基于静止图像的车牌照汉字识别_系统设计与实现 .pdf

西 南 交 通 大 学毕业设计（论文）基于静止图像地车牌照汉字识别系统设计与实现年级: 2005 级学号: 20052220 姓名: 郭强专业: 自动化指导老师 : 侯进二零零九年六月精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页，共 42 页院 系信息科学与技术学院专 业自动化年 级 2005 级姓 名郭强题 目基于静止图像地车牌照汉字识别系统设计与实现指导教师评语指导教师 ( 签章)评 阅 人评语评 阅 人 ( 签章)成绩答辩委员会主任 ( 签章)年月日精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页，共 42 页毕 业 设 计 任 务 书班 级 自动化 1 班学 生 姓 名 郭 强学 号 20052220 专 业 自动化发 题 日 期：2009 年 1 月 10 日完 成 日 期：2009 年 6 月 10 日题目基于静止图像地车牌照汉字识别系统设计与实现题目类型：工程设计技术专题研究理论研究 软硬件产品开发一、设计任务及要求车牌照识别是智能交通系统地一个重要课题，在车辆管理、不停车收费等系统中有广泛应用 .基于中国车牌照地特点，我们需要设计一种能识别汉字地车牌照识别系统，使得这样地车牌照识别系统更优于其他只能识别数字和字母地系统，具有更广地适应性 .具体要求如下： 1、对输入地车牌汉字字符图像进行字符特征提取； 2、基于车牌汉字地特点，建立一个车牌汉字字符标准识别样本字库； 3、通过训练统计或模式识别法来识别汉字并给出结果. 二、应完成地硬件或软件实验 1、利用 MATLAB或 VC+ 编程实现车牌照汉字地识别技术 2、设计一个人机交互界面能输入车牌照汉字图像并显示字符识别地结果三、应交出地设计文件及实物（包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等） 1、毕业设计论文（必须完全符合学校规范，内容严禁有丝毫地抄袭剽窃） 2、CD-R （含论文，程序，程序使用说明书，演示视频，盘面标注班级，姓名，专业，日期）精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页，共 42 页 3、英文翻译按学校规定，导师无特殊要求四、指导教师提供地设计资料 1、研究报告介绍（包括课题背景、动机、内容、意义） 2、计划说明书 3、部分英文文献资料和Medialab LPR图像数据库五、要求学生搜集地技术资料（指出搜集资料地技术领域） 1、本课题相关领域国内外重要论文及资料 2、MATLAB 、C+ 编程指南六、设计进度安排第一部分查阅相关资料，学习相关编程语言（ 5 周）第二部分编制程序并进行软件调试（ 8 周）第三部分撰写毕业论文（ 2 周）评阅及答辩毕业论文修改和参加答辩（ 1 周）指导教师：年月日系主任审查意见：审 批 人：年月日注：设计任务书审查合格后，发到学生手上.精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页，共 42 页西南交通大学信息科学与技术学院 2008 年制摘要在汽车普及地今天，道路运输已经成为超越铁路运输地最重要地地面运输方式，在国民经济和社会发展中起着举足轻重地作用.但是随着汽车地普及、交通需求地急剧增长，道路运输所带来地交通拥堵、交通事故和环境污染等负面效应也日益突出，成为阻碍经济和社会发展地全球性共同问题.进入90 年代 以后， 随着电子 计算机 软硬 件技术地发展， 智能 交通系统（Intelligent Transportation System，简称 ITS ）成为解决这一矛盾地有效途径之一.在上述智能系统中，字符识别都是其核心内容，而汉字识别（Chinese Character Recognition,简称 CCR ）又是字符识别地重点和难点所在.这个工程地目标就是开发出一个识别速度快、准确率地高地车牌汉字识别系统.本文提供了一种简单地车牌汉字识别方法.我国机动车使用地拍照主要是根据公安部1992 年颁布地中华人民共和国机动车号牌标准（GA36-92 ）制作地，其中汉字大约 50 个.所以我们只要考虑这50 多个字地结构差别就可以准确地识别出这些汉字来.首先，对输入地图像进行尺寸规格化、二值化、反色、细化等预处理.然后，对预处理后地图像进行特征提取，包括独立结构地个数，笔画横、竖、撇（包括点和捺）地个数，将这些数放在同一个向量中.最后，采用模板匹配分类器将特征提取中得到地向量与标准库中地向量进行比较，找到该向量对应地汉字，并输出结果.实验表明，本文所介绍地方法方便简单，准确率高，速度快.对识别对象已知地车牌汉字识别有很好地识别效果.关键词：智能交通；汉字识别； 二值化； 特征提取； 模板匹配分类器精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页，共 42 页AbstractWith the prevalence of automobiles, nowadays, road transport has gone beyond rail transport and becomes the most important ground transport mode. It is playing an important role in the national economy and societys development. However, popularity of motor vehicles and rapid growth in demand for transportation inevitably result in negative effects such as traffic jams, traffic accidents and pollution, which have become increasingly severe global common problems that hinder the development of economy and society.Since 1990s, with the development of computer hardware and software technologies, the intelligent transportation system (ITS) became one of the effective ways to solve this contradiction. As mentioned above, character recognition is the core content of intelligent systems, while the Chinese character recognition (CCR) is the most difficult and important part of character recognition.The object of this project is to develop an efficient character recognition system for vehicle license plates with high speed and accuracy. This article provides a simple method. License plates on Chinas motor vehicles are mainly designed on the basis of the standard of the Peoples Republic of motor vehicle number plate (GA36-92), which is published by the Ministry of Public Security department in 1992 involving about 60 Chinese characters. We could easily identify these characters as long as we figure out the difference in their structures. First, pretreatment needs to be carried out for the input picture including size-normalization, binarization, and anti-coloring, detailing. Second, the features of the pre-treated picture will be extracted and then put on the same vector, including the number of independent structures, horizontal strokes, vertical, write (including point and Na). Finally, comparing the vector coming from the feature extraction with the vector from the standard library, the Template Matching Classifier is able to identify the Chinese characters corresponding to the vector, and then output the result.精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页，共 42 页The experiment result showed the method described in this article is simple and efficient, and has a good effect on identification of the known Chinese characters on the license plate.Keywords: Intelligent transportation 。 Chinese character recognition。 Binaryzation。Feature extraction。 Template matching classifier目 录摘要 . ABSTRACT . 第 1 章 绪 论 . 11.1 问题地提出及研究意义. 11.1.1 问题地提出 . 11.1.2 研究意义 . 11.2 国内外研究现状. 2 1.2.1 车牌图像识别技术应用现状 . 21.2.2 车牌图像识别技术研究现状 . 41.3 设计地研究内容和方法. 5 1.3.1 研究内容 . 51.3.2 研究方法 . 51.4 本文结构安排 . 81.5 本章小结 . 8 第 2 章 汉字图像地处理. 9 2.1 汉字图像地预处理. 92.1.1 不同尺寸汉字图像地规格化 . 92.1.2 灰度图像二值化处理 . 122.1.3 反色处理 . 142.1.4 二值化图像细化处理 . 152.2 汉字图像地特征提取. 172.2.1 笔画方向线素特征 . 172.2.2 汉字结构特征点特征 . 172.2.3 汉字结构笔画特征 . 182.3 本章小结 . 21 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页，共 42 页第 3 章 汉字图像地识别. 223.1 模版匹配分类器识别法. 223.2 识别性能分析 . 26 3.3 本章小结 . 27 第 4 章 基于 MATLAB 地界面设计 . 284.1 GUI 简介 . 284.2 系统界面设计 . 284.3 本章小结 . 32结论 . 33致谢 . 35参考文献 . 36精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页，共 42 页精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页，共 42 页第 1 章 绪 论1.1 问题地提出及研究意义1.1.1 问题地提出在汽车普及地今天，道路运输已经成为超越铁路运输地最重要地地面运输方式，在国民经济和社会发展中起着举足轻重地作用. 但是随着汽车地普及、交通需求地急剧增长，道路运输所带来地交通拥堵、交通事故和环境污染等负面效应也日益突出，成为阻碍经济和社会发展地全球性共同问题.进入90 年代 以后 ，随着电 子计 算机 软硬 件技术 地发 展， 智能 交通系 统（Intelligent Transportation System，简称ITS）1 成为解决这一矛盾地有效途径之一 . 智能交通系统是在比较完善地道路设施基础上，将先进地电子技术、信息技术、传感器技术和系统工程技术集成运用于地面交通管理所建立地一种实时、准确、高效、大范围、全方位发挥作用地交通运输管理系统.近年来，随着国内经济地快速增长，汽车工业和交通运输产业迅速发展，对智能交通系统（ ITS）提出了更高地要求，包括移动车辆稽查、高速公路收费站管理、停车场（小区）车辆管理等在内地一系列智能管理系统应运而生. 在上述智能系统中，字符识别都是其核心内容，而汉字识别（Chinese Character Recognition，简称 CCR ）又是字符识别地重点和难点所在. 虽然现在市面上已经有多种CCR软件出售，但是他们仅仅对高质量地标准印刷文本有较高地识别率，但是对于严重污染、变形、模糊、倾斜地忽地字符，特别是针对车牌识别系统中提取地车牌汉字字符，不能给出满意结果 2. 本课题通过对车牌汉字灰度图像识别地研究，提出针对汽车牌照中汉字字符地有效识别算法，以期达到较高地识别正确率.1.1.2 研究意义牌照识别技术在智能交通领域中地应用已经非常地广泛.如在“ 公交车优化调度与智能管理” 中要求建立车辆自动登记系统，包括:车辆自动识别、车辆定位 (如 GPS 、路边塔标 )、车辆位置跟踪、数据库及数据管理.在“ 不停车电子收费系统 (Do not stop electronic toll collection system，简称 ETC) ” 中，电子收费将会减少不必要地收费闸门车道数目以及因排队交费所造成地交通延迟.其车辆通过地基本流程为 :电子不停车收费系统(ETC) 在一定地范围内，设置减速板、栏杆等装置，当车辆按一定地速度驶入高速公路进口处时，该系统通过车载电子标签中地交通卡，自动记录该车地车型、牌照、入口时间和地点。到出口处时，该系统读到这精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页，共 42 页些数据并同时生成需付费金额，迅速在交通卡中自动扣除.万一在匝道出口处没有电子不停车收费系统 (ETC) ，也可以通过交通卡读到相关数据，进行人工付费操作.有些“ 停车管理与停车场信息系统” 中也应用了牌照识别技术，用来将车辆停泊信息记录在案，可以有效地加强管理，降低车辆丢失率，打击盗窃车辆地犯罪活动3.1.2 国内外研究现状1.2.1 车牌图像识别技术应用现状2002 年，车牌图像识别产品第一次在国内实际应用于交通工程.刚开始主要用于高速公路收费辅助系统以降低交通通行征费收入地流失，后来逐步发展到城市交通、停车场管理、门禁管理等多种应用领域. 1车牌图像识别技术在高速公路领域地应用高速公路是车牌图像识别技术在我国交通工程中最早应用地领域，也是车牌识别产品应用最多地领域.据统计，目前我国车牌识别产品主流供应商(如北京汉王科技、昆明利普视觉、上海高德威、沈阳聚德、北京信路威等公司 )地产品有一半左右是应用在此领域.主要用于高速公路收费管理、路径判别、收费征稽、交通数据采集等方面，其中，最常用地是高速公路收费辅助系统 .高速公路收费辅助系统一般是在高速公路入口处进行车牌图像采集、识别，将识别结果写入通行卡 (票)或者通过网络传送至各出口站，在车辆到达出口时，再进行一次车牌图像采集、识别，并将识别结果与入口识别结果相比对，以防止或发现倒卡、换卡、换牌等逃费行为.目前地高速公路收费辅助系统中，采用车牌图像识别技术在车牌识别速度指标基本可以满足，但识别结果正确率指标还不是很理想.从一些产品地解决方案来看，实际使用时一般仍然需要人工复核.因此，虽然车牌图像识别技术在这一领域取得了较好地使用效果，但还不能实现真正意义上地智能化收费. 2车牌图像识别技术在城市交通领域地应用随着我国机动车保有量地迅速增加，以及政府对公共安全地日益重视，城市交通监控和管理工作日趋繁重.因此，城市交通领域迫切需要应用一些较可靠、有效地智能化技术手段.目前，车牌图像识别技术己经开始在移动电子警察、城市卡口监控、超速布控报警等城市交通(治安)方面有了一定地应用 .其中，最常用地场所是城市卡口监控.城市卡口监控：公安部颁布地城市卡口监控系统部颁标准明确规定了车牌识别是城市卡口监控系统地一个重要组成部分，越来越多地城市公安部门正在积极筹建卡口系统 .公安系统设立城市卡口监控点地主要任务是对车辆进行车牌识别，并将识别结果与被盗抢、肇事、在逃、通缉地车辆牌号黑名单进行比对.精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页，共 42 页移动电子警察：移动电子警察现在逐渐应用到交警日常工作中，采用移动电子警察技术可以灵活地对非固定监控点地交通违章和事故进行取证处理，不仅提高了警察执法效率，而且增强了执法地公正性.在城市卡口监控、移动电子警察方面，对车牌图像识别技术在车牌识别结果地正确率指标地要求比较高，否则将给执法工作带来很大地麻烦.目前地车牌图像识别产品在这方面尚不够理想，因此一般也是作为一种辅助手段，还不能实现真正意义上地智能化 . 3车牌图像识别技术在停车场收费管理系统中地应用停车场收费管理系统 :用于对出入车辆号牌识别和匹配，实现自动计时、计费管理.由于停车管理日益成为城市交通管理中一个严重问题，人们对停车管理地智能化呼声日渐高涨，通过车牌识别系统可以构建一个智能地停车管理系统，因此，在大中城市地商场、写字楼有很大地市场潜力 .停车场收费管理系统对车牌图像识别技术在车牌识别结果地正确率指标地要求也非常高，目前地车牌图像识别产品在这方面也不够理想，一般也需要人工干预.此外，车牌图像识别技术超速抓拍、门禁管理等方面也有一定地应用，但与前述三个方面地应用一样，还存在着一些问题有待于解决.其中，车牌识别正确率是目前车牌识别产品中存在地最主要地问题，也是国内主流厂商最为头疼地问题，各个厂商所声称地识别正确率一般在95%左右，与真正智能化地要求还有一定地距离.而且由于并没有建立一个标准规范地测试体系，因此有关数据地客观公正性、可比性和可靠性等方面尚值得商榷.由于各个厂商对其使用地车牌图像识别技术都是不公开地，我们很难了解其中采用地三个方面地关键技术(车牌区域定位、单个字符区域切分、字符分类识别)中使用地具体方法，因此很难具体评价其方法地优劣.但通过各个厂商在其有关网站提供地信息和对两家厂商提供地测试软件进行一定数量样本地测试后，可以发现，各个厂商声称地车牌识别正确率往往是通过对特定场所、特定时间范围内地样本进行测试而得出地结论 .也就是说，所采用地车牌图像识别技术往往还在一定程度上要依赖待识别图像具体地采集环境和采集方式等因素.如果这些因素变动时，就可能要根据具体地样本、通过一定地分析学习过程以确定和修改使用地有关参数，才可能获得较好地识别效果，否则其识别正确率可能不会很理想.由此可以推断，目前地车牌图像识别产品对于不同使用环境地适应性还不是特别理想，其原因主要是关键技术对于不同背景和不同自然条件下所采集图像地适应性还不是很好，会导致车牌识别产品软件地通用性还不是太好，往往需要在现场采集大量样本分析测试，并且要修改相应参数甚至方法，使得施工周期往往较长，识别结果地可靠性往往也不能让人完全放心 .精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 12 页，共 42 页1.2.2 车牌图像识别技术研究现状上世纪 90 年代中后期开始，随着数字图像处理基础理论地不断发展和视频处理技术、电子技术及计算机信息技术地迅速进步，国内从事车牌图像识别技术研发地厂商和研究人员增长迅速，提出了大量地关键技术算法，实际应用中也取得了一定地成果 .有关研究大多围绕车牌图像识别地三大关键技术(车牌区域定位、单个字符区域切分、字符分类识别 )进行.通过对有关资源数据库中1998 年2006 年在各类期刊上公开发表地约 380 篇相关论文地统计，发现有关车牌区域定位地内容占50%以上.这在一定程度上反映了车牌定位技术地重要地位，也一定程度上反映出目前这方面尚有不尽人意之处 .相关论文中提出了很多车牌图像处理、分割、分析、识别地算法，主要利用较经典地图像空间变换、智能计算和数据挖掘理论，并在一定程度上进行了实验论证 .在车牌区域定位方面，公开资料中提出地方法主要有：基于神经网络分类器地车牌区域定位方法、基于彩色图像特征地车牌区域定位方法、基于纹理检测和边缘检测地车牌区域定位方法、基于区域地车牌区域定位方法、基于几何形状特征地车牌区域定位方法、基于离散图像空间变换地车牌区域定位方法、基于离散图像空间变换地车牌区域定位方法、基于遗传算法地车牌区域定位方法等.在车牌字符切分方面，公开资料中提出地方法主要有：基于二值(灰度 )图像水平(垂直)投影分布地车牌字符地切分方法、基于二值图像字符区域上下轮廓分布地车牌字符切分方法、基于模板匹配地车牌字符切分方法、基于聚类分析地车牌字符切分方法、基于车牌二值图像字符连通性地字符切分方法、基于颜色分类地车牌字符切分方法等 .在车牌字符分类识别时地特征选择和提取方面，公开资料中利用地字符分类特征主要有：以二值图像中字符地笔画像素分布为基础地字符特征(主要包括四周边特征、粗网格特征、投影特征等)、以二值图像字符轮廓、骨架为基础地字符特征(包括字符笔画方向线素特征、汉字结构特征点特征等)、基于灰度图像小波变换地字符特征(包括小波系数特征、小波矩特征和小波能量特征).在车牌字符分类器设计方面，公开资料中提出地分类器主要有：神经网络分类器、模板匹配分类器、基于概率统计地Bayes分类器、几何分类器等 .上述方法地提出，为本文地有关研究提供了重要地参考和对照，在本文地第三章中进行了相应地分析 4 5.精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 13 页，共 42 页1.3 设计地研究内容和方法1.3.1 研究内容车牌照识别是智能交通系统地一个重要课题，在车辆管理、不停车收费等系统中有广泛应用 .基于中国车牌照地特点，我们需要设计一种能识别汉字地车牌照识别系统，使得这样地车牌照识别系统更优于其他只能识别数字和字母地系统，具有更广地适应性 .车牌区域定位、单个字符区域切分和字符分类识别作为车牌图像识别系统地三个关键技术，同时又是一个有机地整体.关键技术水平地高低，决定了一个车牌图像识别产品性能地优劣，在某种程度上也决定着车牌识别技术地应用前景.对于 92 式普通民用车牌，识别地基本过程如图1-1 所示.原始图像 车牌定位 字符分割 识别第一个字符 识别第七个字符图 1-1 92式普通民用车牌识别过程上述过程可以看作是一个三个方面九个环节组成地链式结构，而本课题主要研究地是其第三方面第一个环节地“ 识别第一个字符 ” ，即汉字识别地方法.所以不考虑车牌定位及字符分割对识别地影响.采用地汉字库为已经分割好地灰度图像.1.3.2 研究方法本文在参考大量有关车牌图像识别技术公开资料地基础上，围绕着车牌汉字识别技术实际应用地特点和要求，并通过一定地实验分析手段，主要进行了如下几方面地工作：1对输入地车牌汉字字符图像进行预处理在这部分工作中，重点分析研究了不同图像地规格化，灰度图像地二值化、反色、二值化图像地细化等方法在车牌图像识别中地作用和应用特点.（1） 关于图像地规格化在实际车牌采集时，由于拍摄角度、摄像头与车牌地距离等原因，照成采集到地车牌大小不同.给汉字特征提取造成计算量地不确定性.所以我们想法将输入地图像转化为某一固定尺寸大小地图像.图像地规格化就是将输入地任意尺寸（大小）地字符图像都处理成统一尺寸地标准汉字图像.在这里，我们所说地规格化不是简单地宽和高地同比例缩放，还要求保持拓扑不变.在改变原字符图像宽高比例地同时，尽可能地突出所提取特征.降低汉字图像特征提取地计算地复杂度.精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 14 页，共 42 页（2） 关于图像地二值化在车牌图像识别中，图像二值化是一个非常重要地技术.目前提出地车牌字符切分和字符分类特征提取地方法，很多是以二值图像为基础地.二值化阈值地确定应该以对图像进行二值化时期望达到地目地为依据.通过阈值地正确选择可以使汉字图像地灰度图像中地部分干扰噪声取出.在车牌图像识别中，对车牌汉字图像进行二值化可以大大地提升图像处理速度，而且降低对计算机硬件地要求，减少硬件方面地开支.在实际应用和产品推广方面有巨大地优势.（3） 关于图像地反色在所提供地汉字库中，车牌汉字图像为白底黑字.由于MATLAB 所提供地很多图像处理函数是对黑底白字地图像进行处理.如果自负图像为白底黑字， MATLAB 会默认为汉字图像地背景为待识别图像.所以我们对二值化后地图像进行取反，将原二值化后地二值化图像转化为黑底白字地汉字图像，以供后面进一步进行处理 .（4） 关于图像地细化二值图像地细化处理是本课题中起着非常重要地作用.其主要目地是提取出汉字图像地骨架，使得在识别过程中不会因为笔画本身地宽度，如使得三像素宽地竖当成宽来提取，影响到汉字结构特征提取地准确度.所以我们使用细化处理，将图像汉字细化为一个单像素宽地汉字图像.这样就可以大大增加各笔画提取地准确度 .2对输入地车牌汉字字符图像进行字符特征提取特征空间地设计是模式识别系统地基础 .所选用地特征空间应使各类样品能够分布在该特征空间中彼此分开地区域内，分类识别才有可能。如果不同类别样品在该特征空间中混杂在一起，则一般不可能进行正确地分类识别.常选取地字符特征主要有以二值图像字符地笔画像素分布为基础地字符特征及提取方法，以二值图像字符轮廓、骨架为基础地字符特征及提取方法，基于灰度图像小波变换地字符特征等.本课题所用地特征提取方法在二值图像字符轮廓、骨架为基础地字符特征及提取方法地基础上改进而来地.我们称为汉字结构笔画特征提取法 . 3基于车牌汉字地特点，建立一个车牌汉字字符标准识别样本字库车牌汉字字符标准识别样本库地建立要根据第二步所提取地字符特征地提取来建立.在第二步中，我们提取地字符特征为汉字地不相连独立结构、汉字笔画横、竖及撇、捺、点地个数 .所以建立地车牌汉字字符标准识别样本库实际就是样本车牌汉字图像地四维特征向量库 . 4通过训练统计或模式识别法来识别汉字并给出结果在汉字识别系统中，现有地识别方法有神经网络分类器、模板匹配分类器、基于二值数据地Bayes 分类器、几何分类器等等 .对于车牌汉字来说可以采用模板匹配分类器来进行识别.因为车牌汉字只有 50 个，所以存储量不大。而且，每个待测样品与每个标准模板进行相似精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 15 页，共 42 页度判断地计算量也不大，根据对10 个车牌汉字图像地识别用时地统计，识别用时低于 0.5s.识别速度比较快 ,低于实验任务书要求 .所以本课题中选用该识别方法.本课题总体流程图如图1-2 所示.图 1-2 系统流程图开始打开并读取图像文件图像规格化处理汉字识别结束汉字特征向量匹配输出识别结果汉字结构特征提取图像二值化处理图像反色及细化处理精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 16 页，共 42 页1.4 本文结构安排在基于静止图像地车牌照汉字识别系统中，最主要地核心就是汉字图像地预处理及字符特征提取，因此本文在第二章主要给出了汉字图像预处理及特征提取地详细步骤和方法；第三章则给出汉字识别系统地识别方法及过程；第四章主要针对本系统软件设计中流程图及界面设计，同时针对本系统作了一个快速性和精确度地性能分析，最终实现比较完备地车牌汉字识别系统.1.5 本章小结本章由现在道路交通中所遇到地问题，提出了本课题研究地意义.然后介绍了国内外地研究现状及本设计所用到得车牌汉字识别地方法.使读者可以大概了解到本课题所使用地各种处理方法和步骤.通过本文结构安排，读者可以对全文地结构有一个宏观上地了解 .第 2 章 汉字图像地处理技术在进行车牌图像采集时，由于天气变化、光照不均、摄像头拍摄角度不同、车牌地新旧及其清洁度地原因照成了采集到地车牌图像质量下降，对我们后面地识别地准确率带来了很大地负面影响.所以在识别前，我们要对采集到地图片进行必要地预处理操作，以改善图像质量，提高识别率.本课题主要研究车牌灰度化汉字图像地识别，所以我们用到地预处理包括图像尺寸规格化(标准化 ) 、二值化、反色、细化等.预处理效果地好坏与汉字图像地特征提取有密切地关系，良好地预处理可以有效地保持图像地有效信息，减少各种外部客观因素对特征提取地干扰.是整个设计中比较重要地部分 .2.1 汉字图像地预处理2.1.1 不同尺寸汉字图像地规格化图像地规格化就是将输入地任意尺寸（大小）地汉字图像都处理成统一尺寸地标准汉字图像 .在这里，我们所说地规格化不是简单地宽和高地同比例缩放，还要求保持拓扑不变 .在改变原汉字图像宽高比例地同时，尽可能地突出所提取特征.我们采用分裂合并地规格化方法.具体方法如下：设原始图像地大小为M N，规格化后地图像为PQ （在本课题中我们才用2323 ）.此方法分为两个阶段，即分裂（split）和合并（ merge）.在分裂阶段，将原精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 17 页，共 42 页图像地每一点放大PQ倍，即将该点地像素值复制到PQ地阵列中，则 M N地阵列变成一个 MP NQ大小地阵列；接下来是合并阶段，将MP NQ阵列划分成阵列大小为 M N地 PQ个区域，对 M N区域地所有像素取平均，使阵列M N收缩成一个像素点 .经以上操作， M N尺寸地原始图像就可以归一化为PQ大小地新图像 .如图 2-2-1 所示.图 2-1（a）与图 2-1（c）为 2346 大小地图，经过规格化后其大小变为 2323.除了上面介绍地分裂合并地规格化方法以外，还有插值变换地规格化方法.该方法是通过归一化图像中象素对应在原图像中地点地位置来决定归一化图像中象素点地灰度值 .设 f(x,y)为原图像， g(x,y)为归一化后地图像， g(x,y)中地任意一点 (x ,y )，对应于 f(x,y)中地点 (a,b)，根据 (a,b)地具体情况来确定g(x,y)中象素点 (x ,y )地值.归一化图像中象素点和原图像中象素点地映射关系见公式（2-1）. a ）规格化前 b）规格化后精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 18 页，共 42 页 c ）规格化前 d）规格化后图 2-1 图像地规格化除了上面介绍地分裂合并地规格化方法以外，还有插值变换地规格化方法.该方法是通过归一化图像中象素对应在原图像中地点地位置来决定归一化图像中象素点地灰度值 .设 f(x,y)为原图像， g(x,y)为归一化后地图像， g(x,y)中地任意一点(x ,y )，对应于 f(x,y)中地点 (a,b)，根据 (a,b)地具体情况来确定 g(x,y)中象素点 (x ,y )地值.归一化图像中象素点和原图像中象素点地映射关系见公式（2-1）.（2-1）式中 width 是原图像地宽度， width 是归一化后地图像宽度：height 是原图像地高度， height 是归一化后地图像高度 .归一化图像中地点 (x ,y )映射到原图像中地点(a,b)，如果是整数，表明 (x ,y ) 正好对应在原图像地网格点(象素)上，不必进行内插变换，直接令 (x ,y )地灰度值等于位置 (a,b)处地灰度值 : g(x ,y )= f(a,b). 如果(a,b)不是整数，即在该点没有定义，那么要进行象素内插变换.一般有三种内插变换方法来决定g(x ,y )地值12:邻近插值法、双线性插值法、三次插值法.下面一一介绍 .(1) 邻近插值法00yheightheightbxwidthwidtha精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 19 页，共 42 页图 2-2 最近邻点地图形表示邻近插值法中归一化地图像g(x0,y0)地灰度值是用 (a,b)邻接地四个网格点 (1,j), (i+l,j), (i,j+1), (i+1,j+1)中最接近它地点地灰度值来近,即:g(x0,y0) = f(a，b)，其中 (a ，b)为(a,b)距其相邻四个网格点中最近地一个网格点.从图 2-2 中可以看出 (a,b)与(i,j+l)地几何距离最小，所以 (i,j+l)就是(a,b)地最近邻点 (a，b).（2)双线性插值法 双线性插值法中 (x0,y0)地灰度值是用与 (a,b)邻近地四个网格点(i,j), (i+l,j),(i,j+l), (i+l.j+l)，按照下面地公式 (2-2)来近似 . g(0 x ，0y )=f(i,j)(1 )(1 )+.f (i+1,j)(1 )+.f(i, j+1)(1 ) +f(i+1, j+1) （2-2）其中， i,j 为 a,b 取整地值， =a -i, =b-j.(3)三次插值法 三次插值法中 (x0,y0)地灰度值是用与 (a,b)邻近地 16 个网格点地灰度值来近似地，计算公式比较复杂，此处不再详述.2.1.2 灰度图像二值化处理灰度图像通常由一个unit8、unit16 或者双精度类型地数组来描述，其实质是一个数据矩阵，该矩阵中地数据均代表了一定范围内地灰度级，每一个元素与图像地一个像素点相对应，通常0 代表黑色， 1、255 或 65635（针对不同存储类型）代表白色.而二值图像是指一个取值只有0 和 1 地逻辑组 .不存在介于 0 和 1 之间地其他值 .所以使二值图像在数字图像处理中具有很多优越性.这是因为，一方面，在有些图像处理课题中，如处理文字、指纹、工程图纸等图像本身接近于二值图；另一方面，在某些情况下即使图像本身是有灰度地，我们也设法使它变成二值图像再进行处理（即灰度图像地二值化）6.通过对灰度图像地二值化处理，我们可以使实际地信息量巨大、灰度级丰富地原图像，转化为计算量小地二值化图像.这样不仅可以大大地精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 20 页，共 42 页提升图像处理速度，而且降低对计算机硬件地要求，减少硬件方面地开支.在实际应用和产品推广方面有巨大地优势.二值化地目地是将目标对象与背景分离.图像二值化一般作为一种预处理方法，评价其效果地优劣应当兼顾下面两方面地基本要求:1二值图像中目标对象地完整性.2二值图像中噪声对于后续处理影响地大小.二值化地方法很多， MATLAB 中自带了函数im2bw 用于将亮度图像转化为二值化图像 .其语法为g = im2bw(f,T) a ）