12)基于C语言的数字图像处理有什么经典教材?需要注...答：数字图像处理教材一般偏重于算法，很少有直接和C语言相关给出编程范例的。强烈建议选用一本经典教材，如冈萨雷斯的，外加几本侧重于编程的书，如VC++数字图像处理等，国内有许多版本，结合起来进行。如果感到吃力可先看教材，把基本概念和常用算...防抓取，学路网提供内容。==========以下对应文字版==========基于matlab运动模糊图像处理的源代码问：求一段matlab程序，把下面这个运动模糊图像变清楚，最好求出运动模糊方...答：PSF=fspecial('motion',len,ang);%建立扩散子防抓取，学路网提供内容。中南大学硕士学位论文摘要 摘要 车牌识别系统（ＬＰＲ）是智能交通系统（ＩＴＳ）的核心组成部分，在现 代交通收费管理系统中发挥着举足轻重的作用。求基于MATLAB的数字图像处理的研究外文文献和翻译啊！答：吗，诶有爱我的我本设计是根据数字图像处理的相关知识及MTALAB软件的使用方法并综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计，该界防抓取，学路网提供内容。近年来，对车牌识别 系统的研究已经成为一个热点问题。基于数字图像检测的缺陷怎么标注答：随着社会的发展,企业对物体质量要求越来越高,基于图像处理的标签质量检测系统越来越被人们所看重。然而,标签在生产过程中,由于受到生产机器精度等因素的影响,生产出来的标签防抓取，学路网提供内容。论文首先分析车牌识别系统技术的研究现状，对系统中的图像预 处理、车牌定位、字符分割和识别四大重点模块进行全面论述；对字 符识别技术进行深入研究，设计并实现了车牌识别系统。基于MATLAB和数字图像处理的毕业设计课题选什么好答：可以写写数字图像处理的那些方法，理论，还有数字图像处理采集系统的组成。数字图像处理/（美）冈萨雷斯；阮秋琦等译图像工程/章毓晋编著清华大学出版社防抓取，学路网提供内容。为了提高系 统的识别率和鲁棒性，仔细分析四个模块设计中的重点和难点，并提 出解决方案。基于MATLAB的图像处理中水果的识别(一副图片中有苹...问：基于MATLAB的图像处理中水果的识别(一副图片中有苹果，梨，香蕉，桃子，...答：用传统的数学方式建模应该需要相应的先验估计，要是用机防抓取，学路网提供内容。在预处理模块设计中，本文结合多种图像处理技术，采用模糊ｃ 均值二值化、形态学滤波和Ｓｏｂｅｌ算子边缘检测等预处理算法。谁有"基于图像处理的数字仪表识别"的源程序或论文,谢谢!介绍了光学字符识别的几种方法以及神经网络的特点,神经网络技术能够解决传统OCR...分析和计算。但是,它将字符看成一种随机的二维点阵,没有考虑字防抓取，学路网提供内容。比较 研究了基于特征统计、改进Ｓｏｂｅｌ算子边缘检测、粒子图像相关法的 车牌定位方法，并通过实验证明粒子图像相关法是设计本系统的最佳 优化方案。高分(20)跪求基于图像处理的苹果大小分级MATLAB源代码。...matlab中有一个BP神经网络的苹果分类程序,利用那个程序。水平拍摄苹果的图像,利用二值化计算出苹果的面积,将面积作为BP神经网络防抓取，学路网提供内容。在车牌的字符分割模块中，提出一种基于多尺度模板匹配 的分割算法，利用尺度变换的方法找到车牌区域全局最优模板匹配信 息，结合Ｈｏｕｇｈ变换达到更好的分割效果；为有效剔除字符图像中 的噪声区域，结合预处理阶段最大连通域的边界均值方法来解决，使 得此算法具有很好的鲁棒性。哪位好心大神能给我提供基于bp神经网络的人脸识别的matlab...想要识别到什么程度呢是或不是人脸?男/女/不是人脸?老/中/青?我也是刚开始学习这块的知识,你可能需要一定量的数据,经过图像处理之后(比如数字化之类的,不知道说的对不...防抓取，学路网提供内容。参照目前的研究现状重点分析ＢＰ神经 网络，提出一套附加动量法改进ＢＰ算法的设计方案，通过对比实验， 验证了改进算法方案的有效性。基于opencv采用C++或Java语言选择一个二值图像骨架提取算...有很多图像处理工具的源代码可以使用,包括C,C++和java。如果纯粹是你个人想尝试...不可能做到100%成功,识别的过程采用防抓取，学路网提供内容。实验证明，本文所采用的方法能达到较好的识别效果，具有一定 的高效性、鲁棒性和实时性。用DSP做图像处理和分析,研究生在读,无人指导像模糊论集的引入、神经网络理论的实用化以及分形几何学的应用都是其中的成功范例...图像处理能力和图像序列并行处理能力[9]。2、基于小波变换的图像处理方法防抓取，学路网提供内容。关键词：图像处理，车牌定位，字符分割，ＢＰ神经网络 ＡＢＳＴＲＡＣＴ ＬｉｃｅｎｓｅＰｌａｔｅ ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＬＰＲ）ｉＳ ｔｈｅｃｏｒｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎ ａｍｏｄｅｍｔｒａ衔Ｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ，ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅ １ｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ ｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｉｓｓｕｅ． Ｆｉｒｓｔｏｆ ａｌｌ，ｔｈｅＰａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｎｌｉｃｅｎｓｅＰｌａｔｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｃａｒｒｙ ｏｕｔａ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｘｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｎｆｏｕｒ ｋｅｙ ｍｏｄｕｌｅｓａｂｏｕｔ ｉｍａｇｅＰｒｅ―ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｌｏｃａｔｉｏｎ，ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｇｉｖｅ ｉｎ―ｄｅｐｔｈｓｔｕｄｙ ｏｆｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄａｃｈｉｅｖｅａｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｇｉｖｅａｃａｒｅｆｕｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆｆｏｃｕｓａｎｄｄｉ伍ｃｕｌｔ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｗｈｉｃｈａｒｅｅｎｃｏｕｎｔｅｒｅｄ ｉｎｔｈｅｃｏｕｒｓｅｏｆｆｏｕｒｍｏｄｕｌａｒ ｄｅｓｉｇｎｓ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅ ｓｏｍｅｓｏｌｕｔｉｏｎ． Ｉｎｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｐｒｅ―ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｏｄｕｌｅ，ｕｓｅ ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｄｏｐｔａｓｅｒｉｅｓｏｆ ｐｒｅ―ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ，Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，Ｓｏｂｅｌｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｏｒ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｓｔｕｄｙ ｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ．ｂａｓｅｄｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｏｂｅｌ ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｐａｒｔｉｃｌｅｉｍａｇｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｐｒｏｖｅ：ｐａｒｔｉｃｌｅ ｉｍａｇｅ ｃｏ．ｅｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｉｓ ｔｈｅｍｏｓｔ ｇｏｏｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍ．Ｉｎ ｔｈｅｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ，ｐｒｅｓｅｎｔ ｔｅｍｐｌａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄ ｗｈｉｃｈｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ ｕｓｅｏｆ ｓｃａｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓｔｏ ｆｉｎｄｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ 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述本课题开展的背景和研究意义；重点对现有车牌识别技术做一个较为详细的 综述；最后对本人在此课题中所需完成的工作进行一个总结。防抓取，学路网提供内容。１．１课题背景与研究价值 自工业革命以来，为从根本上解决交通状况问题，人们采用各种新技术把 车辆、道路、使用者紧密联系起来，如计算机技术、信息技术、通信技术、电 子控制技术，有效解决交通阻塞问题，对交通事故应急处理、环境保护、能源 节约都有显著效果，从此智能交通系统ＩＴＳｔ２］（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ） 应运而生。喜欢我的回答，请点赞、评论，关注我们JD西服高级定制，谢谢哦其实卫衣不仅搭配短裙好看，卫衣搭配很多单品都是非常时髦的哦，我们只要把握一个原则，那就是不要把卫衣穿成了运动上衣。把卫衣穿时髦的几个Tips：1.注意上下廓形比例卫衣会营造出一种宽松的廓形，那么下半身尽量搭配紧身的单品，看看对比图你就知道为什么：宽松+宽松=显矮，就算有再好的身材也不如一个懂得比例的小个子显得瘦高。看不到腰线、手腕和脚踝的防抓取，学路网提供内容。ＩＴＳ系统通过对道路交通流信息进行实时监测，及时了解交通状况，根据交 通流的动态变化迅速做出交通诱导控制、减轻道路拥塞程度、减小交通工具的 运行延误、降低交通事故发生概率、保障行车安全高效、使相关的交通设施得 到充分合理的运用【３】。油性皮肤怎么洗脸四个步骤赶走油污　油性皮肤怎么洗脸四个步骤赶走油污　　脸是我们最直接的形象“代言人”，脸部肌肤也是最容易出现问题的了，特别是油性肌肤，由于脸部肌肤长期暴露在污染环境中，化妆品和皮肤本身分泌的油脂都会形成污垢，以及代谢中以每天5亿的速度死在面部的皮肤表皮细胞，如果不彻底清洁，会产生粉刺。　　不过往往我们经常是为了洗脸而洗脸，不了解洗干净的程度，如何正确洗脸才干净，保持湿润，娇润的肌肤防抓取，学路网提供内容。ＬＰＲ系统是ＩＴＳ系统的核心关键技术，伴随着计算机科 学技术的发展与完善，ＬＰＲ系统逐渐从研究阶段转化到实用推广阶段。说《诛仙》与《七界传说》齐名，估计你会被喷出个爆款??我是看过的，这本书一开始还是不错的，后来吗，个人感觉有几个问题，1.各界的塑造不够，人物略少，整体缺乏“界”的气势，直观感觉其实都和一个门派差不多防抓取，学路网提供内容。但现实 中使用的车牌识别系统需要较严格的条件与环境，在夜晚、雨雾天气和复杂背 景等特殊情况时，鲁棒性、通用性都较差。成龙家的金毛犬，简直比房祖名还要幸福！成龙大哥与金毛有着不解的情缘。他家里有两只大金毛，名字分别叫：JJ和Jones。成龙大哥对它们是喜爱有加，连过年分红包也都有它们的份呢。大哥还在鲁豫有约里面自曝连防抓取，学路网提供内容。因此对其进行研究具有较大理论意 义和实际应用价值。当孩子到了一定的年龄，孩子迟早是要离开父母过他自己的生活的，其实，睡觉的方式足以反应人与人之间的关系和距离。孩子小的时候，这是因为母爱，因为孩子成长的需要，父母应该陪伴孩子，给他安全感，但是孩子慢慢长防抓取，学路网提供内容。目前国内外有许多学者对车牌识别技术进行着深入广泛的研究，提出了很 多新颖快速的方法。膨润土猫砂是我们普遍在用的，其实两个月的小猫就可以用这种了，但是你要是想给用好一点的，松木猫砂也是可以，但是有弊端，没有稀释成粉末的松木块会反臭味，会非常难闻，而且清猫砂会更复杂，所以膨润土更好一些，防抓取，学路网提供内容。小波变换车牌定位法【４】、边缘图像的车牌定位法【５】、自适应 滤波算法［６１等等。世界十大自行车品牌排行榜1.Specialized闪电：堪称自行车界BMW。2.Trek崔克：美国最著名品牌，自行车中的奔驰。3.Colnago：意大利著名公路自行车厂家。4.BMC:瑞士自行车生产商防抓取，学路网提供内容。针对识别实时性无法满足的问题，有人提出采用分布式计算 机进行处理【７】，但由于该方法所涉及的系统交互过于复杂，实施难度大，代价 高，目前的条件还无法采用。1.三星S8+参考价格：6388元起屏幕大小：6.2英寸三星S8+是三星前不久推出的一款重磅安卓旗舰机，主打全面屏、顶配、安全等特性。外观上，三星S8+采用双面3D玻璃机身+金属中框设计，拥有黑、灰、防抓取，学路网提供内容。准确快速的定位车牌是ＬＰＲ系统的难点，在实际 应用中，车辆图像中的噪声、光照均匀程度以及复杂多变的背景都会加大车牌 定位的难度。做面包一般需要烤箱，面包机，烤盘，油刷，还有下面的一些要用到的材料材料：高筋面粉300克/干酵粉6克/砂糖15克/盐5克/鸡蛋45克/牛奶150克/黄油9克/上光用蛋液少许。做法：1.在容器里放入牛奶防抓取，学路网提供内容。现有大量技术和算法可供字符识别使用，如小波变换【羽、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ ＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）、ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 ‰ｆｏｍｎ等信号处理技术【９】，同时形态学理论【１０１、神经网络【１１１和遗传算法【１２１ 也得到一定程度的研究应用。铲屎官们在撸狗的时候，是不是经常发现汪星人会把白白的大肚子展现在你面前？对于狗狗来说，肚子是它的一个很重要的部位，也是个要害，很多狗狗会露出自己的肚皮来向铲屎官示好。一般的铲屎官都认为狗狗这样是在撒娇、求摸，但其实狗狗翻肚皮还有其他原因。1.表示在乎狗狗除了会用激烈的摇尾巴方式来表示自己喜欢一个人，它们还会张嘴吐舌头开心的看着你，再有就是把自己的肚子露出来。这时候它们就是在说：我很在乎你、喜欢你、防抓取，学路网提供内容。有研究表明：神经网络、模糊理论【１３１和遗传算法 的综合使用在字符识别中能取得较好的识别结果。小丽作为公司的新人，刚去公司报道3个月，小丽每天都会精心打扮一番，穿上连衣裙、高跟鞋、涂上口红。但有一天，在和同事聊天的过程中，有一个同事不经意的问了一句：小丽你是不是有孩子了啊？小丽顿时很诧异，心想防抓取，学路网提供内容。车牌字符有统一的规格，经 过一系列算法和技术处理之后，会造成字符的断裂和粘连，而神经网络技术采 用模拟生物神经网络模型，能较好的实现人类存储知识及处理信息的机能，使 系统可以模拟人类思维，对需要解决的问题进行记忆、联想和推理，从而能较 好的解决车牌字符识别中缺损和粘连的字符；此外，神经网络可以免去传统方 法中繁重枯燥易出错的数据分析和数学建模工作，可以并行处理，大大提高识 别速度，因此受到众多学者的关注。世界上最好做的生意有三种，就是分享、饮食和免费！一、分享是世界上最大的生意；饮食是世界上最赚钱的生意；免费是世界上最好的商业模式！1、分享是世界上最大的生意！互联网分享带来的是爆发式的增长，通过分享把可以生意做到全世界！2、饮食是世界上最赚钱的生意，因为最赚钱的生意不是利润最高的，而是消费频次最多的，再没有比饮食消费频次再高的产品了；3、免费是世界上最好的商业模式，只有免费才有吸引力，只有免费消费防抓取，学路网提供内容。１．２车牌识别系统技术综述 车牌识别系统是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系 统。作为头条作者同时是为设计师的我，觉得这个房型和你的要求比较有意思，有挑战。花了十分钟做了个设计分析。你这个房型必须要这么改的话，造价高点。入户正对嵌入式鞋柜，过道1000，鞋柜300，定制榻榻米宽度于防抓取，学路网提供内容。该系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像，再对采集 的图像去除干扰，改善识别效果；通过边缘检测在图像中找到车牌的位置，分 割出单个字符的矩形区域；最后把字符输入字符识别系统进行识别。几个出生和智力关系没有太大关系！人的总体智力水平都没有什么太大区别，区别在于学习习惯和心理成熟度！为什么说9月-4月的孩子会在以后更容易学习好呢，因为我国上幼儿园上小学时间规定在9月1号出生以后的孩子防抓取，学路网提供内容。目前车牌 识别的理论趋于成熟，在车牌识别系统中应解决以下几个关键问题： （１）图像预处理：对采集的图像进行滤波、边界增强等处理，以克服图像干 扰，改善识别效果； （２）车牌定位：对采集的图像，定位出车牌的具体位置； （３）字符分割：在车牌图像上，逐个提取单个字符的图像； （４）字符识别：在每个字符图像中识别出字符文字。谢谢邀请！需要的工具有:双绞线(网线)、水晶头、压线钳、万用表(测试用)网线分为直通线和交叉线，一般情况下都是交叉线交叉线的制作:1、利用压线钳的剥线刀片在距离线缆头端2至3厘米处的封套上划出刀痕，两手握住刀痕两侧的双绞线，拧动外抽直到封套脱落，露出4对导线。2、将4对线从左到右按照“橙、绿、蓝、棕”顺序排列，然后依次打开绕对，将花色线排在纯色线的左边，8根线的顺序依次是白橙、橙、白绿、绿、白蓝、防抓取，学路网提供内容。下面将对定位、分割、识别算法的研究现状进行分别论述。在娱乐圈，偶像包袱太过于沉重，明星们总是希望展示自己最光鲜靓丽的一面，所以就算是男星，也会化妆，特别是吃青春饭的小鲜肉们，不打扮的白白净净，都对不起自己小鲜肉的称号。张杰的歌唱很棒，在舞台上也很帅，只防抓取，学路网提供内容。１．２．１定位算法 车牌定位的研究国外起步较早，现有的定位方法有Ｒ．Ｐａｒｓｉ等提出的基于 ＤＦＴ变换的频域分析方法、ｃｈａｒｌｃｏｅｔｚｅｅ提出的基于Ｎｉｂｌａｃｋ二值化算法及自适 应边界搜索算法的定位法ｆ１４】和Ｒ．Ｚｕｎｉｎｏ等人提出的基于矢量化的车牌定位方 法【１５ｌ。BB霜早在60年代就被发明了，但当时的BB霜是医学品。BB是BlemishBalm的缩写，意思是伤痕保养霜，最初是德国人为接受镭射治疗的病人设计的，质地比较厚重，含护肤和防晒成分，能使其受损肌肤能得到修复与再生，保护、安定、舒缓脆弱肌肤。后来经过韩国人继承和改造，就变成了至今我们都在用的化妆品底妆，集合了粉底、隔离、遮瑕等多种功效，满足了现代女性的多种护肤美妆需求。而CC霜是BB霜的改造升级版，C防抓取，学路网提供内容。上述方法在一定条件下能够提取出车牌，但车牌识别系统大多是利用摄像 机于室外拍摄车辆图像进行处理，存在许多干扰，如天气和光线的变化、车牌 磨损、图像的倾斜等因素，所以定位并不理想，而且对于其它国家的车牌也不 能很好识别，甚至产生拒识或误识等现象。普通消费者的看法和见解总是滞后的，所谓独立人格和审美基本是被舆论和广告诱导的。OPPO、vivo手机走的路线是普通消费者受用的品牌营销路线。即用最大营销成本换取最多有效用户。营销成本为最优先级的后果便是低配高价。诚然，这种策略对喜欢自拍，不玩游戏的消费者无可厚非，因为他们关注的是手机漂不漂亮，拍照（准确说是自拍）美不美，至于什么tape-ABC，纳米注塑，双面环切，韩式半永久等都是他们漠不关心的。防抓取，学路网提供内容。９０年代以来，由于交通现代化的需 要，我国开始对车牌定位进行深入研究，提出许多定位算法，如基于颜色和纹 理的车牌定位算法【１６１，基于神经网络的定位识别算法【１７１，基于Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离 中南大学硕士学位论文第一章绪论 的车牌字符识别算法【１８ｌ，边缘检测算子在汽车牌照区域检测中的应用【１９１等。在高洪波卸任国足后，许家印把为自己俱乐部请的主教练送给了中国国家队，并承担了其里皮教练大部分薪水。其实，企业主为国家队聘请主教练，这已经不是第一次了，早在之前，万达王健林就花钱为国家队请来了西班牙教练卡马乔。俄罗斯寡头切尔西老板阿布也曾花钱为俄罗斯国家队聘请教练。那么为什么无论是万达还是恒大，都愿意为国足聘请主教练呢？作为一个商人而言，许家印把为自己俱乐部聘请的主教练白白送给国家队，并承担其大部分防抓取，学路网提供内容。这 些方法是基于车牌特征来研究车牌的定位和识别，因此具有一定的针对性和局 限性。一，每个人都有心中的天使??，社会的发展，欲望的丛生这个天使越来越丰满，完美，越来越渴求而不可见，那种让我主动去追的，感觉到会同频的太少了。（网上随便搜的图）二、生活越来越丰富多彩，有太多的东西会分散防抓取，学路网提供内容。对复杂车牌图像的定位【２０１，应用某些数学工具不仅可以加快处理速度还可 以改善和优化处理结果。丁俊晖不再是那个容易崩溃的小丁，如今已经是成熟坚韧的丁俊晖！个人认为丁的整体技术一直是斯诺克前三的存在，至少前五。丁不能像奥沙利文那样行云流水的进攻，不能像特鲁姆普那样奇准无比，不能像塞尔比那样坚韧稳防抓取，学路网提供内容。如基于局部阈值二值化与自适应形态滤波相结合进行 车牌定位，此算法二值化所得结果中保留了各种尺寸的干扰区域，不利于正确 估计倾斜度；利用牌照边框为灰度值高于背景灰度的平行四边形，通过边缘提 取，再利用Ｈｏｕｇｈ变换１２ｌ】检测出平行造成参数空间峰值的点扩散甚至消失，这 些都影响直线识别的准确性。民众与政府离心,这对任何朝廷来说,都是一个危险的信号。造成这种局面的原因主要是吏治败坏。清朝的贪腐问题一直比较严重。除顺治、雍正两代明君反腐力度较大外,其他皇帝对贪腐都比较纵容。三年清知府,十分雪花银。一个贪腐横行的政府,谁愿意保呢?基层吏治主要坏在胥吏手里。胥吏就是体制外的公务员。这些人不从政府领工资,纯靠欺压百姓养家糊口。老百姓对胥吏恨之入骨,对政府也就没什么好感。所以,当烈强的铁蹄踏向中国的防抓取，学路网提供内容。此算法只在文字区域集中于某一范围且水平时比 较准确，使用范围较为狭窄。每个行业有每个行业的赚钱门道，既然这么多人在摆地摊回收旧手机，肯定有利可图。回收旧手机，赚钱的门路有以下几个：一、手机翻新。很多人手机更新换代快，七八成新的手机就换代了，这样的手机翻新一下，刷个机之后防抓取，学路网提供内容。另外，一些传统的定位技术在复杂背景、图像变 形、噪声污染严重的情况下也无法准确定位。要说赛季NBA总冠军哪队希望最大，还是金州勇士。不论是从球队实力还是夏季运作，勇士依然是具有目前NBA最强大的实力。首先，这个赛季勇士保留了库里、杜兰特、格林和汤普森，球队的核心阵容防抓取，学路网提供内容。因此，有些学者从利用数学形态 学、小波分析、ＧＡ（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）遗传算法等数学工具方法对传统定位方 法进行改进。什么是国字脸？国字脸又称“方脸”，在形成上主要是下颌骨侧方的下颌角肥大，粗壮所致。同时伴有其上所附着咬肌肥厚，咬牙时极为明显，此种脸型在发育期逐渐出现，也可能与咬肌活动过强有关，成年后基本定型。一款合防抓取，学路网提供内容。数学形态学的基础是腐蚀、膨胀、开、闭运算。书上写到詹姆在行军打仗途中，听说布蕾妮出现了就放下一切去找她，很可能因此落入陷阱，两人感情可见一斑。似乎两人把对方当成世上唯一的知己，所有内心的话都说了，而且对方是能激发自己内在的骑士精神，变成“更好防抓取，学路网提供内容。传统灰度图像中的开、闭 运算具有削峰添谷的功能，可以将目标区域显示出来，但同时也将大量非目标 区域显示出来。一般眼睛大的狗狗容易睫毛到长，下面我简单说下解决办法。一：手术，针对眼睑内翻引起的倒长，需要手术进行矫正。二：少数睫毛倒长可以用镊子拔出，会立即见效，但容易复发。三，消炎，倒长容易引起炎症，要用抗生素防抓取，学路网提供内容。Ｆａｈｍｙ ＭＭ提出基于迭代阈值的车牌定位方法，经阈值的反复 迭代得到满意的阈值将字符和背景分离，再将图像二值化来定位车牌。感谢邀请，“一码通”二维码是同时支持微信、支付宝、京东、信用卡、花呗等多种付款方式的。一码通是将微信支付、支付宝、银行等支付机构的通道做整合，通过技术手段兼容各方系统，为商户提供统一的后台管理系统，将防抓取，学路网提供内容。这种方 法阈值迭代时间长，而且对噪声比较敏感，需大量的去噪声计算量。大家有没有这样的感觉，每次去4S店看车，看到自己满意了，问了价格，就感觉和网上的报价差距很大，而且也不符合心里的价位。而且提车还有很多其他的收费，那么，如何做到在和销售砍价时，掌握自己的主动权，而不被防抓取，学路网提供内容。上海交通 大学的宴建华、赵正校提出基于属于开运算的汽车牌照区域定位算法瞄】，通过 对灰度图像采用开运算，削去满足特定属性的峰部，确定出目标及少量非目标 区域，然后计算出图像的倾斜角度及目标区域所在范围；华南理工大学戴青云 和广东工业大学余英林提出基于小波和形态学的车牌图像分割方法１２３１，这种方 法通过小波多尺度分解提取出纹理清晰，具有不同分辨率、不同方向的边缘子 图像，其中水平方向低频、垂直方向高频的分量，代表车牌的目标区域。然后 用数学形态学方法对小波分解后的细节图像进行一系列形态运算，进一步消除 无用信息和噪声，以找准车牌位置。以上方法是基于灰度图像的车牌定位方法，对于彩色图像，通常考虑基于 颜色来研究车牌定位。近年来，进行研究的有上海交通大学的赵雪春、施鹏飞 等人，前者提出一种采用色彩分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法 １２４１，此方法的思想是通过三层ＭＬＰ网络将具有均匀色度空间的彩色图像进行 色彩分割，再利用投影法分割出潜在的各种底色车牌区域；后者提出基于颜色 和纹理相结合的车牌定位方法【２５１，基本思想是利用车牌的颜色和纹理特征，转 换颜色空间为ＨＶＳ（Ｈｕｍａｎ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｙｓｔｅｍ）模型，在ＨＶＳ模型进行距离和相似度 的计算：对输入的图像进行颜色分割，选择满足车牌颜色特征的区域，最后对 中南大学硕士学位论文第一章绪论 所选区域利用纹理及结构特征进行分析和判断，最终确定车牌区域。浙江大学 的张引、潘云鹤对彩色图像牌照定位进行了研究，提出针对车牌颜色的彩色边 缘检测算子ｅｏｌｏｒＰｒｅｗｉｔｔ和彩色边缘检测与区域生长相结合的定位方法【２６１。这种 方法通过彩色边缘检测算子ｃｏｌｏｒＰｒｅｗｉｔｔ对彩色图像的边缘进行检测，增强牌照 区域，并借助数学形态学的膨胀运算实现区域的连通，采用区域生长方法标记 候选区域，最后利用车牌的先验知识，剔除虚假的车牌区域，得到真实的牌照 区域。上述各种定位方法都具有一定的实用性和参考价值，然而都有不完善的 一面，一般是对某一类或某种情况下效果较好，因此对车牌定位方法值得进一 步研究。１．２．２分割算法 字符分割的任务是把多行或多字符图像中的字符从整个图像中切割出来成 为单个字符。字符存在着字体的多样性，常常由于图像需要二值化【２刀，二值化 阈值的高低直接影响了字符的清晰度，当阈值过低时字符会粘连，相反，阈值 过高时字符会因过分细化而断裂。字符分割的算法很多，根据处理对象的不同 有相应的方法。如对多行文本的处理，邮政部门对邮政编码和地址的识别，金 融等部门对支票签名手写字迹的分割识别【２８ｌ等等，都是针对具体的研究对象而 采用不同的算法。传统字符分割算法分为三类：直接分割法【２９Ｊ、基于识别结果的分割法【３０Ｊ和 自适应分割线聚类法【３１１。直接分割法简单，它的局限是分割点的确定需要较高 的准确性；基于识别结果的分割是把识别和分割结合起来，但是需要识别的高 准确性，它根据分割和识别的程度有不同的划分；自适应分割线聚类法要建立 一个分类器，用它来判断图像的每一列是否是分割线，它根据训练样本来进行 自适应的神经网络，但对于粘连字符很难训练。以上的字符分割算法是基于二 值图像。考虑Ｎ－值图像丢失掉很多信息，而且会造成字符粘连模糊或断裂的 缺陷，有人开始研究对灰度图像的直接处理。比如在灰度图像中用投影轮廓和 拓扑特征来决定分割区域ｆ３２】，找到非线性分割路径。此方法适合在一个文档中 存在多种语言字符、多种符号的情况，而且它的分割路径是非线性的，此算法 较为复杂。本文所处理的对象是相对变化较小的车牌图像，车牌的长宽固定，字符大 小一定，字符到边框的距离、字符之间的距离均一定，因此可利用这些先验知 识对字符分割。这方面的研究有基于模板特征匹配的字符分割算法【３３ｌ，利用车 牌字符等宽、排列规则的特点，有效解决以往车牌字符分割算法中切分不准确、 受车牌磨损、变形等影响大的问题，此算法分为预处理、去除铆钉、谷值分析 和模板匹配四部分。有人提出基于汉字结构特征的字符分割方法【３４１，它首先找 中南大学硕士学位论文第一章绪论 到汉字的主体部分，然后根据汉字上下、左右、包围结构找到组成汉字的其它 部分，并结合汉字识别结果对分割得到的汉字进行确定，最后根据车牌字符串 的结构特征找到其它字符。特殊车牌图像，要对字符和字符、字符和边界粘连 的情况进行分裂，对部分字符进行合并，这种方法还可以对定位出现车牌字符 丢失情况重新定位，找到丢掉的字符。上述方法从车牌的各种特点实现对车牌字符的分割，取得不错的识别率， 但考虑到车牌字符存在着粘连、断裂等情况，字符分割技术仍需进一步改进。１．２．３识别算法 车牌字符识别【３５】是对车牌上的汉字、英文字母、数字进行准确识别的过程。文字识别基本原理是将输入文字与各个标准文字进行模式匹配【３６１，计算类似度 或距离，将具有最大类似度或最小距离的标准文字作为识别结果。这种基本原 理对文字的变形很苛刻，因此人们通常采用包含归一化和特征提取的识别流程。汉字识别技术是在英文、数字识别的基础上，６０年代末由日本学者开始研 究，于１９７７年完成日本通产省制定的“图像信息处理系统＂中的印刷汉字识别 装置网，可识别２０００个汉字，识别速度达到１００字／秒。８０年代中期，日本的 汉字识别技术已经相当成熟，并由东芝、三洋、三菱、松下等公司以软件为主 使用通用高档微机的产品走向市场。我国从７０年代末起步进行数字、英文、符 号的识别研究。８０年代中期，汉字识别技术进入研究高潮，印刷体汉字识别技 术【３８】研究获得丰硕成果，有１１个单位进行１４次印刷体汉字识别成果鉴定。进 入９０年代后，在国家重点科研计划的支持和市场驱动下，汉字识别系统一直朝 改进系统功能和实用化的方向发展ｐｇ］。印刷体汉字识别系统【４０】能识别常用的 ４０００多个不同体、不同号的汉字，识别率能高达９９％，使用高档微机时识别速 度达到２０－４０字／秒。大陆和台湾研制的联机手写汉字识别实用系统【４ｌ】有１０多 种，例如中国科学院自动化研究所研制的汉王笔，台湾研制的蒙恬笔等，市场 销售量超过５万套。这些系统能实时识别１００００个规整书写的简繁体汉字，笔 顺无限制或少限制，少数常用字可以连笔，熟练使用后识别率可达９０％以上。由于摄像机性能、车牌整洁度、光照条件、拍摄倾斜角度及车辆运动等因 素使牌照中的字符可能出现较严重的模糊、歪斜、缺损或污迹干扰，这些给字 符识别带来了难度。尽管如此也有大量的学者从事车牌字符识别研究。现有一 些比较成熟的方法，其中基于神经网络的车牌字符识别方法【４２】，对于解析度较 高（车牌区宽度不小于１２０个像素）和图像比较清晰的车牌，神经网络方法能有 效识别车牌中的字符，但对于低解析度和较模糊的车牌以上方法无能为力，因 为这些方法只在车牌中每一字符独立分割出来的前提下才能完成识别工作，而 独立分割车牌取得字符，对低解析度和较模糊的车牌几乎不可能。一种基于模 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 板匹配的车牌识别方法【４３１，只需提取字符区的整体特征，避免字符分割，能有 效完成低解析度和模糊的车牌字符识别，但缺点是字符识别时间太长。车牌字符识别在技术上已经取得了很大突破，然而离实用化要求还相差很 远，许多新方法仅停留在理论或者限定在狭窄的约束范围内。因而车牌字符识 别仍然具有研究价值。１．３课题研究目的与意义 ８０年代初，美国、日本和欧洲一些发达国家，为了适应现代交通事业的迅 速发展，将现代图像处理技术引入到交通监控自动化的研究。当时提出的研 究目标包括：车辆流量、车辆速度、车辆长度、一个车道的车辆容量的自动计 算、在一定距离的公路段内对车辆进行监控、车辆事故的检测、车辆跟踪和车 辆分类等等。为了实现这些目标进行了许多研究，主要开展ＷＡＤＳ［４５］（ＷｉｄｅＡｒｅａ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ），ＴＶ－Ｄｅｔｅｃｔｏｒ［４６】等研究，这些系统可实现车辆检测、车辆速度 测量、以及交通参数的测量等功能。早期的交通监控系统使用的图像处理技术比较简单：把一幅不含车辆的图 像作为基准图像，比较待分析图像和基准图像对应部分的图像灰度，如果有差 别，则认为发现了车辆。在此基础上进一步计算车辆的速度、流量以及交通密 度等。虽然ＷＡＤＳ，ＴＶ－Ｄｅｔｅｃｔｏｒ等可以识别出车辆，但不能把不同的车辆区别 开来。９０年代出现了ＩＴＳ系统，缓和道路堵塞，减少交通事故，提高交通利用 者的方便、舒适程度为目的，利用交通信息系统、通讯网络、定位系统和智能 化分析与选线的交通系统的总称。ＩＴＳ系统通过传播实时的交通信息使出行者 对即将面临的交通环境有足够的了解，并据此做出正确选择，能极大的提高使 用者的方便性和安全性；通过消除道路堵塞等安全隐患，建设良好的交通管制 系统。交通事业的发展对交通监控自动化提出更高的要求。自动收费系统，违反 交通法规车辆的自动记录等等这些任务都要求识别出具体的车辆。车牌是所有 车辆独有的标志，对具体车辆的识别可以转化为对车牌的自动识别，因此对车 牌识别的研究得到广泛的重视。目前对车牌识别的应用技术【４９ｌ主要有：ＩＣ卡识 别技术【４７１、条形码识别技术【４引、ＲＦＩＤ（ＲａｄｉｏＦｒｅｑｕｅｎｃｙＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）图像处理 技术、模式识别技术、人工神经网络技术。汽车牌照识别系统ＶＬＰＲ【５０１（Ｖｅｈｉｃｌｅ ＬｉｃｅｎｓｅＰｌａｔｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）利用先进的光 电、计算机、图像处理、模式识别、计算机视觉等技术，对监控路面过往的每 一辆机动车的特征图像和车辆全景图像进行连续的实时记录，根据所拍摄的图 像进行牌照自动识别。由于不需要在车辆上预先安装专门的条形码或者射频标 中南大学硕士学位论文第一章绪论 识，而且ＶＬＰＲ系统是基于视频技术的识别系统，可进行图像检索、回放。因 此该系统具有更广阔的应用前景，目前主要应用于以下领域： （１）高速公路收费管理系统。在收费入出口分别完成车牌号码识别和车牌匹 配工作，当车辆经过出口时，系统识别车牌调出车辆的入口资料，自动计算出 应缴纳的金额，起到防止内部人员作弊的作用。此项功能针对纳入“黑名单＂ 的车辆有监视作用，如冲关后或肇事后逃逸的车辆，被公安部门通缉或挂失的 车辆、欠交费车辆等。将车牌资料输入系统中，系统就会处于自动检测状态， ２４小时不停地对所有经过的车辆自动识别。通常用于交通监控卡口，路桥收费 卡口、停车场入口等。（２）车辆的自动放行。如特种车辆（军车、警车）、预交费车辆（如已办理月、 年缴费卡的车辆）以及其它授权免费通行的车辆。系统处于自动检测状态的过程 与收费管理系统类似。不同点：一旦发现该类车辆经过，给出的控制信号不是 驱动拦截装置，而是驱动放行装置，系统自动开启闸道，达到车辆不停车过卡 和减少工作人员劳动强度、严化内部管理的目的。车辆自动放行系统通常用于 路桥收费卡口专用车道、停车场的收费口以及大型单位出入口，解决车流高峰 期的堵塞问题，减少运作费用，维护业主利益。（３）对已保存的图像文件进行集中识别处理，大大减少劳动强度，大幅度提 高处理速度和效率。这一功能通常用于电子警察系统、道路监控系统。车牌识别技术在ＶＬＰＲ系统中占有重要位置。车牌识别技术的普及和推广 将改善高速公路、城市道路的管理，从而减少交通事故、保障社会的稳定。１．４本文的研究内容 车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，本文以汽车牌照识别为背 景，以静态车辆图像为主要对象，深入研究计算机图像处理、人工智能、模式 识别等背景知识，探索了用数字图像处理车牌识别的方法。本文探讨的方法能 够用于构造对一类景物图像中文字和感兴趣目标的识别，对其它图像识别问题 有一定的借鉴意义。本文主要针对车牌识别系统涉及到的关键技术进行研究。重点研究在自然 背景下的车牌区域定位、字符分割、字符识别的算法，提出一种新的车牌定位 和分割方法，并且对字符识别方法进行了改进，同时探讨了一些车牌定位的方 法。另外，文中的车牌图像的大小、光照的条件、摄像的远近以及视角的倾斜 程度都没有严格的限制。本文的工作主要包括：详细研究车牌定位方法，针对牌照区域的特征，重 点实现基于粒子图像的车牌定位算法；对车牌的分割校正做了研究，提出了基 中南大学硕士学位论文第一章绪论 于多尺度模板匹配的字符分割算法；根据对车牌字符识别常用算法的比较，提 出附加动量法改进ＢＰ（Ｅｒｒｏｒ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）算法的设计方案；最后在ＶＣＨ与 Ｍａｔｌａｂ环境中实现上述算法，完成了车牌识别系统的设计与实现。本文的章节安排如下： （１）第一章为绪论，介绍课题的背景和意义，以及车牌识别系统的组成和工 作原理，同时分析车牌识别领域的国内外研究现状。（２）第二章介绍车牌图像的预处理知识，包括图像的灰度化、图像滤波、二 值化、形态学以及边缘检测，并重点提到形态学滤波处理方法。（３）第三章介绍车牌区域定位与字符识别技术。主要包括基于特征统计的车 牌定位、改进的Ｓｏｂｅｌ算子边缘检测算法，重点提出粒子图像相关法定位算法。针对字符分割技术，首先分析现有的字符分割技术，针对应用中存在的车牌模 糊、噪声区域多等问题，重点提出基于多尺度模板匹配的字符分割算法。（４）第四章介绍字符识别方法。对字符进行归一化、特征提取；在基于神经 网络的字符分类器设计过程中，研究ＢＰ网络结构设计、参数设计、网络训练 和算法问题，提出附加动量法改进ＢＰ算法的设计方案。（５）第五章实现车牌识别系统的设计，介绍系统的设计原则、结构图、系统 功能，通过ＶＣ＋＋与Ｍａｔｌａｂ环境调试实验结果。（６）第六章为结论与展望。中南大学硕士学位论文第二章车牌图像预处理 第二章车牌图像预处理 车牌图像样本大多是通过ＣＣＤ摄像机拍摄获得，由于天气、照明、车辆位 置的不同都会对图像质量造成不良的影响，如灰度分布不均匀、对比度低、噪 声干扰等，这些不利因素将直接影响到后续的车牌定位分割和识别工作的精确 度，因此需要利用数字图像处理的相关知识，对原始汽车图像进行预处理增强 图像质量。数字图像处理技术是图像检测和识别的前提。车牌图像预处理分成 以下几个步骤研究： （１）灰度变换。由于车牌自身的损坏、污点和天气影响使彩色图像不容易分 割，因此需要将彩色图像转化为灰度图像； （２）图像滤波。为了消除或尽量减少噪声，改善图像的质量，应对图像进行 滤波处理。（３）二值化处理。二值图像是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间 过渡的图像。图像的集合性质只与像素值为０或２５５的点的位置有关，不再涉 及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。（４）形态学滤波。通过设置大小不同的结构元素，应用不同的操作进行处理， 达到滤除噪声的最佳效果。（５）边缘检测。边缘检测在图像处理与计算机视觉中占有特殊的位置，它是 底层视觉处理中重要的环节。边缘检测的实质是检测图像特性发生变化的位置， 为下一步处理做铺垫。２．１灰度化 通过摄像头采集到的车牌图像是２４位的彩色位图，考虑到图像文件的存储 量和处理图像需要占用大量的系统资源，所以第一步要进行图像灰度变换，图 像灰度化有各种不同的算法，比较直接的一种是给原像素的ＲＧＢ值各自加权一 个系数，然后求和，作为新灰度值。基于此原理，首先逐个将像素颜色分解成 ３个原色灰度Ｒ、Ｇ、Ｂ，然后考虑具有相同灰度值的不同原色对视觉亮度的反 应不同【５ｌ】，将三原色灰度按照如下比例公式： 】厂＝０．２９９幸Ｒ＋０．５８７ Ｇ＋０．１１４ 在实际计算时，可按下式进行：】，＝０．３０宰Ｒ＋０．５９ Ｇ＋０．１１ 口（２－２） 计算得到一个新的灰度值，用这个值分别作为三原色的灰度合成一个新颜 色。通过上述方法将２４位彩色图像变换后的效果图如图２．１所示。中南太学硕士学位论文第二章车牌图像预处理 （ａ）灰度变换前 （ｂ）灰度变换后 图２－１灰度化变换效果图 ２二值化处理二值图像是指整幅图像内仅有黑、白二值的图像，在它们之间不存在其它 灰度层次的变化。二值化算法叉称阈值算法，目的是找出一个合适的阈值将待 研究的车牌区域划分为前景和背景两部分。二值化后的车牌要能再现原字符图 像，基本不出现笔画断裂和粘连现象，尽量不丢失原字符的特征。另外二值化 算法可以用于车牌定位过程中精确定位车牌的上下左右边界。常用的二值化算法有基于灰度的二值化和基于彩色的二值化。基于灰度的 一值化主要有全局动态二值化和局部自适应二值化；基于彩色的二值化主要有 基于ＨＳＶ饵ｕｅＳａｔｕｒａｔｉｏｎＶａｌｕｅ）空间的彩色二值化。本文首先提取有关色彩的信 息，然后对灰度图像进行一值化处理。图像二值化的关键在于闽值Ｔ的选取，根据闽值Ｔ来区分图像中的对象和 背景。设原始灰度图像为ｆ（ｘ，ｙ），变换过后的二值图像为ｇ（Ｘ，ｙ），则二值化的 过程表示为： ｆ１、ｒｆＪ．ｎＴ ｇ（ｘ，Ｙ）＝｛．。，，’：，（２－３） Ｉｕ，ＪＬ１，ｙＪ‘１ 根据闽值选取情况，分为全局闽值、局部阐值和动态闽值。全局闽值法根 据图像的直方图或灰度空间分布确定一个阐值，实现扶度图像到二值图像的转 化；典型的全局阌值法包括Ｑｓｔｕ方法，培大缡方法等；全局阐值算法简单，对 于目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，对那些由于光照 不均匀、噪声干扰较大等原因使直方圈分布不呈双峰的图像效果明显变差。局 部闽值法通过定义考察点的领域，，并由领域计算模板，实现考察点灰度与领域 点的比较；非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布，但是对局部 图像的性质没有什么影响，从而局部阈值法比全局闺值法有更广泛的应用；如 Ｂｅｒｎｓｅｎ算法是一种典型的局部阈值法；光照不一致的情况，如文献［５２】提出～ 种局部二值化的适应算法，应用车牌字符自身布局的先验知识来进行区域门限 校正．取得了比较理想的实验效果，与班往的逐点进行二值化的方法相比，这 中南大学硕士学位论文 第二章车牌图像预处理 种方法大大提高计算速度，因而在处理大规模的图像数据时能起到更明显的效 果。根据上述两种方法的优缺点，有效结合使用是一种不错的方法。自适应二 值化方法的动态阈值法是利用像素自身及其领域灰度变化的特征，此算法充分 考虑每个像素领域的特征，所以能够更好的突出背景和目标的边界。由于拍摄受外界因素影响，车牌直方图中两峰之间的谷不明显，导致最佳 分割阈值不好确定。鉴于这种情况，采用模糊Ｃ均值算法进行二值化。ＦＣＭ（Ｆｌｏｗ Ｃｙｔｏｍｅｔｒｙ）算法通过对目标函数 Ｊ（ｕ，功＝％ｍ口雎２（２－４） ｋ＝ｌｉ＝１ 的迭代优化对数据集进行模糊分类。其中，ｉｔ／是数据的个数，ｃ是类别数，ｍ是 加权指数，‰表示数据‰属于类别ｑ的程度，丸表示数据磁和类别ｑ的聚类 中心１，；之间的距离。二值化后的车牌周围有一个长方形的边框，在字符识别中经常被认为是字 符的一部分而影响识别效果。因而使用水平和垂直投影来检测并取出周围的边 ２．３图像增强由于光照影响、照相机曝光不足以及动态范围太窄等原因，车牌图像往往 会产生对比度不足的弊端，使图像细节分辨不清，如果不经过处理必然会影响 识别率。图像增强【５３】的方法有两类。一类是空域增强法，包括灰度变换、直方 图均衡化和邻域平均法；另一类是频域增强法，主要有高通滤波、低通滤波和 带通滤波等。鉴于计算速度上的考虑，本文采用灰度拉伸和邻域平均法来增强 对比度，利用空间域的中值滤波技术来消除噪声干扰。２．３．１灰度拉伸 许多拍摄的图像中，灰度级集中在很小的区域内、对比度不强，影响人和 机器对图像的处理。此时可以利用灰度的线性拉伸将灰度范围拓展到０－２５５的 灰度范围。灰度拉伸和灰度的线性变换有点类似，都用到灰度的线性变换，但 拉伸不是完全的线性变换，而是分段进行线性变换，它的拉伸范围和拓展程度 可以自由选择。灰度拉伸瞰ｌ的函数表达式如式（２．５）。中南大学硕士学位论文 第二章车牌图像预处理 变换函数的运算结果是将原图在ｘ１和ｘ２之间的荻度拉伸到ｙ１和ｙ２之间。如果一幅图像灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗。可以用灰度拉伸功能来 拓展（斜率＞１）物体灰度区间改善图像；同样如果图像灰度集中在较壳的区域而 导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩（斜率＜１）物体灰度区间改善图像 质量。关键是如何选取适当ｘ１、ｘ２和ｙ１、ｙ２使得对比度增强明显。ｘｌ、ｘ２的 选取有多种方法，总的原则选取灰度最为集中一段的左右端点。可以利用灰度 直方图，ｘ１、ｘ２分别选取为直方图的最大波峰两侧波谷所对应的灰度值；也可 以固定驮度步长进行扫描，对步长内的像素点个数累积求和，找出最大值，ｘｌ、 ｘ２分别选取为取得最大值的灰度范围的左右端点。本文ｘｌ、）【２选取为两大谷 底对应的灰度值、ｙｌ－－ｘｌ／２、ｙ２＝３ｘ２１２，将高灰度区和低灰度区压缩、中间灰度 区域拉伸，取得了很好的效果。其处理效果如图２―２所示。（ａ）灰度拉仲前 （ｂ）灰度拉伸后 图２－２灰度拉伸效果图 ２３２邻域平均法滤波 为了消除图像中的噪声，直接在空间域上对图像进行平持滤波。它的作用 是模糊和消除噪声。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，即求邻近像 素点的平均亮度值，称为邻域平均法。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻 域越大平滑的效果越好，但邻域过大平滑会使边缘信息损失的越大从而使输出 的图像变得模糊，因此需要选择合理邻域的大小，实际中一般采用邻域窗口大 图像由灰度值相近的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，噪声是独立的，我们用像素预定邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰 度值，就可以实现图像的去噪。最简单的局部平滑算法称非加权邻域平均，它 中南大学硕士学位论文 第二章车牌图像预处理 值。设ｒｆｆ－－Ｃ晤ＮｘＮ的图像厂（ｘ，Ｙ），用非加权邻域平均法所得图像为ｇ（ｘ，Ｙ）， ｇ（ｗ）２吉ｉｄｅｓ朋，，）（２－６） ｗ（ｉ，Ｊ）为加权系数矩阵。１３ 中南大学硕士学位论文 第二章车牌图像预处理 的计算不是加权求和，是把它邻域内的所有像素按灰度值进行排序，取该组的 中间值作为邻域中心像素点的输出值。中间值取法如下：当邻域内像素个数为 奇数时，取像素灰度值排序后的中间值：当邻域内的像素个数为偶数时，取排 序后的中间两像素灰度值的平均值。邻域可咀选择不同大小和形状的窗口，如 线状、方形、十字形、圆形、菱形等。不同形状的窗口产生不同滤波效果，使 用中必须根据图形的内容和不同的要求加以选择。从以往的经验看：方形或圆 形窗口适宜外廓线较长的图像，十字形窗口对有尖顶角状的图像效果好。使用 中值滤波去除噪声的方法多种多样，十分灵活。一种方法是先使用小尺度邻域， 后逐渐加大邻域尺寸进行处理；另一种方法是一维滤波和二维滤波交替使用。此外还有迭代操作，对输入图像反复进行中值滤波，直到输出不再有变化为至。中值滤波的突出优点是在消除噪声的同时，还能防止边缘模糊。如果图像的噪 声多是孤立的点．这些点对应的像素又很少，而图像则是由像素较多、面积较 大的块构成，中值滤波效果很好。在一维图像下，中值滤波是一个含有奇数个像素的滑动窗口，经过大小排 序后，将窗口中各点灰度的中间值来代替指定点的灰度值，计算公式如下： 其中’ｖ＿（￡一１）／２，Ｌ为窗１３长度．Ｍｉｄ｛｝表示取窗口中值。推广到二维，这时取某种形式的二维窗口，将窗口内的像素排序，生成单调二维数据序列 ｛Ｌ）。类似于一维，二维中值滤波为Ｇ（ｉ，』）＝Ｍｉｄ｛Ｆ二｝。邻域平均法滤波和中值滤波处理车牌图像的效果如图２－３、２－４所示。图２－３邻域平均法滤波 圈２－４中值滤波 比较可知，邻域平均法滤波减少了部分噪声，改善了图像质量，同时也产 生了图像细节的损失，图像中字符变得模糊；而中值滤波不仅减少部分噪声干 扰．而且没有使边缘模糊。因此图像滤波选择中值滤波。２．４数学形态学 数学形态学广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，它能够进行各种几何 中南大学硕士学位论文 第二章车牌图像预处理 参数的间接测量，反映图像的体视性质，适于描述图像的随机性质。数学形态 学基于形状集合理论而提出，运算本质上是并行的，便于并行处理实现。用数 学形态学算子对图像进行滤波，不需计算每点的局部特征，速度快且抗噪能力 比较强。２．４．１数字形态学概述 数学形态学（ＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＭｏｒｐｈｏｌｏｇｙ，简称形态学）是研究数字图像形态结 构特征的理论，它通过对目标图像的形态变换实现结构分析和特征提取。利用 形态学作为工具从图像中提取对于表达和描述区域形状有用的图像分量，比如 边界、骨架以及凸壳等。形态学用于图像预处理或后处理，如形态学滤波、细 化和修剪。下面将介绍形态学在滤波方面的应用。数学形态学是一种非线性滤波算法，Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ结构和、差运算，即形态膨 胀和腐蚀是数学形态学的基础。结构元素是数学形态学中的关键概念，是一个 可以在图像上平移、且尺寸比图像小的集合。结构元素起着主、客观之间界面 的作用，可以方便的按照目的选用不同形状和尺寸的结构元素，来度量和提取 图像中对应的形状，达到对图像进行分析和识别的目的。数学形态学运算是将 结构元素在图像范围内平移，同时施加交、并等几何运算。数学形态学可以用 来解决抑制噪声、边缘检测、特征提取、图像分割、形状识别、纹理分析、图 像恢复与重建和图像压缩等问题。最初，数学形态学是具有一定约束条件的集合变换，称为连续形态学；后 来发展为基于离散点集的离散形态学。从研究对象看，形态学由最早的二值形 态学扩展为灰度多值形态学。近年来，数学形态学与其它相关学科的渗透和融 合，使数学形态学出现许多新的分支，如排序统计学的注入，使数学形态学发 展成为顺序形态学（Ｏｒｄｅｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ），它研究的对象是离散多值信 号，主要运算是局部的排序统计运算。模糊逻辑与数学形态学的结合出现了模 糊形态学（ＦｕｚｚｙＭｏｒｐｈｏｌｏｇｙ），它是将模糊集合引入到形态学运算中，从而构成 模糊形态变换处理图像信号。形态学与神经网络的相互融合构成了形态神经网 络（ＭＮＮ）。经典神经网络中每个节点的信息组合是通过相关节点的各个响应值 与权值相乘，再将乘积结果相加完成；而在形态神经网络中，节点的信息组合 是由相加和取极值运算完成的。软数学形态学也是数学形态学发展的一个重要 分支，用排序加权统计方法代替最小、最大法，结构元素由核心和软边界两大 部分组成，具有强抗噪干扰能力，对加性噪声和微小形状变化不敏感。Ｇｏｕｓｔｉａｓ 提出的形态小波是一种非线性的多分辨率分析方法，兼顾数学形态学和小波变 换的优点，具有更好的多分辨率分析特性和更好的抗噪声性能。数学形态学已 经成为图像处理理论的一个重要知识，广泛应用到图像处理的各个领域。１５ 中南大学硕士学位论文 第二章车牌图像预处理 ２．４．２形态学滤波的基本操作 本文针对二值图像进行形态学滤波处理。在二值图像中，所有黑色像素的 集合是图像完整的形态学描述，采用从小到大不同的结构元进行处理达到滤除 噪声的目的。式（２．９）至ｗＪ式（２．１２）给出了二值形态变换的基本变换公式，基本形态图像的处理都是基于像素操作的，数据量巨大是对的吗答：你可以把灰度图像想成一个矩阵，矩阵的每个元素代表那个位置的灰度值（rgb图像则是三个），然后你看看刚刚那位答主的计算，这个矩阵有多大。经典的图像处理办法，以滤波为例，都是用一个模版矩阵去跟这个大矩阵上的每一个元素做计算，可怕不可怕...基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法问：这是我们选修课课程设计我是机械类的实在不会这个谁能帮个忙老师要求...答：你这个难度比较高啊，主要涉及的是计算机软件和图像处理，更何况你还是机械类的，好像有些不搭边啊，。如果你想通过知道就完成这个题目那是不可能的，给你的一些建议：1：至少要比较精通一门计算机语言和一种编译器2：找些图像处理算法方面的...
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