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车牌定位系统VC++

毕业论文

目录
前言 5
1 概述 6
1.1 数字图像处理概述 6
1.2 VISUAL C++的简介 7
1.3 MFC简介 9
1.3.1 MFC特点 9
1.3.2 MFC类的框架体系 9
1.3.3 MFC类的派生过程 10
1.3.4 MFC类库的基本类结构 10
2 基础知识 11
2.1 设备无关位图 11
2.2 BMP文件格式分析 12
2.3 位图访问 13
2.4 位图资源的创建过程 15
3 系统总体分析 17
3.1 系统工作原理 18
3.2 车牌定位系统功能图 18
3.3 车牌定位系统框图 19
3.4 设计流程图分析 19
3.5 设计流程图 20
3.6 车牌定位算法 21
3.7 图像预处理分析 21
3.7.1 灰度转化 21
3.7.2 值分割 21
3.7.3 削弱背景干扰 22
3.7.4 中值滤波 22
3.8 投影法 23
3.9 截取车牌子图像 23
4 系统的功能实现 23
4.1 灰度图的功能实现 23
4.2 2值化的功能实现 25
4.3 削弱部分噪声的功能实现 27
4.4 削弱孤立噪声的功能实现 30
4.5 车牌搜索的功能实现 34
4.6 截取车牌的功能实现 37
5 系统的测试与运行 40
5.1 系统测试环境 40
5.2 系统的运行 40
5.3 设计结果的分析 44
结束语 45
参考文献: 46
致谢 47

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

车牌定位系统
 

摘要:车牌定位技术在自动车牌辨识系统中是非常重要的1个部分。车牌定位的最主要目的是将影像中的车牌区域截取出来,然后再把此区域的像素值输入到1个文字辨识系统去进行辨识的工作。所以,车牌定位的正确性将会影响到车牌辨识的最终结果。本设计提出的车牌定位方法是运行在Visual C++ 环境下,经过图像预处理技术(灰度化、2值化、噪声抑制、中值滤波),再配合投影法来定位所有可能为待测车牌边缘的像素;在这些候选的像素中,再进1步限制其像素点数并利用车牌的长宽比例大约保持1定值的事实,便可以精确地取得正确的车牌区域。
关键词:车牌定位;VC; 投影法;图像预处理;像素。


The System of Locating the Car-plate
 

Abstract: The system of locating the car-plate from an image is very important for automatic car-plate recognition systems. The main purpose of car-plate localization is to extract the car-plate region from an image. The correctness of locating may affect the result of car-plate recognition. In this paper, we use Visual C++ to get correct edges of a car-plate in spatial domain by using the techniques of Image-processing(include gray-scale transformation、thresholding、noise reduction、median filtering)and the cast shadow. First of all, applying the techniques of Image-processing and the cast shadow, we obtain some pixel from the image. Secondly, the pixel are screened base on their lengths. Furthermore, since the ratio of length to width of a car-plate is approximately a constant, we can locate the region of the car-plate precisely.
Keywords:Car-plate localization; VC; The cast shadow; Image-processing; Pixel.

 

前言
近几年来,车牌识别技术成为了1个热门。对汽车牌照的正确识别,既可实现在交通路口、高速公路、军事要塞、机关门卫对过往车辆的实时登记、数量统计和对防卫目标的安全警备,对肇事车辆、被盗车辆、犯罪车辆进行辨别和拦截;又可在汽车存车场对进出的车辆进行登记、统计和查询,以保障安全防盗,并可协助自动记费;这些是建设智能交通系统不可或缺的部分。
车牌定位系统是进行车牌自动识别中的1个重要部分,只有正确地获取整个图像中的车牌部分,才能正确的对车牌进行文字识别。要进行车辆牌照的提取和分割,必须了解车辆牌照与背景或车体相区别的特征。我们国家现有车辆牌照可分为4类:蓝底白字、黄底黑字、黑底白字和白底黑字,所以颜色组合比较丰富;另1方面受天气光线环境影响,光线对颜色影响很大,所以直接利用颜色特征对牌照子图像进行提取,并不可取。
车牌图像的定位有如下难点:
(1)抓拍图像受环境因素干扰,如环境光,光学成像发生衍射。照片的质量很难保证。
(2)因为其他字符区域的干扰,车牌难以准确定位。
(3)车牌出现污点变脏,笔迹模糊和褪色等。
(4)车牌的部分遮挡。
(5)运动图像的模糊失真,形成锯齿[4]。
现今的车辆辨识系统大致可分为传统车辆辨识系统与自动车辆辨识系统。传统车辆辨识系统通常是利用RF、微波、或者是红外线等方法。在车辆上,须有1讯号发射装置且要储存相关的车辆信息。当这样的车辆通过侦测地点时,读取设备将读取其讯号发射装置所记载的内容,便可以达到车辆辨识的目的。自动车辆辨识系统则是利用车辆影像的影像特征来完成车牌定位及车牌文字辨识的工作,进1步来达到确认车辆身份的目的。在自动车辆辨识系统中,车牌定位是非常重要的部分,其正确率将影响后续辨识系统的效能。车牌定位的主要目的是去除非车牌影像,进而得到车牌正确区域。然后再把此区域的像素值输入到1个文字辨识系统去进行辨识的工作。本系统的定位原理是采用投影法,利用车牌区域像素在影像中具有密集且强烈的灰度变化的特征,来达到车牌定位的目的,进而得到较好的文字辨识率。

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