基于matlab的车牌字符分割

《多媒体通信技术》课程报告

专业通信与信息系统

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基于matlab的车牌字符分割

摘要：本文利用投影分割的方法对车牌字符进行分割，并利用模板匹配的方法进行字符识别，在图像进行预处理后的基础上，利用对车牌图像分块扫描的方法对车牌图像去边框处理，在去边框的基础上对每个字符进行分割，得到单个字符。关键字：字符；预处理；分割

1、引言

智能交通系统(intelligent transportation system，ITS)的发展现今对社会生活、国民经济和城市建设产生积极而深远的影响，我国已经将其列为优先发展的高技术产业化重点领域[1]。车牌识别系统(1icense plate recognition，IJR)是目前交通部门十分重要的科研课题之一，它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分，字符分割和字符识别是最后的关键环节。本文主要通过运用投影分割的方法对车牌进行字符分割并利用模板匹配的方法对车牌字符进行识别。2、图像预处理

图像预处理是对输入的图像进行一系列变换处理，使之成为符合字符识别模块要求的图像。图像预处理环节对于最终识别的正确率有很大影响，由于图像本身受到各种自然因素或设备因素的影响，图像的清晰度往往不是很理想，有时还会带有较明显的图像噪声。若不对图像进行预处理，这些噪声将给后续的识别模块带来严重影响，最终可能造成识别错误。因此，预处理的好坏一定程度上影响到字符识别的正确率。图像预处理首先需要将待识别的字符从输入的灰度图中分离出来。最常用的方法就是图像二值化。

2.1图像的灰度化

就是将彩色图像转化为具有256个灰度级的黑白图像，灰度图像只保留图像的亮度信息，去除了色彩信息，就像我们平时看到的黑白照片，它的亮度由暗到明，而且亮度变化是连续的。图像灰度化后可以使处理运算量大大减少，这样处理过程就变得更加简单和省时。在灰度图像中，通常将亮度划分成0到255共256个级别，0最暗，255最亮。

图2-1 灰度化的图像

2.2 图像的阈值化处理

所谓图像二值化就是指将灰度图转化为只含有两种灰度值的图像，一种为背景，另一种为待识别的字符，本文采用动态阈值法将图像二值化：如果输入图像较暗或者车牌较脏，如果采用固定的阈值将图像进行二值化，生成的二值图会非常黑或者有很多噪声。二值化有很多方法，主要为P片法或者峰谷法。本文采用的是P片法，阈值的大小的设定基于以下假设：由于现有车牌绝大部分为蓝底白字或者黄底黑字车牌，设理想的车牌平均包含大约60％的蓝／黄色像素和40％的白／黑色像素。首先，将图像二值化，计算出黑色和白色像素的比例，将它和期望值进行比较。从而算出新的阈值，直到近似等于期望值为止[2]。图1为理想状态下车牌原图片和的阈值化图片。

图2-2-1 阈值化的图像

图像经过上述步骤处理后，已经从带有噪声的灰度图像转变为符合识别要求的图像。该图像为只包含两种灰度值的二值图像，并且具有统一尺寸。而且在预处理环节中，已最大限度地去除了输入图像中的噪声，在保持字符原本信息不丢失的前提下，把待识别的字符从背景中成功地分离出来。

3 车牌的去边框处理

在对车牌进行定位后，车牌的上下边缘处总会残留一些车牌的边框或者铆钉等噪声无法去除，待车牌被分割后也会给后续的字符识别带来麻烦，为了消除这些影响，须将其去除。因此本文根据车牌的特点，采用分块扫描加上最小外接矩形的方法对车牌进行去边框处理。具体的算法如下[3]：第一步对车牌自上而下2/5进行行扫描，设定阈值为9，当灰度值等于1的时候count加一，如果count的值小于阈值9，则所有灰度值为1的灰度全部强制变为背景；然后从下往上扫描车牌剩余的3/5，判断条件同上；第二步，对经过上述处理的车牌自上而下前2/5行进行行扫描，设定阈值为列数的2/5的整数，对车牌前2/5的每行进行求和，赋值给temp，加入temp大于阈值，这行全部变为背景，再对车牌自下而上进行行扫描，方法同上；第三步，利用最小外接矩形的方法去除边框所以黑色多余的背景。

图3-1强制背景法的图

图3-2最小外接矩形去掉多余背景图

4车牌字符的分割

本文利用投影分割法[4]对车牌字符进行分割在字符之间的像素值理想情况下为零，实际情况可能有些许噪声，但只要噪声不大，已可据此实现字符的分割。计算出车牌区域垂直方向上的二值投影图找到波谷点[5]，从而根据这些波谷点来对整个车牌字符进行分割，并且抛弃掉字符与字符之间的间隙。分割的字符如下：

图4-1车牌字符分割图

5、总结

在车牌识别系统的性能指标中，识别率和识别速度难以同时提高，除了处理技术的原因外，还受到拍摄设备、计算机硬件设备等性能的限制。同时仍有许多问题需要在未来的工作中加以解决。

(1)本文提出的车牌字符分割方法虽然速度上有优势，但分割效果受到环境的影响还很大，如何提高分割效果将是下一步工作的重点。

(2)本文只探讨了一种蓝底白字的单排普通标准车牌的分割，没有涉及对其它车牌(两排字符，或其它底色等)的分割，这仍是今后需要研究的重点。

参考文献：

[1]夏良正，李久贤.数字图像处理[M].北京：东南大学出版社,2006

[2]应宏微,宋加涛. 汽车牌照字符分割方法[J].电视技术，第34卷，第十一期：94—97

[3]张敏松，郭玉珂.汽车牌照定位与字符分割[J].现在算计技术，第29期：103-106

[4]Park, Kim S H, Jung K I, et al. Location vehicle license plates using neural Networks[J]. Electronics Letters, 2002, 35:1475-1477.

[5]Keechul Jung, Kwang InKim, Anil K Jain. Text information extraction in images and video: a survey[J]. Pattern Recognition, 2004, 37:977-997.

基于Matlab的彩色图像分割

用Matlab来分割彩色图像的过程如下： 1）获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径; 2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform()和applycform()来实现; 3）对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans()来实现； 4）显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标，背景用黑色表示。Matlab程序源码 %文件读取 clear; clc; file_name = input('请输入图像文件路径：','s'); I_rgb = imread(file_name); %读取文件数据 figure(); imshow(I_rgb); %显示原图 title('原始图像'); %将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间 C = makecform('srgb2lab'); %设置转换格式 I_lab = applycform(I_rgb, C); %进行K-mean聚类将图像分割成3个区域 ab = double(I_lab(:,:,2:3)); %取出lab空间的a分量和b分量 nrows = size(ab,1); ncols = size(ab,2); ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); nColors = 3; %分割的区域个数为3 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean','Replicates',3); %重复聚类3次 pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); figure(); imshow(pixel_labels,[]), title('聚类结果'); %显示分割后的各个区域 segmented_images = cell(1,3); rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); for k = 1:nColors color = I_rgb; color(rgb_label ~= k) = 0; segmented_images{k} = color;

基于MATLAB的图像分割方法及应用

安徽财经大学 （《图像处理》课程论文） 题目：图像分割算法研究——基于分水岭分割法的彩色图像分割学院：管理科学与工程学院 专业：电子信息工程 姓名：万多荃 学号：20123712 电话： 任课教师：许晓丽 论文成绩： 2015年10月

目录 摘要 图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。

本文根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像的彩色模型及图像分割的常用方法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。本文采用MATLAB软件对图像进行彩色坐标变换及阈值分割，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。 关键字：图像处理；图像分割；人类视觉；MATLAB 1.前言 1.1图像分割技术 图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。 图像数据的模糊和噪声的干扰是分割问题的两大难题。到目前为止，还没有一个完美的图像分割方法，可以根据人的意愿精确地分割任何一种图像。现实图像中景物情况各种不同，具体问题需具体分析，按照实际情况选择得当的方法。分割成果的好坏或正确与否，到现在为止，尚无一个统一的评价和判断标准，分割的好坏务必从分割的效果和现实应用的场合来判断。然而，在人类研究图像的历史长河中，仍然积累了许多经典的图像分割方法。固然这些分割方法不可以适应全部种类的图像分割，可是这些方法却是图像分割方法进一步发展的根基。实际上，当代一些分割算法恰巧是从经典的图像分割方法中产生出来的。图像分割法大致可以分为三个种：边缘检测法，阈值分割法和基于区域的图像分割法。 2研究目的 视觉是人类最高级的感知器官，所以图像在人类感知中承担着非常重要的角色，这是毋庸置疑的。 本文的主要研究目的是对图像的分割方法进行研究，选择适合本论文的设计方法，然后通过对图像的分割，以达到人眼的最佳视觉效果。 本课题主要是通过对人眼的视觉系统研究，然后选择与人眼视觉系统密切相关的颜色模型进行颜色空间模型之间的相互转换，再对图像分割方法进行比较选择合适的分割方法，通过MATLAB平台实现彩色图像分割，最后对分割后的图像进行比较来获得到最佳的视觉效果。

基于MATLAB的车牌识别

liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '京津沪渝冀晋辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤琼川贵云陕甘蒙新青藏桂宁港']); %建立自动识别字符代码表 l=1; [m2,n2]=size(subcol); for k=findmax-4:findmax+3 cleft=markcol5(k)-maxwidth/2; cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2; if cleft<1 cleft=1; cright=maxwidth; end if cright>n2 cright=n2; cleft=n2-maxwidth; end SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright); SegBw2 = imresize(SegBw1,[32 16]); %变换为32行*16列标准子图 if l==1 %第一位汉字识别 kmin=37; kmax=68; elseif l==2 %第二位A~Z 字母识别 kmin=11; kmax=36; elseif l>=3 & l<=5 %第三、四位0~9 A~Z字母和数字识别 kmin=1; kmax=36; else %第五～七位0~9 数字识别 kmin=1; kmax=10; end for k2=kmin:kmax fname=strcat('D:\sample\',liccode(k2),'.bmp'); SamBw2 = imread(fname,'bmp'); SubBw2 = SamBw2-SegBw2; Dmax=0; for k1=1:32 for l1=1:16 if ( SubBw2(k1,l1) > 0 | SubBw2(k1,l1) <0 ) Dmax=Dmax+1; end end end Error(k2)=Dmax;

基于MATLAB的图像阈值分割技术

基于MATLAB 的图像阈值分割技术 摘要：本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB 的分析。通过双峰法，迭代法以及OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割，并且就这三种算法做了一定的分析和比较，在加椒盐的图片上同时进行三种实验，做出比较，最终得出实践结论。 关键词：图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言：图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准，图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域，在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 1、阈值分割思想和原理 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y)，其灰度集范围是[0,L]，在0和L 之间选择一个合适的灰度阈值T ，则图像分割方法可由下式描述： 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 （一）原理研究 图像阈值分割的方法有很多，在这里就其中三种方法进行研究，双峰法，迭代法，以及OUTS 法。 方法一：双峰法 T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,(

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书

目录 一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21)

一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤:

1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。 牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。 流程图:

部分图像分割的方法(matlab)

部分图像分割的方法(matlab)

大津法： function y1=OTSU(image,th_set) image=imread('color1.bmp'); gray=rgb2gray(image);%原图像的灰度图 low_high=stretchlim(gray);%增强图像，似乎也不是一定需要gray=imadjust(gray,low_high,[]); % subplot(224);imshow(gray);title('after adjust'); count=imhist(gray); [r,t]=size(gray); n=r*t; l=256; count=count/n;%各级灰度出现的概率 for i=2:l if count(i)~=0 st=i-1; break end end %以上循环语句实现寻找出现概率不为0的最小灰度值 for i=l:-1:1 if count(i)~=0; nd=i-1; break end end %实现找出出现概率不为0的最大灰度值 f=count(st+1:nd+1); p=st;q=nd-st;%p和分别是灰度的起始和结束值 u=0; for i=1:q; u=u+f(i)*(p+i-1); ua(i)=u; end

程序二： clc; clear; cd 'D:\My Documents\MATLAB' time = now; I = imread('qr4.bmp'); figure(1),imshow(I),title('p1_1.bmp'); % show the picture I2 = rgb2gray(I); figure(2),imshow(I2),title('I2.bmp'); %?D?μ??2¨ J = medfilt2(I2); figure(3),imshow(J); imwrite(J,'J.bmp'); [M N] = size(J); J1 = J(1:M/2,1:fix(N/2)); J2 = J(1:M/2,fix(N/2)+1:N); J3 = J(M/2+1:M, 1:fix( N/2)); J4 = J(M/2+1:M, fix(N/2)+1:N); % figure(4), img = J1; T1 = test_gray2bw( img ); % figure(5), img = J2; T2 = test_gray2bw( img ); % figure(6), img = J3; T3 = test_gray2bw( img ); % figure(7), img = J4; T4 = test_gray2bw( img ); T = [T1,T2;T3,T4]; figure,imshow(T) % T1 = edge(T,'sobel'); % figure,imshow(T1); % BW = edge(T,'sobel'); % f igure,imshow(BW); function [bw_img] = test_gray2bw( img ) %大津法 [row_img col_img ] = size( img ) all_pix = row_img * col_img % get probability of each pixel(????). count_pix = zeros(1,256) % pro_pix = [] for i = 1 : 1 : row_img for j = 1 : 1 : col_img count_pix(1,img(i,j)+1) = count_pix(1,img(i,j)+1) + 1 %í3??′?êy end en d pro_pix = count_pix / all_pix % choose k value; max_kesi = -1 T = 0 for k = 1 : 1 : while( i <= k ) wa = wa + pro_pix(1,i+1) %?°k??i￡?????????μ??ò?è???ê￡????êoí ua = ua + i * pro_pix(1,i+1) i = i + 1 end

基于Matlab的彩色图像分割

3 Matlab编程实现 3.1 Matlab编程过程 用Matlab来分割彩色图像的过程如下： 1）获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径; 2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform()和applycform()来实现; 3）对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans()来实现； 4）显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标，背景用黑色表示。3.2 Matlab程序源码 %文件读取 clear; clc; file_name = input('请输入图像文件路径：','s'); I_rgb = imread(file_name); %读取文件数据 figure(); imshow(I_rgb); %显示原图 title('原始图像'); %将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间 C = makecform('srgb2lab'); %设置转换格式 I_lab = applycform(I_rgb, C); %进行K-mean聚类将图像分割成3个区域 ab = double(I_lab(:,:,2:3)); %取出lab空间的a分量和b分量 nrows = size(ab,1); ncols = size(ab,2); ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); nColors = 3; %分割的区域个数为3 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean','Replicates',3); %重复聚类3次 pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); figure(); imshow(pixel_labels,[]), title('聚类结果'); %显示分割后的各个区域 segmented_images = cell(1,3); rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); for k = 1:nColors

基于matlab的车牌号码识别程序代码

基于matlab的汽车牌照识别程序 摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。 关键词：车牌识别，matlab，神经网络 1 引言 随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理 车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成 （1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。 （2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。 （3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像

部分图像分割的方法(matlab)

大津法： function y1=OTSU(image,th_set) image=imread('color1.bmp'); gray=rgb2gray(image);%原图像的灰度图 low_high=stretchlim(gray);%增强图像，似乎也不是一定需要gray=imadjust(gray,low_high,[]); % subplot(224);imshow(gray);title('after adjust'); count=imhist(gray); [r,t]=size(gray); n=r*t; l=256; count=count/n;%各级灰度出现的概率 for i=2:l if count(i)~=0 st=i-1; break end end %以上循环语句实现寻找出现概率不为0的最小灰度值 for i=l:-1:1 if count(i)~=0; nd=i-1; break end end %实现找出出现概率不为0的最大灰度值 f=count(st+1:nd+1); p=st;q=nd-st;%p和分别是灰度的起始和结束值 u=0; for i=1:q; u=u+f(i)*(p+i-1); ua(i)=u; end

%计算图像的平均灰度值 for i=1:q; w(i)=sum(f(1:i)); end %计算出选择不同k的时候，A区域的概率 d=(u*w-ua).^2./(w.*(1-w));%求出不同k值时类间方差[y,tp]=max(d);%求出最大方差对应的灰度级 th=tp+p; if thth) y1(i,j)=x1(i,j); else y1(i,j)=0; end end end %上面一段代码实现分割 % figure,imshow(y1); % title('灰度门限分割的图像');

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

车牌识别的matlab程序

附录 车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread（'3.jpg'）;%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray（Scolor）;%rgb2gray转换成灰度图 figure,imshow（Scolor）,title（'原始彩色图像'）;%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow（Sgray）,title（'原始黑白图像'）; %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景s=strel（'disk',13）;%strel函数 Bgray=imopen（Sgray,s）;%打开sgray s图像 figure,imshow（Bgray）;title（'背景图像'）;%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract（Sgray,Bgray）;%两幅图相减 figure,imshow（Egray）;title（'增强黑白图像'）;%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double（max（max（Egray）））;%egray的最大值并输出双精度型 fmin1=double（min（min（Egray）））;%egray的最小值并输出双精度型level=（fmax1-（fmax1-fmin1）/3）/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw（Egray,level）;%转换图像为二进制图像 bw2=double（bw22）; %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波 figure,imshow（bw2）;title（'图像二值化'）;%得到二值图像 grd=edge（bw2,'canny'）%用canny算子识别强度图像中的边界 figure,imshow（grd）;title（'图像边缘提取'）;%输出图像边缘 bg1=imclose（grd,strel（'rectangle',[5,19]））;%取矩形框的闭运算 figure,imshow（bg1）;title（'图像闭运算[5,19]'）;%输出闭运算的图像bg3=imopen（bg1,strel（'rectangle',[5,19]））;%取矩形框的开运算

两个matlab实现最大熵法图像分割程序

%两个程序，亲测可用 clear all a=imread('moon.tif'); figure,imshow(a) count=imhist(a); [m,n]=size(a); N=m*n; L=256; count=count/N;%%每一个像素的分布概率 count for i=1:L if count(i)~=0 st=i-1; break; end end st for i=L:-1:1 if count(i)~=0 nd=i-1; break; end end nd f=count(st+1:nd+1); %f是每个灰度出现的概率 size(f) E=[]; for Th=st:nd-1 %%%设定初始分割阈值为Th av1=0; av2=0; Pth=sum(count(1:Th+1)); %%%第一类的平均相对熵为 for i=0:Th av1=av1-count(i+1)/Pth*log(count(i+1)/Pth+0.00001); end %%%第二类的平均相对熵为 for i=Th+1:L-1 av2=av2-count(i+1)/(1-Pth)*log(count(i+1)/(1-Pth)+0.00001); end E(Th-st+1)=av1+av2; end position=find(E==(max(E))); th=st+position-1

for i=1:m for j=1:n if a(i,j)>th a(i,j)=255; else a(i,j)=0; end end end figure,imshow(a); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2-d 最大熵法(递推方法) %%%%%%%%%%% clear all; clc; tic a=imread('trial2_2.tiff'); figure,imshow(a); a0=double(a); [m,n]=size(a); h=1; a1=zeros(m,n); % 计算平均领域灰度的一维灰度直方图 for i=1:m for j=1:n for k=-h:h for w=-h:h; p=i+k; q=j+w; if (p<=0)|( p>m) p=i; end if (q<=0)|(q>n) q=j; end a1(i,j)=a0(p,q)+a1(i,j); end end a2(i,j)=uint8(1/9*a1(i,j)); end

基于MATLAB的图像分割处理

学号：2011 —2012学年第 1 学期 专业综合课程设计报告 课题：基于MATLAB的图像分割处理 专业：通信工程 班级： 姓名： 指导教师： 成绩： 电气工程系 2011年11月16日

课程设计任务书 学生班级学生姓名：学号： 设计课题：基于MATLAB的图像分割处理 起止日期：2011.11.06—2011.11.16 指导教师： 设计要求： 本设计对图像分割中的小波变换进行了较为详细的综述。简要介绍医学图像分割的研究目的和意义，给出医学图像分割的基本方法及步骤。在对医学图像分割问题的起源、发展和研究现状进行简要综述的基础上，介绍该领域当前的研究热点及论文的主要研究内容。

图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术 研究中的热点和焦点。图像分割是一个很关键的图像分析技术，是由图像处理 进到图像分析的关键步骤.它的目的就是把图像中感兴趣的那部分分割出来供 大家研究、处理和分析，一直都是图像技术研究中的热点。但是由于地域的差别，图像分割一直都没有一个比较通用的算法。 而对图像进行分割的方法有多种,阈值法是其中的一种简单实用的方法。本文主要对阈值法和matlab进行研究,并将它们结合起来以提高图像分割的准确性。本文的主要研究内容如下: 1) 分析了阈值分割方法近年来的新进展,并分析了图像阈值分割中的某些经典方法,如全局阈值方法、局部阈值方法、动态阈值方法等。2)讨论了matlab的主要应用及其特点。3) 将matlab应用于阈值分割，并做实验将其实现。 本次的设计报告首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。实验结果表明, 本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。 关键词：小波变换；图像分割；阈值

图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解

图像分割技术与M A T L A B仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日

目录 摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MATLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the

车牌图像分割matlab代码

图像分割matlab代码 作者:佚名发布时间：2010-1-1 阅读次数：498 字体大小: 【小】【中】【大】 % This is a program for extracting objects from an image. Written for vehicle number plate segmentation and extraction % Authors : Jeny Rajan, Chandrashekar P S % U can use attached test image for testing % input - give the image file name as input. eg :- car3.jpg clc; clear all; k=input('Enter the file name','s'); % input image; color image im=imread(k); im1=rgb2gray(im); im1=medfilt2(im1,[3 3]); %Median filtering the image to remove noise% BW = edge(im1,'sobel'); %finding edges [imx,imy]=size(BW); msk=[0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0; 0 1 1 1 0; 0 1 1 1 0; 0 0 0 0 0;]; B=conv2(double(BW),double(msk)); %Smoothing image to reduce the number of connected components L = bwlabel(B,8);% Calculating connected components mx=max(max(L)) % There will be mx connected components.Here U can give a value between 1 and mx for L or in a loop you can extract all connected components % If you are using the attached car image, by giving 17,18,19,22,27,28 to L you can extract the number plate completely. [r,c] = find(L==17); rc = [r c]; [sx sy]=size(rc);

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书 分院（系）信息科学与工程专业 学生姓名学号 设计题目车牌识别系统设计 内容及要求： 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生 分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几 部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元，采 集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌 照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 进度安排： 19周：Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周：课程设计选题与题目分析 20周：程序设计编程实现 20周：课程设计验收与答辩 指导教师（签字）： 年月日学院院长（签字）： 年月日 目录

一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过

设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；

用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码

%用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码clear; warning off; SE = strel('diamond',4); BW1 = imread('cameraman.tif'); BW2 = imerode(BW1,SE); BW3 = imdilate(BW2,SE); BW4 = BW1-BW3; %rgb转灰度 if isrgb(BW4)==1 I_gray=rgb2gray(BW4); else I_gray=BW4; end figure,imshow(I_gray); I_double=double(I_gray);%转化为双精度 [wid,len]=size(I_gray); colorlevel=256; %灰度级 hist=zeros(colorlevel,1);%直方图 %threshold=128; %初始阈值 %计算直方图 for i=1:wid for j=1:len m=I_gray(i,j)+1; hist(m)=hist(m)+1; end end hist=hist/(wid*len);%直方图归一化 miuT=0; for m=1:colorlevel miuT=miuT+(m-1)*hist(m); end xigmaB2=0; for mindex=1:colorlevel threshold=mindex-1; omega1=0; omega2=0; for m=1:threshold-1 omega1=omega1+hist(m); end omega2=1-omega1; miu1=0; miu2=0; for m=1:colorlevel if m

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现

本科毕业论文（设计） 题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院：计算机与信息工程学院学生： 学号： 专业： 年级： 完成日期：2012 年04 月 指导教师：

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字：数字图像；分割；MATLAB

The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract : Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLABto do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB