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1、华 北 水 利 水 电 学 院毕 业 设 计 任 务 书设计题目： 数字图像处理应用开发车牌字符分割系统的设计专 业：测控技术与仪器班级学号： 姓 名: 指导教师： 设计期限： 2011 年 2 月 21日开始 2011 年 5 月 22日结束院、系： 机械学院 2011年 2 月 20日 一、毕业设计的目的随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，使得许多领域迫切需要应用图像处理技术。数字图像处理技术的应用空间也越来越广阔，这就使得数字图像处理向更高、更深层次发展。论文通过对数字图像系统的设计和开发来完成某些具体功能，涵盖了人工智能、模式识别、计算机视觉和计算机图形学等多个专业学科。
2、期望通过此次毕业论文学习，引导和激励学生实事求是、刻苦钻研、勇于创新、多出成果、提高素质，旨在培养大学生对知识的把握和创新能力，以及从事科学研究的能力。二、主要内容首先介绍了MATLAB软件和数字图像处理的基本理论知识，在此基础上进行了数字图像处理软件及图形界面的设计。根据给定的任务要求选择合适的图像处理方案，进行系统软件编程。具体内容如下：1、车牌图像预处理技术的研究2、车牌字符分割三、重点研究问题1、将车牌分成单个字符前地预处理2、基于垂直投影法的车牌字符分割算法的研究3、基于固定边界法的车牌字符分割算法的研究4、在分析了前两种方法的优缺点后，提出了将两者结合的改进的投影法。5、设计车牌字
3、符分割系统的总体框架结构，建立软件图形化界面。四、主要技术指标或主要技术参数通过对设计内容的了解，深入学习数字图像处理相关内容的研究方法，在大量阅读相关课题的论文专著和参观的基础上，掌握先进的专业知识和研究方法，设计出系统的功能模块，编制软件程序，并进行综合调试，圆满完成毕业论文。五、设计成果要求1、在设计初期阶段进行认真调研。在调研和充分理解课题内容和要求的基础上，写出3000字左右的开题报告(其中包括文献综述)。要求查阅文献在10篇以上，开题报告中引用的文献资料在5篇以上。2、在设计初期进行毕业实习，实习时间为2周左右。实习过程应听从指导教师的指挥，写出实习日记。实习结束后，对实习过程进行
4、总结，提交实习报告（不少于2000字）。3、在设计过程中，能运用一门外语翻译与课题有关的外文资料。要求译文准确、通顺，字数在3000汉字以上。4、在毕业设计后期，提交毕业设计论文一本。要求内容完整，含中外文摘要，条理清楚，文字通顺，书写规范。要求中文摘要字数在400字左右，关键词35个，论文正文字数应在10000字以上。5、提交设计部分的软件源码。 六、其它数字图像处理应用开发毕业设计小组进程表时间：第114周（含2周实习）、14周答辩2月21号5月22号第12周（2.213.6）进行调研，收集与课题相关资料，熟悉课题所需相关知识，初拟论文方案。熟悉数字图像处理理论和相关应用工具软件MATLA
5、B，收集素材。完成相关英文资料翻译。第34周(3.73.20)毕业实习，了解各种数字图像处理系统的开发和实际应用特点、工作原理及与专业有关知识，开阔眼界，进一步收集资料。第56周（3.214.3）写出开题报告(文献综述)、实习报告。确定总体设计方案。第78周（4.44.17）研究MATLAB数字图像处理基础，掌握GUI开发应用程序的方法。第910周（4.184.29）利用MATLAB编写功能模块代码的编写，设计系统运行界面，进行软件调试、修改，打印程序清单第1113周（5.25.22）编写和修改毕业论文，准备答辩第14周（5.235.27）答 辩华北水利水电学院本科生毕业设计开题报告 2011
6、年03月25日学生姓名学号专业测控技术与仪器题目名称数字图像处理应用开发车牌字符分割系统的设计课题来源自选主要内容（一） 设计的背景、目的及意义随着社会的发展，信息化的到来，人们的出行方式有了很大的变化，从自行车到摩托车，又到现在最普遍的火车、汽车，尤其是汽车，已经正在成为家庭必备的交通工具，越来越多的汽车涌入了街道、马路上，而如何管理好这些汽车成为了政府考虑的问题，智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）应运而生，该系统利用了计算机、通信、和网络等现代化资源，具有高效、准确、实时等特点。智能交通系统作为一个概念最早出现于20世纪90年代初期，但其技术雏
7、形却可以追溯到20世纪60年代，不过当时并没有得到重视。而随着汽车成为现代社会的主要交通工具，对它的信息进行自动采集和管理就变得越来越重要。目前，很多国家都投入了大量的人力物力来发展ITS，走在了世界前列的有美、日、欧等发达国家和地区。而车牌识别系统是智能交通系统中的一个关键的技术，车牌是车辆的唯一标识，只有识别出车牌号码才能确认车辆的主人，从而更好的管理、约束车辆的运行，避免交通事故的发生或者对违反交通规则的车主进行处罚。车牌字符的分割则是联系整个系统关键的一环，该环节将定位后的车牌中的字符分割为单一的字符，只有将车牌正确分割，才能为下一步的字符识别打好基础，如果字符分割效果不好，必将对车牌
8、的识别带来很大的难度，所以一个好的字符分割方法对车牌识别系统有着重要的意义。（二）国内外发展现状字符分割的任务是将车牌中的字符全部一一切分为单一的字符，字符分割的优良直接影响着字符识别的正确率，但由于各种原因，字符分割很难达到完美，因为它会受到环境、车牌的完好性、车牌的类型等多种因素的影响，使得字符分割的复杂性大，没有一种特定的完美的方法可以使用，目前字符分割的算法还需不断地完善，目前，针对车牌的特征，人们提出了几种字符分割的算法：基于车牌固定位置的分割算法、基于垂直投影的分割算法、和基于拓扑结构的分割算法、车牌字符分割的模板匹配算法、基于聚类分析的车牌字符分割方法等。但这些方法多是针对特定的
9、环境的方法，可移植性不高，仍然需要改进。（三） 本文设计内容由于车牌的二值图像质量的好坏对车牌地字符分割很重要，因而本文会对车牌二值化后重点研究了车牌的去噪处理的方法，然后提出两种字符分割算法，分别为垂直投影法和固定边界法，并在分析了这两种方法的优缺点后提出了一种改进的垂直投影法。另外，本文在完成了对字符分割算法的研究后，还将根据算法利用GUI程序设计工具设计了一个简单的图形用户界面。针对二值图像的去噪处理，本文将分别进行开运算、闭运算、去除边框和去除圆点等处理。其中开运算可以把比结构元素小的突刺滤掉，切断细长搭接而起到分离作用；闭运算则可以把比结构元素小的缺口或孔填充上，搭接短的间断而起到联
10、通作用；去除边框则是根据车牌的特点分别找到车牌字符的左右、上下端，从而去除车牌边框对字符分割时的影响；去除圆点同样是根据车牌的标准找到车牌的原点位置而将起强行抹黑，从而达到消除其对车牌分割时的影响。针对车牌的字符分割算法，本为将提出垂直投影法和固定边界法两种方法，并在分析其优缺点后提出了改进的垂直投影法。单纯的垂直投影法只有在字符间没有一点粘连和断裂的情况下才能达到预期的目的，而固定边界法对车牌的边界定位有很高的要求，否则会很容易出现字符分割错误的现象，本文将要把这两种方法结合，预期可以达到比单纯用两种方法中的一种的效果要好。针对图形用户界面，本文将设计一个简单易用且功能齐全的GUI界面，该界
11、面功能包括：打开待分割界面、图像的灰度化、图像的二值化，图像的开运算、图像的闭运算、去除边框、去除圆点、计算行方向像素点和、计算列方向像素点和、投影法效果、固定边界法效果和改进法效果以及退出键。采取的主要技术路线或方法1，图像灰度化2，图像二值化3，对图像进行开闭运算4，利用投影及车牌先验知识对车牌预处理5，改进的投影法分割图像6, 利用MATLAB中GUI开发应用程序设计GUI图形界面预期的成果及形式可以对普通蓝底白字车牌实现分割，将有多个字符的图像切割为单个字符，并做出一个与字符分割程序相对应的图形用户界面。时间安排第12周（2.213.6）：进行调研，收集与课题相关资料，熟悉课题所需相关
12、知识，初拟论文方案。熟悉数字图像处理理论和相关应用工具软件MATLAB，收集素材。完成相关英文资料翻译。第34周(3.73.20)：毕业实习，了解各种数字图像处理系统的开发和实际应用特点、工作原理及与专业有关知识，开阔眼界，进一步收集资料。第56周（3.214.3）：写出开题报告(文献综述)、实习报告。确定总体设计方案。第78周（4.44.17）：研究MATLAB数字图像处理基础，掌握GUI开发应用程序的方法。第910周（4.184.29）：利用MATLAB编写功能模块代码的编写，设计系统运行界面，进行软件调试、修改，打印程序清单。第1113周（5.25.22）：编写和修改毕业论文，准备答辩。
13、指导教师意见签 名：年 月 日备注参考文献：1张云刚，张长水利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法.清华大学自动化系信息处理研究所，计算机学报，2004,27(1)：1302迟晓君，孟庆春基于投影特征值的车牌字符分割算法J.计算机应用研究，2006，7(1)：256-257。3吴进军，杜树新车牌字符分割新方法J，工业控制计算机，2005，18(4)：69-70。4王兴玲最大类间方差车牌字符分割的模板匹配算法J 计算机工程，2006，32(19)：193-195。5赵海燕，马驷良，顾玲嘉基于最小面积法进行的车牌字符分割J.长春理工大学学报，2006，29(3)：45-47。6陈黎，黄心汉
14、，王敏等基于聚类分析的的车牌字符分割方法J.计算机工程与应用，2002，29(3)：45-47。7杨高波，杜青松MATLAB图像、视频处理应用及实例.电子工业出版社，2010,1:23，31。8章毓晋图象处理和分析M清华大学出版社，2001：254-277。9刘卫国MATLAB程序设计教程中国水利水电出版社，2010。10李云车牌定位与字符分割算法的研究及实现成都：电子科技大学，2010:21-23。11马婉婕车牌识别系统中字符分割的研究与实现上海：复旦大学，200912白建华车牌字符分割及识别算法研究西安：西安电子科技大学，201013邹永星车牌字符分割方法的研究湖南：湖南师范大学，2008
15、14中华人民共和国公共安全行业标准ICS 43.040.60GA36200715历旭基于神经网络的车牌识别系统的研究与设计，武汉:武汉理工大学，2002摘要随着社会的发展，车辆将越来越多，为了更好地管理车辆，智能交通系统将是发展的方向，而车牌自动识别系统是智能交通系统中一个重要的环节，它主要包括三个关键技术：车牌区域定位、车牌字符分割和车牌字符识别。本文针对车牌自动识别系统中关键技术之一的车牌字符分割部分做了深入的研究。首先，要想将车牌图像正确地分割，必须得到质量较好的车牌二值图像，因此本文对车牌字符分割前的预处理进行了较深入研究，尤其是车牌图像二值化后的去噪处理，包括开闭运算、去除边缘、去除
16、圆点等。其次，在字符分割算法中，给出两种分割算法，一种是固定边界法，另一种是垂直投影法，并对车牌字符进行了分割。实验结果表明，这两种方法可以对车牌字符进行分割，但效果都不是很理想。然后，在分析了这两种方法的优缺点后，将这两种方法相结合得到改进的投影法，实验表明，该方法可以得到更好的字符分割效果，尤其对在除噪后仍然有少量噪声的车牌也可达到较好的效果。关键词：字符分割；二值化；预处理；投影法AbstractThere will be more and more cars with the development of society. Intelligent Transport System wi
17、ll be the direction of development. System of License Plate Automatic Recognition is an important part of the Intelligent Transport System. It is contain of three key technologies: the location of license plate, the division of license plate character and the recognition of license plate character.
18、This paper studied at character recognition technology which is one key technology of the System of License Plate Automatic Recognition.At first, the better quality license plate is needed for properly divide the license plate. So this paper thoroughly studied the pretreatment before the division, e
19、specially the wipe of the noise after the binarization including open arithmetic, close arithmetic, wipe of the edge, and wipe of the round spot etc.Secondly, there are two methods to divide the plate. The first is the method of invariable boundary and the other is the method of vertical shadow. At
20、the same time, make the division in the two methods separately. The tests indicate that both of the two methods can make the division, but both of them can not do it well.Finally, combine the two methods and reach the improving method of vertical shadow after analyze merit and demerit of the two met
21、hods, The tests indicate that this method make a better division especially to the plate which still have some noise after wiping the noise.Keywords: the division of license plate character；binarization；pretreatment；the method of shadow目录摘要IABSTRACTII目录III第一章绪论11.1车牌识别技术的应用背景及前景11.2车牌识别系统的工作原理及组成31.
22、3字符分割的发展现状31.4本文研究主要内容41.5本文的结构4第二章车牌字符分割的相关理论基础62.1数字图像处理技术62.1.1二值图像62.1.2灰度图像62.2数学形态学理论基础72.2.1数学形态学的基本概念72.2.2二值形态学的基本运算7第三章车牌图像的预处理93.1车牌图像的灰度化93.2车牌图像的二值化93.3车牌图像的去噪处理103.3.1车牌图像的开运算113.3.2车牌图像的闭运算113.3.3去除车牌边框123.3.4去除车牌图像中的圆点13第四章车牌字符分割方法154.1基于垂直投影的车牌字符分割方法154.2基于固定边界法的车牌字符分割方法164.2.1固定边界法
23、的原理164.2.2应用固定边界法的实现步骤174.3投影法与边界法相结合17第五章车牌字符分割系统图形用户界面设计195.1GUI介绍195.2本文设计图形用户界面19第六章总结和展望236.1总结236.2展望24参考文献25致谢26附录27附录A车牌字符分割源程序27附录B英文原文及翻译32第一章绪论随着世界经济的快速发展，以及汽车制造技术的提高，使得汽车迅速成为人们日常生活中的一个必需品。这造成全球的汽车数量猛增，而随之也导致城市的交通压力越来越大，城市的交通状况也因此得到了更多的关注。如何有效地对交通进行管理，也成为各国政府和相关部门所关注的焦点和热点。针对这些问题，人们开始将计算机
24、技术、通信技术、计算机网络技术和自动化信息处理等很多新的科学技术用于交通道路的监视和管理系统，以此提高车辆管理和运输的效率。它主要是通过对过往车辆实施检测，提取有关的交通数据来达到对交通的监控、管理和指挥。车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。它以计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术为基础，建立运动车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等，并着重解决高速车辆图像的获取及清晰度问题。本文是在以往的车牌分割算法的基础上介绍了车牌识别技术中的一种字符分割算法，该算法是针对一种已有的字符分割算
25、法（投影法）的改进性研究。本章是本文的绪论部分，介绍了车牌识别技术的应用背景、工作原理及其组成、发展现状和难点，以及本文的主要内容和章节安排。1.1车牌识别技术的应用背景及前景随着21 世纪经济全球化和信息时代的到来，迅猛发展的计算机技术、通信技术和计算机网络技术，水平不断提高的自动化信息处理技术在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。同时，高速度、高效率的生活节奏，使汽车普及成为必然趋势。伴随着世界各国汽车数量的增加，城市的交通状况越来越受到人们的重视。如何有效地进行交通管理日益成为各国政府相关部门所关注的焦点。针对这一问题，人们相继研发了各种道路交通监管系统、车辆控制系统及公共交通管理
26、系统。这些系统将车辆和道路综合起来进行考虑，运行先进的技术解决道路交通的问题，统称为智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）。ITS 是20 世纪90 年代兴起的新一代交通运输系统。它利用先进的信息处理技术、导航定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理和识别技术及计算机网络技术等加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系，实现道路交通管理自动化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活力。交通管理自动化越来越成为亟待解决的问题，在这种情况下，车辆的自动检测作为信息的来源，越来越受到人们
27、的重视。对汽车牌照等相关信息的自动采集和处理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，因此成为信息处理技术的一项重要研究课题。车牌识别(License Plate Recognition, LPR)技术作为智能交通系统（ITS）的重要组成部分，在交通管理和控制中占有着很重要的地位，可以应用到以下一些领域：（1）封闭式居民小区物业管理以及重要部门的安保管理。车牌识别技术的推广普及，必将对加强城市道路管理，减少交通事故、车辆失窃案件的发生，以及保障社会稳定等方面产生重大而深远的影响。（2）城市交通路口的“电子警察”。（3）公路布控管理系统。该系统采用车牌识别技术
28、可实现对重点车辆的自动识别、快速报警处理，不仅可以有效防止机动车辆被盗，而且为公安、监察机关对犯罪嫌疑人所驾驶的车辆进行自动监控、跟踪提供了有效手段。（4）高速公路超速监管系统。该系统以车牌识别技术为核心技术，辅助其他高科技手段，建立高速公路无人值守的自动监测和自动布控系统，可以有效地获取超速车辆的图像，并得到该车的牌照号码，便于对违规车辆进行处罚。从而降低因超速引起的交通事故的发生率。（5）路桥、隧道等卡口的自动收费系统。（6）高速公路收费管理系统。在高速公路收费入、出口分别完成车牌号码识别和车牌匹配工作，实现不停车收费；还可以根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案，可发现没有及时交纳养
29、路费的车辆。随着车牌识别技术的不断成熟，高效、识别率高的车牌识别技术还将应用于一些对性能要求比较高的单片机上。还提供一个可以对车辆信息实时采集的公共平台，使各管理部门间能够协调统一的对车辆及道路情况进行监控管理，从根木上解决了目前全国交通及公安系统信息采集的多渠道、事件信息收集的单一性以及互不沟通、互不兼容的信息管理方式。故车牌识别技术有着广泛的应用前景。1.2车牌识别系统的工作原理及组成车牌识别(LPR)系统是智能交通系统(ITS)的一个重要组成部分，该系统能从一幅车辆图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，得到车牌的号码。基于PC的车牌识别系统是利用PC机及摄像机等电子设
30、备采集某一路段的汽车图像，对图像进行处理，获取车牌的位置及字符信息，完成车牌目标的自动定位与识别。图11为车牌识别系统流程：采集图像车牌定位字符分割字符识别信息存储图11车牌识别系统流程其工作流程是：当系统发现有车辆通过时，触发图像采集部分工作，通过对车辆进行抓拍，获取车辆的前视或后视图。然后将所采集的车辆数字图像送入计算机系统，通过车牌定位、字符分割、字符识别三个环节的处理，最终得到车牌号码。其中的计算机处理系统主要涉及了三个关键技术：车牌区域定位技术、车牌字符分割技术和车牌字符识别技术。下面只针对车牌字符分割技术的研究现状加以阐述。1.3字符分割的发展现状车牌字符分割技术是指将定位后的车牌
31、区域分割成单个字符区域。字符区域分割的准确与否会直接影响到下一步的字符识别，因此许多学者对此进行了研究，提出了很多关于车牌字符分割的方法。张云刚，张长水等提出了一种先进行分段，再用Hough变换拟合直线的水平分割方法以及基于先验知识约束的垂直分割方法1，同时还提出目标增强的预处理方法。迟晓君，孟庆春等提出了一种基于垂直投影特征值的分割方法2，根据车牌二值图像垂直投影图的特点，选取一个特征值，并将车牌图像的先验知识与此特征值相结合来对车牌进行字符分割。吴进军、杜树新等提出了一种车牌字符分割新方法3，首先将车牌图像上的第三个字符定位，再进行字符区域的分裂与合并，然后针对字符缺损情况，进行字符区域扩
32、展，并对字符区域高度进行调整，最终实现车牌字符的分割。王兴玲提出了基于类间方差车牌字符分割的模板匹配算法4，该算法根据车牌字符串的结构和尺寸特征，设计出车牌字符串模板，用该模板在车牌区域滑动来进行匹配、分类，并根据最大类间方差判决准则，确定最佳匹配位置，分割出车牌字符。陈黎等提出了基于聚类分析的车牌字符分割方法5，根据属于同一个字符的像素构成一个连通域的原则，结合牌照标准的固定字符间距，固定比例关系等先验知识，来对车牌进行字符分割。赵海燕等提出了基于最小面积法进行的车牌字符分割6，该方法的依据是车牌横平时车牌照所形成的连通域面积最小，从而提出用最小面积法来计算旋转角度，进行灰度均值化处理后，通
33、过水平投影去除边界，最后计算垂直投影从而进行有效分割。以上的算法在特定的情况下可以较好的将车牌字符分割出来，但我国由于环境、道路或人为因素造成车牌污染严重，使得在对车牌预处理后，会出现不同程度的噪声，对车牌字符的正确分割有很大影响，使得车牌中字符可能存在的粘连、断裂情况；另外，我国车牌的种类繁多，仅底色就有黑，蓝，黄，白等，字符分割技术仍需要进一步改进。1.4本文研究主要内容车牌字符分割的正确与否将直接影响到车牌字符的识别，如果字符分割错误，那会直接导致车牌识别的失败。在实际生活中，车牌由于受到光照、倾斜、噪声等很多客观因素影响，而使得车牌图像有时不太理想，这也是尽管字符识别已经可以达到手写体
34、的水平，而车牌自动识别系统还在进一步完善的原因之一。本文的工作主要包括：（1）给出了对车牌图像的预处理过程，包括对车牌的灰度化、二值化、开运算、闭运算、去除边框、去除圆点等过程。（2）给出了应用投影法对车牌图像进行分割的方法。（3）给出了应用固定边界法对车牌图像进行分割的方法。（4）在分析了上述两种方法的优缺点后，提出了改进的投影法。（5）在完成了程序的编写后，做了一个与程序对应的图形用户界面。1.5本文的结构本文主要就车牌字符的分割方法展开研究，结构安排如下：第一章为绪论。主要介绍了课题的背景及前景；对车牌自动识别系统做了概述；并对车牌自动识别系统的研究现状进行了综述；阐述了本文研究的主要内
35、容，并在最后给出了本文的结构安排。第二章为车牌字符分割的相关理论基础。主要介绍了车牌字符分割过程中的一些关键知识，尤其是在字符分割预处理和分割过程中需要用到的关于灰度、二值、腐蚀、膨胀等方面的理论。第三章为车牌图像的预处理。主要介绍了车牌图像的预处理过程，包括图像灰度化、图像二值化、开运算、闭运算以及去除边框等。第四章为车牌字符分割方法。分别介绍了基于垂直投影的车牌字符分割方法，基于车牌固定边界法的字符分割方法和将投影法与固定边界法相结合形成的改进的投影法的字符分割方法。第五章为图形用户界面的设计给出将车牌图像进行字符分割的各个步骤用图形用户界面的形式展示出来，使得效果更直观，使用更方便。第六
36、章为总结和展望。给出对所做工作的心得体会以及总结，并提出了下一步的研究方向。第二章车牌字符分割的相关理论基础图像信息是在日常的生活、生产中接触最多的信息之一，是我们获得外界信息的主要来源，科学研究和统计表明，我们从外界获得的信息约有75是从图像中获得的7。这里图像的概念是比较广义的，例如照片、图画、动画、视频等等。图像带有大量的信息，如何从中找到我们需要的信息就是我们所关注的焦点，因此图像处理技术发展越来越快，已经在很多方面取得了较大的进步，尤其在近几年，数字通信、计算机、计算机网络等技术的飞速发展，对图像处理技术的发展起到了推动作用。2.1数字图像处理技术理论上讲，图像是一种二维的连续函数，
37、因而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。空间坐标的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化7。2.1.1二值图像二值图像又称黑白图像，是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡。二值图像的像素值为0或1，图2.1表示一幅二值图像对应的图像矩阵7。 图2.1二值图像的数字矩阵2.1.2灰度图像灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像。它不包含彩色信息。若灰度图像的像素都是unit8型或unit16型，则它们的整数值范围分别是0,255和0,65535。若图像是double型，则像素的取值就是双精度浮点型。图2
38、.2表示一幅灰度图像及其对应的图像矩阵7。 I=图2.2灰度图像的数字矩阵2.2数学形态学理论基础2.2.1数学形态学的基本概念数学形态学于1964年创立，其基本思想和方法对图像处理理论和技术产生了重大影响8。数学形态学的基本思想是用具有一定的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的。应用数学形态学可以简化图像数据，保持它们基本形状特性的数据，并除去不相关结构的数据。数学形态学的算法天然具有并行实现的结构，实现了处理算法和形态学分析的并行，大大提高到了图像分析、处理的速度。数学形态学不仅有坚实的理论基础，简洁、朴素、统一的思想，还有着如此广泛的使用价值。有人称数学形态
39、学在理论上是严谨的，在基本观念上却是简单和优美的7。2.2.2二值形态学的基本运算数学形态学有膨胀、腐蚀、开运算、闭运算四种基本运算：（1）膨胀：设用表示图像，表示结构元素（B本身也是图像集合，和均为集合），形态学运算就是用对进行操作。膨胀的运算符为，用B对进行膨胀可以记为，其定义为其中，表示集合的反射，它的定义为：。表示对的反射进行位移z，因此上式表明用膨胀的过程是，先对做关于原点的映射，再将其平移z，这里与的交集不能为空集。换句话说，用来膨胀得到的集合是位移与至少有一个非零元素相交时的原点位置的集合。（2）腐蚀：腐蚀的算符为，用B来腐蚀写作，其定义为：上式表明用腐蚀的过程就是对平移运算想，
40、结果是所有x的集合，即平移x后仍在中，换句话说，用腐蚀得到的集合是完全包括在中时的原点位置的集合，即平移后的与的背景并不叠加。（3）开运算：开运算是指先对图像进行腐蚀，然后膨胀其结果。用对进行形态学开运算可以记为。它的定义为：上式的简单集合解释为：是在内完全匹配的平移的并集。（4）闭运算：闭运算是指先对图像进行膨胀，然后腐蚀其结果。用对进行形态学闭运算可以记为：，它的定义为：上式表示，用结构元素对进行形态学闭运算的结果包括所有满足以下条件的点：该点可被映射和位移的结构元素覆盖时，与经过映射和位移的的交集不为零。从几何上讲，是所有不与重叠的的平移的并集。开运算和闭运算都可以除去比结构元素小的特定
41、图像细节，同时能保证不使全局发生失真。开运算可以把比结构元素小的突刺滤掉，切断细长搭接而起到分离作用。闭运算则可以把比结构元素小的缺口或孔填充上，搭接短的间断而起到联通作用7。第三章车牌图像的预处理3.1车牌图像的灰度化图像的灰度化，就是将彩色图像转化为具有256个灰度级的黑白图像，灰度图像只保留图像的亮度信息，去除了色彩信息，就像我们平时看到的黑白照片，它的亮度由暗到明，而且亮度变化是连续的。图像灰度化后可以使处理运算量大大减少，这样处理过程就变得更加简单和省时。在灰度图像中，通常将亮度划分成0到255共256个级别，0最暗，255最亮。图3.1为将彩色图像灰度化前后的图像：图3.1车牌图像
42、的灰度化3.2车牌图像的二值化图像二值化是指将彩色或灰度图像转化为黑白图像，而且图像没有灰度层次的变化，对图像二值化可根据式（3-1）或（3-2）来确定。其中t为阈值，为输入图像数据，为输出图像数据。（3-1）（3-2）由式（3-1）和（3-2）可知，图像的二值化就是选取一个阈值，灰度值大于阈值的（或小于阈值的）被认定为字符图像，灰度值小于阈值的（或大于阈值的）被认定为车牌背景，对车牌图像进行二值化处理的目的就是将车牌上的字符和背景分开，因此在二值化过程中最关键的就是阈值的选取，好的阈值可以把车牌背景和车牌上的字符区分开来，而不恰当的阈值会把背景认定为字符，同样也可能把部分字符认定为背景。下面
43、介绍几种常用的二值化方法：（）全局阈值法：在分割过程中，对车牌图像的每个像素值采用相同的阈值，就是全局阈值算法。如果背景的像素值在整个图像中可近似看作为恒定，那么，只要选择了正确的阈值，使用一个固定的全局阈值就可以达到较好的二值化效果。因此如何选择阈值就成为全局阈值算法的关键所在。在全局阈值算法中最出名的也是效果最好的就是Otsu提出的最大方差阈值算法。这是1980年由日本的大津提出，故又称为大津阈值算法，在判别与最小二乘原理的基础上推导出来的11。它的基本原理是（2）局部阈值法：在许多情况下，背景的灰度值并不能近似为一个常数，由于各种原因使得车牌受到污染或有阴影、光照不均等，都会使车牌字体颜
44、色和背景颜色的对比度在图像中产生变化。这时，取一个定值作为整个图像的阈值对图像分割，会由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。在此情况下，有一种解决办法就是局部阈值法，该方法由像素的灰度值以及该像素周围点的局部灰度特性来确定阈值，把灰度阈值取成一个随图像位置缓慢变化的函数值，因而也称此方法为自适应阈值算法或动态阈值算法。由于实际应用中，全局阈值法已可以满足本文车牌字符分割的要求，因此本文采用了大律法（Otsu法）。大律法的原理为：设为车牌图像的前景与后景的分割阈值，前景点数所占图像的比例为，平均灰度为；后景点数所占图像比例为，平均灰度为；则图像的总平均灰度为。以为阈值从最小灰度值到最大
45、灰度值遍历图像，当使得类间方差值为最大时即为最佳阈值。因为方差值的大小代表了灰度值的分布情况，因而当方差越大，说明前景和背景的差别越大，当将前景划为背景区域或将背景划为前景区域时都会使得方差变小，所以当使得方差最大时即为最佳阈值。图3.2为二值化后车牌图像；图3.2图像的二值化3.3车牌图像的去噪处理在图像中，由于获取图像的设备会产生噪声，在图像传输过程中也会存在噪声，而车牌本生也会有噪声，这就使得我们获得的图像都夹杂着或多或少的噪声。是否需要将图像进行去噪处理，这取决于噪声对图像的影响程度。一般来说我们只有对图像进行去噪处理后才能更好的实现车牌的分割和识别。一般将图像中的噪声分为两种：一种是
46、加性噪声，另一种是乘性噪声。加性噪声和原图像数据是加的关系，可用表达式3-3来表示。而乘性噪声和原图像数据是相乘的关系，可用表达式3-4来表示。（3-3）（3-4）产生的噪声会因产生原因的不同而表现出不同的特点。常见的噪声类型有：均匀分布噪声、高斯噪声、脉冲噪声、指数分布噪声、瑞利噪声、伽马噪声等噪声模型。在去噪时，我们需要根据噪声的特点采取相应的方法去噪。大体上可以分为两种，一种是在时域进行去噪，另外一种是在频域进行去噪。这两种方法是根据不同的思想进行去噪的，一个是利用信号和噪声的时域特征将噪声去除，一个是利用信号和噪声的频域特征来将噪声去除。不管是哪种方法，我们都是为了将信号和噪声分离从而得到一个含有少量噪声的图像数据。在时域上去噪的方法有很多种，比如：均值滤波、顺序滤波、自适应滤波等滤波方法。而在频域上去噪主要是利用噪声和信号所占频带的不同从而将其分离，根据噪声所在不同的频带，我们可以采用低通滤波、高通滤波和带通滤波来去噪10。本文主要运用了数学形态学方法中的开闭运算来实现去噪的处理，还根据车牌标准判断噪声的位置与投影像素原理相结合的方法进行去噪处理，下面是对开闭运算以及去除其它噪声等方法的介绍。3.3.1车牌图像
