數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告王芳

1、長(zhǎng) 沙 學(xué) 院數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)說明書題目字符識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)系(部)電子與通信工程系專業(yè)(班級(jí))09電子信息2班姓名劉育雄學(xué)號(hào)2009044238指導(dǎo)教師劉莉、周遠(yuǎn)、譚志光、黃利元起止日期1212.1012.12.149長(zhǎng)沙學(xué)院課程設(shè)計(jì)鑒定表姓名劉育雄學(xué)號(hào)2009044238專業(yè)電子信息工程班級(jí)2設(shè)計(jì)題目字符識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)指導(dǎo)教師劉莉、譚志光、周遠(yuǎn)、黃利元指導(dǎo)教師意見：評(píng)定等級(jí)： 教師簽名： 日期： 答辯小組意見：評(píng)定等級(jí)：答辯小組長(zhǎng)簽名：日期：教研室意見：教研室主任簽名： 日期： 系（部）意見：系主任簽名：日期：說明課程設(shè)計(jì)成績(jī)分“優(yōu)秀”、“良好”、“及格”、“不及格”四類；目 錄一、摘要4二

2、、MATLAB簡(jiǎn)介4三、設(shè)計(jì)內(nèi)容及基本原理5四、仿真及界面設(shè)計(jì)6五、設(shè)計(jì)分析9六、心得體會(huì)9 參考文獻(xiàn)9一、摘要數(shù)字圖像處理技術(shù)是20世紀(jì)60年代發(fā)展起來的一門新興學(xué)科，隨著圖像處理理論和方法的進(jìn)一步完善，使得數(shù)字圖像處理技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并顯示出廣闊的應(yīng)用前景。MATLAB既是一種直觀、高效的計(jì)算機(jī)語言,同時(shí)又是一個(gè)科學(xué)計(jì)算平臺(tái)。它為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化、算法和應(yīng)用程序開發(fā)提供了最核心的數(shù)學(xué)和高級(jí)圖形工具。根據(jù)它提供的500多個(gè)數(shù)學(xué)和工程函數(shù)，工程技術(shù)人員和科學(xué)工作者可以在它的集成環(huán)境中交互或編程以完成各自的計(jì)算。MATLAB中集成了功能強(qiáng)大的圖像處理工具箱。由于MATLAB語言

3、的語法特征與C語言極為相似，而且更加簡(jiǎn)單，更加符合科技人員對(duì)數(shù)學(xué)表達(dá)式的書寫格式，而且這種語言可移植性好、可擴(kuò)展性強(qiáng)，再加上其中有豐富的圖像處理函數(shù)，所以MATLAB在圖像處理的應(yīng)用中具有很大的優(yōu)勢(shì)。本文從字符識(shí)別方面，具體介紹了車牌自動(dòng)識(shí)別的原理。并用MATLAB軟件編程來實(shí)現(xiàn),最后識(shí)別出汽車牌照。關(guān)鍵詞：MATLAB，數(shù)字圖像處理，車牌識(shí)別系統(tǒng)二、MATLAB簡(jiǎn)介MATLAB的名稱源自Matrix Laboratory，它是一種科學(xué)計(jì)算軟件，專門以矩陣的形式處理數(shù)據(jù)。MATLAB將高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化集成在一起，并提供了大量的內(nèi)置函數(shù)，從而被廣泛地應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、控制系統(tǒng)、信息處理等領(lǐng)

4、域的分析、仿真和設(shè)計(jì)工作，而且利用MATLAB產(chǎn)品的開放式結(jié)構(gòu)，可以非常容易地對(duì)MATLAB的功能進(jìn)行擴(kuò)充，從而在不斷深化對(duì)問題認(rèn)識(shí)的同時(shí)，不斷完善MATLAB產(chǎn)品以提高產(chǎn)品自身的競(jìng)爭(zhēng)能力。目前MATLAB產(chǎn)品族可以用來進(jìn)行：數(shù)值分析 ，數(shù)值和符號(hào)計(jì)算， 工程與科學(xué)繪圖，控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真 ，數(shù)字圖像處理 ，數(shù)字信號(hào)處理 ，通訊系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真 ，財(cái)務(wù)與金融工程。MATLAB的各個(gè)組成部分如下圖： MATLAB Compiler是一種譯工具 Simulink是基于MATLAB的框圖設(shè)計(jì)環(huán)境 Stateflow是一個(gè)交互式的設(shè)計(jì)工具三、設(shè)計(jì)內(nèi)容及基本原理1、此次設(shè)計(jì)的內(nèi)容是數(shù)字字符識(shí)別，將給定的

5、10數(shù)字個(gè)字符圖像識(shí)別為文本，包括：（1） 字符圖像的歸一化；（2） 字符圖像特征提?。唬?） 將特征向量輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匹配，輸出網(wǎng)絡(luò)匹配的相似度；（4） 網(wǎng)絡(luò)識(shí)別：相似度最大值的字符即是識(shí)別結(jié)果匹配網(wǎng)絡(luò)前后車牌字符圖形。目的是為了1、初步應(yīng)用MATLAB語言，體會(huì)MATLAB在實(shí)際圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用，加強(qiáng)實(shí)踐能力的提高，理論聯(lián)系實(shí)際；2、能設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的界面進(jìn)行交互式操作；3、培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力，創(chuàng)新能力，編程能力和初步的科研能力。2、 設(shè)計(jì)步驟l 調(diào)整修改程序，對(duì)調(diào)入的汽車圖像可以進(jìn)行車牌提取、字符分割和字符識(shí)別；l 布置界面，安排好控件的選擇和位置的擺放，使其能夠?qū)崿F(xiàn)如下功能：（1）系統(tǒng)介紹

6、（2）圖像調(diào)入（3）處理過程分步演示（4）退出3、字符識(shí)別的原理字符的識(shí)別目前用于車牌字符識(shí)別(OCR)中的算法主要有基于模板匹配的OCR算法以及基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OCR算法?；谀０迤ヅ涞腛CR的基本過程是:首先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果。模板匹配的主要特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，當(dāng)字符較規(guī)整時(shí)對(duì)字符圖像的缺損、污跡干擾適應(yīng)力強(qiáng)且識(shí)別率相當(dāng)高。綜合模板匹配的這些優(yōu)點(diǎn)我們將其用為車牌字符識(shí)別的主要方法。模板匹配是圖象識(shí)別方法中最具代表性的基本方法之一，它是將從待識(shí)別的圖象或圖象區(qū)域f(i,j)中提取的若干特征量與模板T

7、(i,j)相應(yīng)的特征量逐個(gè)進(jìn)行比較，計(jì)算它們之間規(guī)格化的互相關(guān)量，其中互相關(guān)量最大的一個(gè)就表示期間相似程度最高，可將圖象歸于相應(yīng)的類。也可以計(jì)算圖象與模板特征量之間的距離，用最小距離法判定所屬類。然而，通常情況下用于匹配的圖象各自的成像條件存在差異，產(chǎn)生較大的噪聲干擾，或圖象經(jīng)預(yù)處理和規(guī)格化處理后，使得圖象的灰度或像素點(diǎn)的位置發(fā)生改變。在實(shí)際設(shè)計(jì)模板的時(shí)候，是根據(jù)各區(qū)域形狀固有的特點(diǎn)，突出各類似區(qū)域之間的差別，并將容易由處理過程引起的噪聲和位移等因素都考慮進(jìn)去，按照一些基于圖象不變特性所設(shè)計(jì)的特征量來構(gòu)建模板，就可以避免上述問題。建立自動(dòng)識(shí)別的代碼表讀取分割出來的字符第一個(gè)字符與模板中的漢字模

8、板進(jìn)行匹配第二個(gè)字符與模板中的字母模板進(jìn)行匹配待識(shí)別字符與模板字符相減，值越小相似度越大，找到最小的一個(gè)即為匹配的最好的識(shí)別完成，輸出此模板對(duì)應(yīng)值后5個(gè)字符與模板中的字母與數(shù)字模板進(jìn)行匹配 字符識(shí)別流程圖此處采用相減的方法來求得字符與模板中哪一個(gè)字符最相似，然后找到相似度最大的輸出。汽車牌照的字符一般有七個(gè)，大部分車牌第一位是漢字，通常代表車輛所屬省份，緊接其后的為字母與數(shù)字。車牌字符識(shí)別與一般文字識(shí)別在于它的字符數(shù)有限，漢字共約50多個(gè)，大寫英文字母26個(gè)，數(shù)字10個(gè)。為了實(shí)驗(yàn)方便，結(jié)合本次設(shè)計(jì)所選汽車牌照的特點(diǎn)，只建立了4個(gè)數(shù)字26個(gè)字母與10個(gè)數(shù)字的模板。其他模板設(shè)計(jì)的方法與此相同。首先

9、取字符模板，接著依次取待識(shí)別字符與模板進(jìn)行匹配，將其與模板字符相減，得到的0越多那么就越匹配。把每一幅相減后的圖的0值個(gè)數(shù)保存，即為識(shí)別出來的結(jié)果。四、仿真及界面設(shè)計(jì)1、源程序如下：dw=imread(dw.jpg)liccode=char(0:9 A:Z 蘇豫陜魯);SubBw2=zeros(40,20);l=1;for I=1:7 ii=int2str(I); t=imread(ii,.jpg); SegBw2=imresize(t,40 20,nearest); if l=1 kmin=37; kmax=40; elseif l=2 kmin=11; kmax=36; else l=3

10、kmin=1; kmax=10; end for k2=kmin:kmax fname=strcat(字符模板,liccode(k2),.jpg); SamBw2 = imread(fname); for i=1:40 for j=1:20 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j); end end Dmax=0; for k1=1:40 for l1=1:20 if ( SubBw2(k1,l1) 0 | SubBw2(k1,l1) 0 ) Dmax=Dmax+1; end end end Error(k2)=Dmax; end Error1=Error(kmi

11、n:kmax); MinError=min(Error1); findc=find(Error1=MinError); Code(l*2-1)=liccode(findc(1)+kmin-1); Code(l*2)= ; l=l+1;endfigure(10),imshow(dw),title (車牌號(hào)碼:, Code,Color,r);2、仿真界面設(shè)計(jì)及程序運(yùn)行結(jié)果界面設(shè)計(jì)如下這個(gè)界面是由一個(gè)按鍵，一個(gè)編輯文本框，一個(gè)顯示圖像的坐標(biāo)軸來實(shí)現(xiàn)的。Axes_origin是顯示原圖像的，而edit text是顯示識(shí)別出來的車牌號(hào)碼文檔。程序運(yùn)行結(jié)果如下：五、設(shè)計(jì)分析 字符識(shí)別過程使用的是模板匹配的

12、方法，利用兩幅圖片相減的方法，找到相減后值最小的，即為相似程度最大的。模板的制作很重要，必須要用精確的模板，否則就不能正確的識(shí)別。 對(duì)于識(shí)別錯(cuò)誤情況的分析可知，主要原因：一是牌照自身的污漬等影響了圖象的質(zhì)量；二是牌照字符的分割失敗導(dǎo)致的識(shí)別錯(cuò)誤；再就是部分字符的形狀相似性，比如，B 和8；A 和4 等字符識(shí)別結(jié)果可能發(fā)生混淆的情況。總之，盡管目前牌照字符的識(shí)別率還不理想，但是只要在分割出的字符的大小、位置的歸一化，以及嘗試提取分類識(shí)別能力更好的特征值和設(shè)計(jì)分類器等環(huán)節(jié)上再完善，進(jìn)一步提高識(shí)別率是完全可行的。六、心得體會(huì) 我的這次的課程設(shè)計(jì)課題是字符識(shí)別，課程設(shè)計(jì)進(jìn)行了為期一周，初步應(yīng)用MATLAB語言，體會(huì)MATLAB在實(shí)際圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用，加強(qiáng)實(shí)踐能力的提高，理論聯(lián)系實(shí)際。也進(jìn)一步加強(qiáng)了GUI界面的設(shè)計(jì)，但在課程設(shè)計(jì)中