数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码Word格式.doc
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IM2=imerode（...,PADOPT）
IM2=imerode（IM,SE）腐蚀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。
参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。
IM2=imerode（IM,NHOOD）腐蚀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。
IM2=imerode（...,PADOPT）指出输出图像的大小（是否与输入图像大小一致）。
2.imdilate
对图像实现膨胀操作。
IM2=imdilate（IM,SE）
IM2=imdilate（IM,NHOOD）
IM2=imdilate（IM,SE,PACKOPT）
IM2=imdilate（...,PADOPT）
IM2=imdilate（IM,SE）膨胀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。
IM2=imdilate（IM,NHOOD）膨胀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。
IM2=imdilate（IM,SE,PACKOPT）定义IM是否是一个压缩的二值图像。
IM2=imdilate（...,PADOPT）指出输出图像的大小。
3.strel
用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象（本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解）。
SE=strel（shape,parameters）
创建由指定形状shape对应的结构元素。
其中shape的种类有
‘arbitrary'
，'
pair'
diamond'
periodicline'
disk'
rectangle'
'
line'
square'
octagon
参数parameters一般控制SE的大小。
4.edge
BW=edge（I）
采用灰度或一个二值化图像I作为它的输入，并返回一个与I相同大小的二值化图像BW，在函数检测到边缘的地方为1，其他地方为0。
BW=edge（I,'
sobel'
）自动选择阈值用Sobel算子进行边缘检测。
thresh）根据所指定的敏感度阈值thresh，用Sobel算子进行边缘检测，它忽略了所有小于阈值的边缘。
当thresh为空时，自动选择阈值。
thresh,direction）根据所指定的敏感度阈值thresh，在所指定的方向direction上，用Sobel算子进行边缘检测。
Direction可取的字符串值为horizontal（水平方向）、vertical（垂直方向）或both（两个方向）。
[BW,thresh]=edge（I,'
...）返回阈值
prewitt'
）自动选择阈值用prewitt算子进行边缘检测。
thresh）根据所指定的敏感度阈值thresh，用prewitt算子进行边缘检测，它忽略了所有小于阈值的边缘。
thresh,direction）根据所指定的敏感度阈值thresh，在所指定的方向direction上，用prewitt算子进行边缘检测。
Direction可取的字符串值为horizontal（水平方向）、vertical（垂直方向）或both（两个方向）默认方向为both。
BW=edge（I,'
roberts'
）自动选择阈值用roberts算子进行边缘检测。
thresh）根据所指定的敏感度阈值thresh，用Roberts算子进行边缘检测，它忽略了所有小于阈值的边缘。
5.Imclose
对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。
IM2=imclose（IM,SE）
IM2=imclose（IM,NHOOD）
用法和imopen相同。
6.imopen
对图像实现开运算，开运算一般能平滑图像的轮廓，消弱狭窄的部分，去掉细的突出。
IM2=imopen（IM,SE）
IM2=imopen（IM,NHOOD）
IM2=imopen（IM,SE）用结构元素SE实现灰度图像或二值图像的IM的形态开运算。
SE可以是单个结构元素对象或者结构元素对象数组。
IM2=imopen（IM,NHOOD）用结构元素strel（NHOOD）执行开运算。
7.bwareaopen
删除小面积对象
格式：
BW2=bwareaopen（BW,P,conn）
作用：
删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下conn使用8邻域。
8.tic和toc函数
这两个函数一般配合使用，tic表示计时的开始，toc表示计时的结束。
格式如：
tic
任意表达式
toc
t=toc
9.fspecial
用于建立预定义的滤波算子，其语法格式为：
h=fspecial（type）
h=fspecial（type，para）
其中type指定算子的类型，para指定相应的参数；
type的类型有：
1、'
average'
averagingfilter
为均值滤波，参数为hsize代表模板尺寸，默认值为【3，3】。
circularaveragingfilter
为圆形区域均值滤波，参数为radius代表区域半径，默认值为5.
gaussian'
Gaussianlowpassfilter
为高斯低通滤波，有两个参数，hsize表示模板尺寸，默认值为【33】，sigma为滤波器的标准值，单位为像素，默认值为0.5.
Prewitthorizontaledge-emphasizingfilter
用于边缘增强，大小为【33】，无参数
Sobelhorizontaledge-emphasizingfilter
用于边缘提取，无参数
9.filter2
J=filter2（h,I）;
使用指定的滤波器h对I进行滤波，结果保存在J中
10.bwarea
函数功能：
计算二值图像中对象的总面积。
调用格式：
total=bwarea（BW）
估算二值图像BW中对象的总面积。
返回的total是一个标量，它的值大致地反映了和图像中on像素的个数。
由于对于不同像素类型，度量标准不同，因此结果可能并不十分精确。
BW可以是数值类型（整型、浮点型）或者逻辑类型。
对于数值类型，像素值不为0被视为on。
返回值total是double类型的。
11.sum
函数求和
sum（x,2）表示矩阵x的横向相加，求每行的和，结果是列向量。
而缺省的sum（x）就是竖向相加，求每列的和，结果是行向量。
A>
0的结果是得到一个逻辑矩阵，大小跟原来的A一致，
A中大于零的元素的位置置为1，小于等于零的位置置为0。
所以横向求和以后，就是求A中每行大于零的元素个数。
12.round
四舍五入
Y=round（X）
在matlab中round也是一个四舍五入函数。
（二）对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。
1.载入车牌图像：
I=imread（'
car1.jpg'
）;
figure
（1）,imshow（I）;
title（'
originalimage'
）；
%将车牌的原图显示出来，结果如下：
2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：
I1=rgb2gray（I）;
%将彩图转换为灰度图
figure
（2）,subplot（1,2,1）,imshow（I1）;
grayimage'
figure
（2）,subplot（1,2,2）,imhist（I1）;
灰度图直方图'
%绘制灰度图的直方图
结果如下所示：
3.用roberts算子进行边缘检测：
I2=edge（I1,'
0.18,'
both'
%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测
figure（3）,imshow（I2）;
robertsoperatoredgedetectionimage'
结果如下：
4.图像实施腐蚀操作：
se=[1;
1;
1];
I3=imerode（I2,se）;
%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作
figure（4）,imshow（I3）;
corrosionimage'
5.平滑图像
se=strel（'
[25,25]）;
%构造结构元素以正方形构造一个se
I4=imclose（I3,se）;
%图像聚类、填充图像
figure（5）,imshow（I4）;
smothingimage'
6.删除二值图像的小对象
I5=bwareaopen（I4,2000）;
%去除聚团灰度值小于2000的部分
figure（6）,imshow（I5）;
removethesmallobjects'
%用imshow函数显示滤波后图像
结果如下所示：
（三）车牌定位
[y,x,z]=size（I5）;
%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中
myI=double（I5）;
%将I5转换成双精度
tic%tic表示计时的开始，toc表示计时的结束
Blue_y=zeros（y,1）;
%产生一个y*1的零阵
fori=1:
y
forj=1:
x
if（myI（i,j,1）==1）
%如果myI（i,j,1）即myI的图像中坐标为（i,j）的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色
%则Blue_y（i,1）的值加1
Blue_y（i,1）=Blue_y（i,1）+1;
%蓝色像素点统计
end
end
end
[tempMaxY]=max（Blue_y）;
%Y方向车牌区域确定
%temp为向量yellow_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引
PY1=MaxY;
while（（Blue_y（PY1,1）>
=5）&
&
（PY1>
1））
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while（（Blue_y（PY2,1）>
（PY2<
y））
PY2=PY2+1;
IY=I（PY1:
PY2,:
:
%行方向车牌区域确定
%%%%%%X方向%%%%%%%%%
Blue_x=zeros（1,x）;
%进一步确定x方向的车牌区域
forj=1:
fori=PY1:
PY2
if（myI（i,j,1）==1）
Blue_x（1,j）=Blue_x（1,j）+1;
PX1=1;
while（（Blue_x（1,PX1）<
3）&
（PX1<
x））
PX1=PX1+1;
PX2=x;
while（（Blue_x（1,PX2）<
（PX2>
PX1））
PX2=PX2-1;
PX1=PX1-1;
%对车牌区域的校正
PX2=PX2+1;
dw=I（PY1:
PY2-8,PX1:
PX2,:
t=toc;
figure（7）,subplot（1,2,1）,imshow（IY）,title（'
Linedirectionareas'
%行方向车牌区域确定
figure（7）,subplot（1,2,2）,imshow（dw）,title（'
positioningcolorimages'
%定位后的车牌区域如下所示：
（四）字符分割与识别
1.车牌的进一步处理
对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。
代码如下：
imwrite（dw,'
dw.jpg'
%将彩色车牌写入dw文件中
a=imread（'
%读取车牌文件中的数据
b=rgb2gray（a）;
%将车牌图像转换为灰度图
imwrite（b,'
graylicenceplate.jpg'
%将灰度图像写入文件中
figure（8）;
subplot（3,2,1）,imshow（b）,title（'
车牌灰度图像'
）
g_max=double（max（max（b）））;
g_min=double（min（min（b）））;
T=round（g_max-（g_max-g_min）/3）;
%T为二值化的阈值
[m,n]=size（b）;
d=（double（b）>
=T）;
%d:
二值图像
imwrite（d,'
binarylicenceplate.jpg'
subplot（3,2,2）,imshow（d）,title（'
beforefilteringbinarylicenceplate'
%均值滤波前
%滤波
h=fspecial（'
3）;
%建立预定义的滤波算子，average为均值滤波，模板的尺寸为3*3
d=im2bw（round（filter2（h,d）））;
%使用指定的滤波器h对h进行d即均值滤波
afteraveragelicenceplate.jpg'
subplot（3,2,3）,imshow（d）,title（'
afteraveragelicenceplate'
%某些图像进行操作
%膨胀或腐蚀
%se=strel（'
%使用一个3X3的正方形结果元素对象对创建的图像进行膨胀
%'
/'
ball'
...
se=eye
（2）;
%eye（n）returnsthen-by-nidentitymatrix单位矩阵
[m,n]=size（d）;
%返回矩阵b的尺寸信息，并存储在m,n中
ifbwarea（d）/m/n>
=0.365%计算二值图像中对象的总面积与整个面积的比是否大于0.365
d=imerode（d,se）;
%如果大于0.365则图像进行腐蚀
elseifbwarea（d）/m/n<
=0.235%计算二值图像中对象的总面积与整个面积的比是否小于0.235
d=imdilate（d,se）;
%如果小于则实现膨胀操作
end
expansionorcorrosionthelicenceplate.jpg'
subplot（3,2,4）,imshow（d）,title（'
expansionorcorrosionthelicenceplate'
运行结果如下所示：
2.字符分割
在汽车牌照自动识别过程中，字符分割有承前启后的作用。
它在前期牌照定位的基础上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。
字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。
一般分割出来的字符要进行进一步的处理，以满足下一步字符识别的需要。
但是对于车牌的识别，并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。
在此只进行了归一化处理，然后进行后期处理。
%寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割
%首先创建子函数qiege与getword，而后调用子程序，将车牌的字符分割开并且进行归一化处理
d=qiege（d）;
subplot（3,2,5）,imshow（d）,title（n）
k1=1;
k2=1;
s=sum（d）;
j=1;
whilej~=n
whiles（j）==0
j=j+1;
end
k1=j;
whiles（j）~=0&
j<
=n-1
k2=j-1;
ifk2-k1>
=round（n/6.5）
[val,num]=min（sum（d（:
[k1+5:
k2-5]）））;
d（:
k1+num+5）=0;
%分割
%再切割
%切割出7个字符
y1=10;
y2=0.25;
flag=0;
word1=[];
whileflag==0
[m,n]=size（d）;
left=1;
wide=0;
whilesum（d（:
wide+1））~=0
wide=wide+1;
ifwide<
y1%认为是左侧干扰
[1:
wide]）=0;
d=qiege（d）;
else
temp=qiege（imcrop（d,[11widem]））;
[m,n]=size（temp）;
all=sum（sum（temp））;
two_thirds=sum（sum（temp（[round（m/3）:
2*round（m/3）],:
）））;
iftwo_thirds/all>
y2
flag=1;
word1=temp;
%WORD1
end
%分割出第二个字符
[word2,d]=getword（d）;
%分割出第三个字符
[word3,d]=getword（d）;
%分割出第四个字符
[word4,d]=getword（d）;
%分割出第五个字符
[word5,d]=getword（d）;
%分割出第六个字符
[word6,d]=getword（d）;
%分割出第七个字符
[word7,d]=getword（d）;
figure（9）;
subplot（2,7,1）,imshow（word1）,title（'
1'
subplot（2,7,2）,imshow（word2）,title（'
2'
subplot（2,7,3）,imshow（word3）,title（'
3'
subpl
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