汽车车牌定位与字符识别的数字图像处理大实验
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简介：
本实验通过数字图像处理技术实现对汽车车牌的自动定位和字符识别，涵盖图像预处理、特征提取及机器学习算法应用等关键环节。
汽车车牌定位与字符识别
一、实验目的：
1. 巩固理论课上所学的知识。
2. 锻炼动手能力，激发研究潜能，并增强理论联系实际的能力。
二、设计原理与步骤：
本项目旨在通过Matlab平台提供的图像处理函数来实现对汽车车牌的定位及其中字符的识别。核心思想是使用傅立叶变换进行模板匹配以提高准确性。具体方法如下：
1. 读取待处理的图片，将其转换为黑白（二值）图像。
2. 移除不属于车牌的部分区域。
3. 利用膨胀和腐蚀操作突出显示白色区域中的车牌字符，并去除无关的小物件或噪点。
4. 此时，车牌所在的连通域已经非常清晰。但需注意的是，有一个更大的连通域包围了上述的连通车牌部分，必须将其填充以确保后续步骤的有效性。
5. 查找并标记这些白色区域中的边界轮廓，并保存图像以便进行下一步操作。
6. 在所有可能为车牌的连通区域内选择最符合条件的一个。根据长宽比（约为X:1）和面积与周长之间的特定关系来判断，例如：(X×L×L)/(2×(X＋1)×L)^2≈1/Y，并以metric=Y*area/perimeter^2作为匹配度的衡量标准。
7. 对车牌图像进行反色处理并将其扩展至256x256像素大小，为傅立叶变换中的矩阵旋转运算做准备。
8. 从文件中读取一个字符模板。计算该图像的傅里叶描述子，并利用事先定义好的决策函数来评估这些特征值与模板之间的匹配度。
9. 确定合适的阈值以显示亮度高于此阈值的位置，即为那些与模板高度相似的部分。
10. 通过对比实际图片和结果图可以验证字符被准确识别。
三、实验记录及分析：
待处理的图像整体清晰且背景干净。车牌方向端正，字体清楚，并具有较高的颜色反差度。试验显示，在门限值设置在0.2左右时能够获得最清晰的车牌字符与最少的杂点干扰效果。
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