基于Matlab的车牌定位切割程序.doc

发布时间：2022-06-03 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.21M 资料格式：doc 举报版权申诉

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学生实验报告实验课名称：数字图像处理实验项目名称：形态学处理专业名称：交通信息工程班学级： 24020804 号： 23 学生姓名：邢洪伟教师姓名：丁爱玲 2011 年 5 月 23 日

实验日期： 2011 年 5 月 23 日实验室名称： 2404 一．实验名称：图像的形态学处理二．实验目的与要求： 1.充分掌握图像形态学处理的原理与方法； 2. 充分了解图像形态学方法的应用。三．实验内容： 1．任意读取一幅图像； 2. 对所读入的图像进行开、闭运算等二值形态学处理四．实验设备与软件环境：一台电脑和 Matlab、VC++环境

五．源程序： close all I=imread('car1.jpg'); figure,subplot(3,2,1),imshow(I);title('原始图像','Color','r');% 显示原始图像 %图像预处理 Im1=rgb2gray(I); subplot(3,2,3),imshow(Im1);title('灰度图','Color','r'); subplot(3,2,4),imhist(Im1);title('灰度图的直方图','Color','r');% 显示图像的直方图 %图像增强 Tiao=imadjust(Im1,[0.19,0.78],[0,1]); % 调整图像 subplot(3,2,5),imshow(Tiao);title('增强灰度图','Color','r'); subplot(3,2,6),imhist(Tiao);title('增强灰度图的直方图','Color','r'); %边缘检测 Im2=edge(Im1,'sobel',0.15,'both'); % 使用 sobel 算子进行边缘检测 figure(2),subplot(2,2,1),imshow(Im2);title('sobel 算子实现边缘检测','Color','r') %图像腐蚀 se=[1;1;1]; Im3=imerode(Im2,se); % 图像腐蚀 figure(2),subplot(2,2,2),imshow(Im3);title('腐蚀效果图','Color','r'); se=strel('rectangle',[25,25]); % 创建由指定形状的结构元素，矩形 %图像平滑 Im4=imclose(Im3,se); % 对图像实现闭运算，闭运算能平滑图像的轮廓 figure(2),subplot(2,2,3),imshow(Im4);title('平滑图像的轮廓','Color','r'); %移除小对象 Im5=bwareaopen(Im4,2000); % 删除小面积图形只适合该车牌图像 %%% that have fewer than P pixels, figure(2),subplot(2,2,4),imshow(Im5);title('移除小对象','Color','r'); %车牌定位 [y,x,z]=size(Im5); Im6=double(Im5); Blue_y=zeros(y,1);%创建元素为零的数组或矩阵 y*1 %%%% 统计每行中灰度值为 1 的像素点个数 for i=1:y bwareaopen 函数: removes from a binary image all connected components (objects) % 参数的选择与具体的图像有关。此参数 % 行数 for j=1:x if(Im6(i,j,1)==1) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; % 根据 Im6 的 y 值确定 end end end % 确定多少行。从中间最大值往上、下两边搜索，确定边界

[temp MaxY]=max(Blue_y);% 垂直方向车牌区域确定。找出灰度值为 1 的最多一行 PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1)) %%% 像素点个数大于 5 的才是车牌区域 PY1=PY1-1; %%% 从下往上，寻找起始行 PY1 end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2PX1)) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-1;% 对车牌区域的校正 PX2=PX2+1; dw=I(PY1:PY2-6,PX1:PX2 ,:); figure(3),subplot(2,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像','Color','r') b=rgb2gray(dw); figure(3);subplot(2,2,3),imshow(b),title('1.车牌灰度图像','Color','r') %车牌图二值化 g_max=double(max(max(b))); g_min=double(min(min(b))); T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为设定的二值化的阈值 d=(double(b)>=T); % d 为二值图像 figure(3);subplot(2,2,4),imshow(d),title('1.车牌二值图像','Color','r')

六．运行结果与分析：

七．实验中遇到的问题、解决方法及体会：通过本次实验，对车牌的处理流程有了跟深刻的理解，把前面的知识串了一边，图像预处理，图像增强，边缘检测，图像平滑，图像平滑，移除小对象，车牌定位，车牌图二值化，对 matlab 的编程更熟悉了一点，但还是遇到各种各样的问题，通过查询各种资料解决，获益良多。

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