河南科技大学本科毕业设计（论文）
图 3-10 图像二值化
§3. 4 形态学滤波
形态学是法国和德国的科学家在研究岩石结构时建立的一门学科。形态学的用途主要用来获取物体拓扑和结果信息，他通过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。人们后来用数学形态学表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。他的基本思想是用一个被称为结构元素的探针收集图像的信息。当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分间的相互关系，从而了解图像各个部分的结构特征。作为探针的结构元素，可直接携带知识（形态大小以及灰度和色度信息）来探测所研究图像的结构特征。
数学形态是一种非线性滤波的方法，可以用于抑制噪声，进行特征提取、边缘检测、图像分割等图像处理问题。数学形态学首先被用来处理二值图像，后来也被用来处理灰度图像，现在又有学者开始用软数学形态学和模糊形态学来解决计算机视觉方面的问题。
腐蚀是一种消除边界点的过程，结果是使目标缩小，空洞增大，因而可有效地消除孤立噪声点；膨胀是将于目标物体接触的所有背景点合并到物体
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中的过程，结果是使目标增大，孔洞减小，可填补目标物体中的空洞，形成联通域。先腐蚀后膨胀的过程为开运算，它具有消除细小物体，并在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用；先膨胀后腐蚀的过程为闭运算，具有填充物体内细小空洞，连接临近物体和平滑边界的作用。
本次毕业设计是运用了这种方法来实现其中重要步骤的。对图像做了开运算和闭运算，这两种运算是数学形态学中的重要运算。开运算就是对图像先进行腐蚀，然后在用同一结构元素对图像进行膨胀运算。闭运算就是反过来，先对图像膨胀再腐蚀。闭运算可以使图像的轮廓线更为光滑，它通常用来消掉狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并弥补轮廓中的断裂。 se=[1;1;1]; %线型结构元素 I3=imerode(I2,se); %腐蚀图像
subplot(3,2,4),imshow(I3),title('腐蚀后边缘图像');
图 3-11 腐蚀后的边缘图像
se=strel('rectangle',[25,25]); %矩形结构元素
I4=imclose(I3,se); %形态学中的闭运算，聚类、填充图像，se为结构元素 subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');
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图 3-12 填充（膨胀）后的图像
I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分 subplot(3,2,6),imshow(I5),title('形态滤波后图像');
图 3-13形态学滤波后的图像
经分析采用矩形算子能有效地将车牌区域连接成片，去除非车牌区域，通过程序处理后的图可以清楚地看到对图像经过开操作滤波后的可能的车牌区域都清楚的保留了下来，是非常成功的。
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第4章 车牌定位
§4.1 车牌定位的主要方法
所谓车牌定位算法是指在实际拍摄的图像中确定车牌区域的位置以便提取分割出车牌区域图像的问题。牌照的快速准确定位是车牌自动识别技术中非常关键的一步，是典型的图像分割问题，因此定位方法与车牌特征和图像处理技术是分不开的。
经典的车牌定位分割算法包括从简单的灰度阈值方法、频域和空间分割方法到复杂的连接元素方法以及Hough变化法等，在背景较复杂和光照不均匀条件下，这些方法难以取得令人满意的分割效果。近年来，人们针对这种情况，提出了各种各样的定位算法。目前没有一个标准图像数据库来评价无限制条件车牌定位算法的性能，这个问题的研究目前刚刚起步。
本次毕业设计中所用的方法是基于图像的特征来做的，先初步确定车牌大致区域，再通过计算对车牌进行精确定位
流程图如图4-1所示：
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图像预处理（灰度变换、 图像增强 ） 采集图像 图像边缘检测及二值化 对二值图像进行形态学滤波 河南科技大学本科毕业设计（论文）
提取车牌区域 图4-1 车牌定位流程图
输出车牌
§4.1.1基于直线检测的方法
这类方法一般采用Hough变化等方法来检测直线（车牌周围边框形成）。利用车牌形状特性来定位车牌，在实际运用中忧郁光照不均匀等影响和摄像机畸变，曝光不足和动态范围太窄等原因，导致图像存在伪影，加上车牌上的灰尘、脏污等使形状特性表现的不明显，从而影响定位效果，此外传统的Hough变换法应用在车牌定位中，只是单纯的进行直线的检测，没有和车牌形状特性结合起来，而且Hough空间与原图像空间不是一一对应的，由Hough空间中检测到的特征点无法确定出车牌轮廓的起始位置，无法避免直线干扰的问题，因此在有直线干扰时及未进行边框提取时的可能性会大大增加。Hough变化计算量较大，对于边框不连续的实际车牌，需要附加量加大的运算。
§4.1.2 基于阈值化的方法
图像经过阈值化得到一个字符和背景分离的二值图像是这类方法的特点。目前已经提出了多种阈值化策略，但简单算法二值化效果不好，复杂算法计算时间长、计算量大限制了实际应用。
§4.1.3 基于灰度边缘检测方法
此类方法通常利用车牌区域局部对比度明显和灰度有规律变化的纹理特征来定位。中国车牌类型较多，在不同光照条件下车牌对比度更加不一，
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