基于MATLAB的車牌識別系統(tǒng)的研究
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(1)對二值圖像進行區(qū)域提取，計算并比較區(qū)域特征參數(shù)，提取車牌區(qū)域。
(2)計算包含所標記區(qū)域的最小寬和高，并根據(jù)先前知識，提取并顯示更接近的車牌二子值圖。
(3)通過計算車牌旋轉(zhuǎn)角度解決車牌傾斜問題。由于車牌傾斜導致投影效果峰谷不明顯，需車牌矯正處理。采取線性擬合方法，計算出車牌上邊或下邊圖像值為1的點擬合直線與水平X軸的夾角。用MATLAB函數(shù)的旋轉(zhuǎn)車牌圖象函數(shù)Imrotate，計算車牌旋轉(zhuǎn)角度和經(jīng)旋轉(zhuǎn)、二值化后的車牌二值子圖處理結(jié)果如圖2所示。本文引用地址：http://www.antipu.com.cn/article/195617.htm
2．4 字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割為單個字符。一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值，并且該位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制等條件。利用垂直投影法實現(xiàn)復雜環(huán)境下汽車圖像中的字符分割效果較好。通過分析計算字符的水平投影和垂直投影，可獲得車牌字符高度、字符頂行與尾行、字符寬度、每個字符的中心位置，以方便提取分割字符。然后計算車牌垂直投影，去掉車牌垂直邊框。獲取車牌及字符平均寬度。最后計算車牌每個字符的中心位置和最大字符寬度，提取分割字符，其算法流程如圖3所示，通過程序算法計算的車牌字符高度和寬度及分割的字符，如圖4所示。
3 結(jié)論
從MATLAB編程運行結(jié)果看，這里采用的圖像識別算法對車牌的定位非常有效，該算法可有效檢測車牌圖像的上下左右邊框、旋轉(zhuǎn)角度，準確分割及識別車牌字符。通過對多個車牌進行試驗，正確率高，與傳統(tǒng)的采用C++語言相比，工作量和開發(fā)周期都減少很多。實際應用中，牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(zhì)量和圖像拍攝質(zhì)量密切相關，還會受到各種因素，需不斷完善識別系統(tǒng)和算法。
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