光電圖像處理課程設計--車牌提取設計

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文檔簡介

1、　　光電圖像處理課程設計說明書　　題目　車牌提取設計　 　　系 (部) 電子與通信工程系 　　專業(yè)(班級) 09光電2班 　　姓名 <

2、;/p>　　學號 　　目錄　　摘要3　　關鍵詞3　　1 MATLAB簡

3、介4　　2 車牌定位的仿真4　　2.1原始圖像CALLBACK:4　　2.2 灰度圖CALLBACK:4　　2.3 邊緣檢測圖CALLBACK:5　　2.4 腐蝕圖CALLBACK:5<p

4、>　　2.5 去噪圖CALLBACK:6　　2.6 填充圖CALLBACK:6　　2.7 行合理位置圖CALLBACK:7　　2.8 定位圖CALLBACK:8　　2.9 回原圖CALLBACK:9　　3車牌定位的

5、分析10　　4 車牌定位的界面設計10　　4.1 原始圖像CALLBACK:11　　4.2 定位圖CALLBACK:12　　5 心得體會13　　參考文獻13<

6、;/b>　　摘要　　關鍵詞　　車牌定位、灰度圖、邊緣檢測圖、腐蝕圖、去噪圖、填充圖、Matlab　　1 MATLAB簡介　　2 車

7、牌定位的仿真　　2.1原始圖像CALLBACK: 　　function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)　　[name,path]=uigetfile('*.*','');

8、　　file=[path,name];　　x=imread(file); 　　axes(handles.axes1);　　imshow(x);　　handles.img=x;　　guidata(h

9、Object, handles);　　出圖：　　2.2 灰度圖CALLBACK:　　function radiobutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)　　x=handles.img;

10、　　y=rgb2gray(x);　　axes(handles.axes1);　　imshow(y);　　handles.img1=y;　　guidata(hObject, handles);

11、;　　出圖：　　2.3 邊緣檢測圖CALLBACK:　　function radiobutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)　　x=handles.img1;　　y=edge(x,&#

12、39;robert',0.15,'both');　　axes(handles.axes1);　　imshow(y);　　handles.img2=y;　　guidata(hObject, handles);

13、　　出圖：　　2.4 腐蝕圖CALLBACK:　　function radiobutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)　　x=handles.img2;　　se=[1;1;1];<

14、;/p>　　y=imerode(x,se);　　axes(handles.axes1);　　imshow(y);　　handles.img3=y;　　guidata(hObject, handles);

15、　　出圖：　　2.5 去噪圖CALLBACK: 　　function radiobutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)　　x=handles.img3;　　se=strel('

16、;rectangle',[25,25]);　　y=imclose(x,se);　　axes(handles.axes1);　　imshow(y);　　handles.img4=y;　　guidata(hObject, ha

17、ndles);　　出圖：　　2.6 填充圖CALLBACK:　　function radiobutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)　　x=handles.img4;

18、;　　y=bwareaopen(x,2000);　　axes(handles.axes1);　　imshow(y);　　handles.img5=y;　　guidata(hObject, handles);&

19、lt;b>　　出圖：　　2.7 行合理位置圖CALLBACK:　　function radiobutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)　　I=handles.img;　　I1=rgb2gray(I

20、);　　I2=edge(I1,'robert',0.15,'both');　　se=[1;1;1];　　I3=imerode(I2,se);　　se=strel('rectangle',[25,25]);

21、　　I4=imclose(I3,se);　　I5=bwareaopen(I4,2000);　　[y,x,z]=size(I5);　　myI=double(I5);　　tic

22、;　　Blue_y=zeros(y,1);% y=zeros(450,1)　　for i=1:y　　for j=1:x　　if(myI(i,j,1)==1) 　　Blue_y(i,1)= Blue

23、_y(i,1)+1;　　end 　　end 　　end　　[temp MaxY]=max(Blue_y);　　PY1=Ma

24、xY;　　while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))　　PY1=PY1-1;　　end 　　PY2=MaxY;&l

25、t;/p>　　while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))　　PY2=PY2+1;　　end　　IY=I(PY1:PY2,:,:);　　axes(han

26、dles.axes1);　　imshow(IY);　　出圖：　　2.8 定位圖CALLBACK:　　function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)

27、;　　x=handles.img;　　axes(handles.axes1);　　imshow(x);　　function radiobutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)　　I=handles.i

28、mg;　　I1=rgb2gray(I);　　I2=edge(I1,'robert',0.15,'both');　　se=[1;1;1];　　I3=imerode(I2,se);　　se=strel(

29、'rectangle',[25,25]);　　I4=imclose(I3,se);　　I5=bwareaopen(I4,2000);　　[y,x,z]=size(I5);　　myI=double(I5);<b

30、>　　tic　　Blue_y=zeros(y,1);% y=zeros(450,1)　　for i=1:y　　for j=1:x　　if(myI(i,j,1)==1) &

31、lt;/p>　　Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;　　end 　　end 　　end　　[temp MaxY]=max(Blue_y)

32、;　　PY1=MaxY;　　while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))　　PY1=PY1-1;　　end &l

33、t;p>　　PY2=MaxY;　　while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))　　PY2=PY2+1;　　end　　IY=I(PY1:P

34、Y2,:,:);　　Blue_x=zeros(1,x);　　for j=1:x　　for i=PY1:PY2　　if(myI(i,j,1)==1)　　Blue_x(1,j)= Blue_x(1

35、,j)+1; 　　end 　　end 　　end　　PX1=1;　　whi

36、le ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))　　PX1=PX1+1;　　end 　　PX2=x;　　while ((Blue_x(1,PX2)&

37、lt;3)&&(PX2>PX1))　　PX2=PX2-1;　　end　　PX1=PX1-1;　　PX2=PX2+1;　　dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:)

38、;　　axes(handles.axes1);　　imshow(dw);　　出圖：　　2.9 回原圖CALLBACK:　　function pushbutton3_Callback(hObje

39、ct, eventdata, handles)　　x=handles.img;　　axes(handles.axes1);　　imshow(x);　　出圖：　　3車牌定位的分

40、析　　由數(shù)碼相機拍攝的原始圖像在形成傳輸或變換過程中，會受到光學系統(tǒng)失真、系統(tǒng)噪聲、曝光不足或過量、相對運動等因素的影響，因此在圖像處理之前必須進行預處理，包括去除噪聲、邊界增強、增加亮度等等。　　原始圖像的程序，首先通過路徑、名字（path、name）保存在文件中，再經(jīng)imread讀取圖片，最后用imshow顯示圖片。其間為便于之后

41、程序調(diào)用圖像，用handles.img=x保存圖片。輸入的彩色圖像包含大量顏色信息，會占用較多的存儲空間，且處理時也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此常將彩色圖像轉換為灰度圖像，灰度圖調(diào)用函數(shù)y=rgb2gray(x)。邊緣檢測可以使圖像的輪廓更加突出，調(diào)用函數(shù)y=edge(x,'robert',0.15,'both')。腐蝕圖使邊緣化后的圖像去掉周圍不需提取的信息，調(diào)用函數(shù)se=[1;1;1];y=imero

42、de(x,se)。然后去噪圖是進一步對圖像信息的刷選，函數(shù)為se=strel('rectangle',[25,25]);y=imclose(x,se);填充圖是對腐蝕圖進行擴充，使需要的信息量增大，調(diào)用函數(shù)y=bwareaopen(x,2000)，合理調(diào)整各個參數(shù)可以選擇所需車牌信息的區(qū)域。合理位置定位圖是計算邊緣圖像的投影面積，尋找峰谷點，大致確定車牌位置，最后再計算此連通域內(nèi)的寬高比，剔除不在域值范圍內(nèi)的連通域，最后

43、確定定位圖。　　4 車牌定位的界面設計　　界面圖：　　4.1 原始圖像CALLBACK:　　function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)&

44、lt;p>　　[name,path]=uigetfile('*.*','');　　file=[path,name];　　x=imread(file); 　　axes(handles.axes1);　　imshow(x);

45、　　handles.img=x;　　guidata(hObject, handles);　　出圖：　　4.2 定位圖CALLBACK:　　function pushbutton3_Callba

46、ck(hObject, eventdata, handles)　　x=handles.img;　　axes(handles.axes1);　　imshow(x);　　function radiobutton7_Callback(hObject, eventdata, ha

47、ndles)　　I=handles.img;　　I1=rgb2gray(I);　　I2=edge(I1,'robert',0.15,'both');　　se=[1;1;1];　　I3=imerode

48、(I2,se);　　se=strel('rectangle',[25,25]);　　I4=imclose(I3,se);　　I5=bwareaopen(I4,2000);　　[y,x,z]=size(I5);　　m

49、yI=double(I5);　　tic　　Blue_y=zeros(y,1);% y=zeros(450,1)　　for i=1:y　　for j=1:x&l

50、t;/p>　　if(myI(i,j,1)==1) 　　Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;　　end 　　end 　　end</p

51、>　　[temp MaxY]=max(Blue_y);　　PY1=MaxY;　　while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))　　PY1=PY1-1;&l

52、t;b>　　end 　　PY2=MaxY;　　while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))　　PY2=PY2+1;　　end<

53、;/b>　　IY=I(PY1:PY2,:,:);　　Blue_x=zeros(1,x);　　for j=1:x　　for i=PY1:PY2　　if(myI(i,j,1)==1)<

54、/p>　　Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; 　　end 　　end 　　end　　PX

55、1=1;　　while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))　　PX1=PX1+1;　　end 　　PX2=x;</

56、p>　　while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))　　PX2=PX2-1;　　end　　PX1=PX1-1;　　PX2=PX2+1;</p&g

57、t;　　dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);　　axes(handles.axes1);　　imshow(dw);　　出圖：　　5 心得體會

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