基于数学形态学的图像分割方法研究

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1、基于数学形态学的图像分割方法研究专业:电子信息科学与技术班级:2005级1班姓名:杨晓琦沈阳大学毕业设计(论文)目录引言31图像分割基本理论71.1图像分割的概念71.2传统的图像分割方法91.3特殊理论工具的图像分割方法121.4图像分割的评价132数学形态学基本理论162.1形态学的概念162.2结构元素的选取162.3二值形态学理论182.4灰值形态学理论202.5形态学重建212.6形态学边缘检测223Matlab在图像分割处理中的应用243.1Matlab简介243.2Matlab在图像处理方面的应用243.3基于Matlab的图像分割264车牌图像分

2、割的相关理论研究284.1车牌定位算法简介284.2车牌的字符图像分割375基于数学形态学车牌图像分割425.1形态学车牌定位425.2形态学字符图像分割535.3本章小结61结论62致谢63参考文献64附录1源程序清单68沈阳大学毕业设计(论文)沈阳大学毕业设计(论文)摘要本文运用形态学方法对车牌定位算法和车牌字符分割算法进行了系统的研究。这两种算法的研究为车牌识别做了先期准备,是智能交通中非常重要的组成部分。在车牌定位算法部分,提出了一种基于二值面积形态学的车牌定位算法。首先将车牌的灰度图像二值化,然后逐步缩小车牌候选区的面积,计算车牌图像中连通区域的面积,

3、并根据车牌图像的实际情况确定面积阈值,并用形态学的方法对车牌图像进行处理运算,以实现车牌的精确定位。仿真实验结果表明此算法定位精度高,而且能适应复杂天气环境,能达到满意的定位效果。在字符分割算法部分,对投影分割算法进行了改进,将其与数学形态学分割算法进行了结合。首先将车牌图像二值化,然后用数学形态学分割方法结合水平与垂直投影分割方法,确定车牌字符宽和高并校正车牌实际位置,通过两次投影,校正车牌角度,去除车牌边框,确定车牌上下边界及中心点,最后分割提取车牌字符。实验结果表明该算法能有效的保持车牌字符边缘,获得较好的分割效果。关键词:图像分割;数学形态学;车牌定位;

4、字符分割;Matlab沈阳大学毕业设计(论文)No75AbstractInthispaper,thelicenseplatelocationalgorithmandthelicenseplatecharactersegmentationalgorithmbasedonmorphologicalmethodarestudiedsystematically.Theresearchofthesetwoalgorithmisanimportantpartofintelligencetrafficandservesforthefirststepoflicenseplate

5、recognition.Inlicenseplatelocation,analgorithmbasedontwo-valuedareamorphologyispresented.Firstly,thegrayimageoflicenseplateisbinary.thentheareasofcandidateregistrationisnarrowedgradually,theareaofregionalconnectivityiscalculated.Accordingtotheactualsituationoflicenseplatedeterminesth

6、eareathresholding,andusemorphologymethodprocessinglicenseplateimage,achieveaccuratepositioning.Thesimulationresultsshowthealgorithmhasahighpositioningaccuracyandadaptstothecomplexweatherandenvironment,canachievesatisfactoryresults.Incharactersegmentationalgorithm,theprojectionalgorit

7、hmisimproveandcombinedwithmathematicalmorphologysegmentationalgorithm.Firstlythelicenseplateisbinary,thenmathematicalmorphologysegmentationalgorithmiscombinedwithhorizontalandverticalprojectionsegmentationmethod,todeterminethelicenseplatecharacterwidthandtheheight,andcalibrateitsloca

8、tionthrought

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