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1、Matlab图像处理应用实验二、汽车牌照定位与字符识别2005/12/02
2、20:47
3、分类：数学类文档
4、标签：Matlab模式识别
5、2,690次阅读Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验作者：林健（北京理工大学计算机科学技术学院）指导教师：尚斐（北京理工大学医学图像实验室）注意，由于BLOG功能的原因，如果显示效果不好，您可以下载Word原文档（包含m源文件和相关图片）。下载地址：http://www.linjian.cn/files/works/Matlab_Image_Processing.rarhttp://f
6、iles.linjian.org/works/Matlab_Image_Processing.rar二、汽车牌照定位与字符识别待处理的图像如下所示。图像整体比较清晰干净，车牌方向端正，字体清楚，与周围颜色的反差较大。要定位汽车牌照并识别其中的字符，我们采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想。基本方法如下：1、读取待处理的图像，将其转化为二值图像。经试验，采用门限值为0.2附近时车牌字符最为清楚，杂点最少（如下左图）。I=imread('car.jpg');I2=rgb2
7、gray(I);I4=im2bw(I2,0.2);2、去除图像中面积过小的，可以肯定不是车牌的区域。bw=bwareaopen(I4,500);3、为定位车牌，将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括车牌字符（如下右图）。se=strel('disk',15);bw=imclose(bw,se);4、此时车牌所在白色连通域已清晰可见，但在黑色区域以外，是一个更大的白色连通域，将车牌所在连通域包围了。有必要将其填充。bw=imfill(bw,[11]);5、查找连通域边界。同时保留此图形，以备后面在它上面做标记。[B,L]=bw
8、boundaries(bw,4);imshow(label2rgb(L,@jet,[.5.5.5]))holdonfork=1:length(B)boundary=B{k};plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'w','LineWidth',2)end6、找出所有连通域中最可能是车牌的那一个。判断的标准是：测得该车牌的长宽比约为4.5:1，其面积和周长存在关系：(4.5×L×L)/(2×(4.5＋1)×L)2≈1/27，以此为特征，取metric=27*area/perimeter^2作为连通域的
9、匹配度，它越接近1，说明对应的连通域越有可能是4.5:1的矩形。%找到每个连通域的质心stats=regionprops(L,'Area','Centroid');%循环历遍每个连通域的边界fork=1:length(B)%获取一条边界上的所有点boundary=B{k};%计算边界周长delta_sq=diff(boundary).^2;perimeter=sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));%获取边界所围面积area=stats(k).Area;%计算匹配度metric=27*area/perimeter
10、^2;%要显示的匹配度字串metric_string=sprintf('%2.2f',metric);%标记出匹配度接近1的连通域ifmetric>=0.9&&metric<=1.1centroid=stats(k).Centroid;plot(centroid(1),centroid(2),'ko');%提取该连通域所对应在二值图像中的矩形区域goalboundary=boundary;s=min(goalboundary,[],1);e=max(goalboundary,[],1);goal=imcrop(I4,[s(2)
11、s(1)e(2)-s(2)e(1)-s(1)]);end%显示匹配度字串text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,...metric_string,'Color','g',...'FontSize',14,'FontWeight','bold');end图示为找到的各个连通区域，中部被标记“○”的矩形匹配度为0.99，是最可能的区域。下边是由它确定的二值图像中的车牌区域：7、将车牌图像反白处理，并扩充为256×256的方阵（如下左图），以便下面傅立叶变换中矩阵旋转运算的进行。goal=~go
12、al;goal(256,256)=0;figure;imshow(goal);8、从文件读取一个字符模板（以“P”为例，模板图像“”直接从上述二值图像中截取得到）。对图像计算傅立叶描述子，用预先定义好的决策函数对描述子进行计算。变换后的图像中，亮度的高低指示相应区域与模板的匹
