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对图像进行图像腐蚀 除去图像杂质 通过计算寻找X和Y方向车牌的区域 对定位后的彩色车牌的进一步处理 完成车牌定位 图4.4车牌定位流程图
4.3.1车牌定位
机动车图像经过灰度化和边缘检测的处理后，边缘得到了加强，牌照区域已经非常明显。本文采用的是用数学形态学来进行图像处理和模式识别。数学形态学用具有一定形态的机构元素去量度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，能有效的去除噪声，保留图像原有信息的同时提取的边缘比较平滑，提取的图像骨架也比较连续，断点少。现在我们将经过预处理的图像进行图像腐蚀以及去除杂质，就可以得到相对准确的车牌位置。
图4.5腐蚀后的图像
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图4.6 平滑图像的轮廓
图4.7从对象中移除小对象后图像
4.3.2车牌分割
车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤，这一模块的正确性受到很多因素的影响，最大问题是二值化不彻底使投影图像中字符间的波谷不够分明；其次，车牌污损、反光、光照不均等原因使车牌图像交差，存在大量噪声；再次，车牌边框和铆钉也会造成分割不正确；还有车牌的前两个字符和后面五个字符之间的间隔符（小圆点）对字符识别有影响；车牌旋转对水平分割有较大影响。本文车牌部分的分割采用的是利用车牌彩色信息的彩色分割法。使用统计彩色像素点的方法分割出车牌区域，确定车牌底色蓝色RGB对应的灰度范围，然后统计在行方向的颜色范围内的像素点数量，确定车牌在行方向的区域。然后，在分割出的行区域内，统计列方向蓝色像素点的数量，最终确定完整的车牌区域。
图4.8车牌对位的图像
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4.3.3对定位后的彩色车牌的进一步处理
定位后车牌图像是彩色的，会占用较大的存储空间，加重计算机负担。且车辆图片不可避免存在噪声，所以要对图像进行灰度化，二值化以及滤波处理。图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为两个数值，通常为0或255，使整个图像呈现出明显的黑白效果。也就是将256个亮度等级的灰度图像通过适当的门限值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。滤波则是为了除去图像噪声。滤波方法有多种，本文采取的滤波方法为均值滤波。均值滤波是典型的线性滤波算法，指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
图4.9车牌的进一步处理
4.4字符分割与归一化
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[m，n]=size（d），逐排检查有没有白色像素点，设置1<=j 图4.10 字符分割和归一化流程图 4.4.1字符分割 在汽车牌照自动识别过程中，字符分割有承前启后的作用。它在前期牌照定位的基础上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。将得到的车牌区域图像进行二值化处理后，对图像进行垂直投影，投影图上有明显的类似于峰谷的波形起伏变化， 通过对投影图上的波形从左向右进行扫描，根据谷和峰的特征就可以判断出每个字符的位置；计算垂直峰，检测合理的字符高宽比。在字符切割时,往往由于阈值取得不好，导致字符切割不准确，针对这种情况，可以对切割出的字符宽度进行统计分析，用以指导切割，对因错误切割过宽的字符进行分裂处理。 图4.11 字符分割后的图像 焦作大学毕业设计说明书 第 19 页 共 43 页 4.4.2字符归一化处理 由于数码相机拍摄的汽车图像大小不一样， 所以得到的牌照上的字符大小就不一样，为了便于字符的识别，需要对字符进行归一化处理。归一化处理的目的就是使车牌字符同标准模块里面的字符特征一样。而大小归一是指在长度和宽度方向上分别乘以一个比例因子，使其等于标准模块的字符大小，本文采用的大小归一的方法是分别从水平投影和垂直投影两个方向上对字符象素的大小进行归一化处理。 图4.12字符归一化后的图像 4.5字符的识别 字符的识别目前用于车牌字符识别(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经网络的OCR算法。基于模板匹配的OCR的基本过程是:首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。模板匹配的主要特点是实现简单，当字符较规整时对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率相当高。综合模板匹配的这些优点我们将其用为车牌字符识别的主要方法。 模板匹配是图象识别方法中最具代表性的基本方法之一，它是将从待识别的图象或图象区域f(i,j)中提取的若干特征量与模板T(i,j)相应的特征量逐个进行比较，计算它们之间规格化的互相关量，其中互相关量最大的一个就表示期间相似程度最高，可将图象归于相应的类。也可以计算图象与模板特征量之间的距离，用最小距离法判定所属类。然而，通常情况下用于匹配的图象各自的成像条件存在差异，产生较大的噪声干扰，或图象经预处理和规格化处理后，使得图象的灰度或像素点的位置发生改变。在实际设计模板的时候，是根