目录
研究课题:车牌定位
车牌定位的现实意义
车牌定位的流程图
车牌定位实际操作演示
车牌定位技术的未来前景
致谢
LPR系统中车牌定位的研究与实现
车牌自动定位系统来源和研究意义
社会发展导致交通系统压力增大
智能交通系统
实现由人工管理到智能化
智能交通系统的车牌自动定位技术
设计流程
打开图像
预处理
二值化
形态学
确定车牌
图像预处理
彩色图像转化为灰度图像
把图像由RGB色彩空间转换为GRAY色彩
空间,后续计算量会变少;源图像颜色信息
保留,用来进一步定位车牌
图像增强
增强牌照部位图像和其他部位图像的对比
度,提高识别率
图像边缘提取及二值化
边缘提取
边缘处灰度变化较大,微分计算值高,通过一
个阈值提取边缘点。
首先利用边缘增
强算子,突出图像的
局部边缘,然后定义
像素的“边缘强度”,
通过设置门限提取边
缘点集。
在数字图像处理中,二值化图像占有非常重要的地位,把图像二值化后,图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关,不再涉及像素的多级值,使处理变得简单,而且数据的处理和压缩量小
灰度图像二值化
将图像上的点的灰度置为0或255,使整个
图像呈现出明显的黑白效果
图像数学形态学处理
数学形态学处理对二值图像进行腐蚀和膨胀
腐蚀使目标缩小,空洞增大,因而有效地
消除孤立噪声点
膨胀使目标增大,孔洞减小,填补目标物
体中的空洞,形成联通域
图像闭运算
闭运算就是对图像先膨胀再腐蚀。闭运算可以使图像的轮廓线更为光滑,用来消掉狭窄的间断和长细的鸿沟,消除小的孔洞,弥补轮廓中的断裂
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