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基于MATLAB的汽车牌照图像处理研究

 

摘要：随着国内汽车数量呈几何式的增长，国内交通压力日益增大，汽车识别成了交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题。汽车牌照的识别是汽车识别的关键技术，这项技术的应用缓解了城市拥堵问题，提高了识别自动化率，使得车辆更便于管理，提高了停车场，门禁系统等场合出入效率。这些便利对于社会运作，经济发展都具有积极意义。

本文以数字图像处理技术为理论基础，利用MATLAB软件，对汽车牌照图像进行彩色图像灰度化、灰度变换、直方图均衡化、图像滤波和图像锐化等图像预处理。并着重研究了预处理阶段图像滤波算法，针对传统均值滤波和中值滤波会导致汽车牌照图像边缘模糊的不足，采用了新的改进型均值滤波和自适应的中值滤波算法。然后对汽车牌照定位阶段常用的sobel、roberts、prewitt、log和cannny边缘检测算法进行了仿真和实验，分析了这些算子提取的牌照区域边缘不明显的不足后，采用了一种基于数学形态学的边缘检测算法提取边缘，从而突出车牌区域的边缘。

实验结果表明：改进型均值滤波和自适应中值滤波算法处理出来的汽车牌照能够很好的抑制噪声，并且减少了边缘的模糊。采用的数学形态学的边缘检测算法提取的车牌区域边缘清晰准确，成功定位剪切出车牌。