项目二.docx
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项目二.docx
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项目二
题目二:
DSP在数字识别中的应用
-----车牌识别系统
(一)项目简介
(1)项目背景:
车牌识别(VehicleLicensePlateRecognition,VLPR)是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。
它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。
随着公路交通事业的迅速发展,人工管理方式已经不能满足实际的需要,微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。
汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。
通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管等等功能。
对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。
(2)项目设计基础:
DSP编程基础、数字信号处理知识、图像处理知识
(3)项目设计基本流程:
车牌识别基本的流程大致为:
将采集后的图像二值化,边缘提取,然后依次经过车牌定位、字符分割、字符识别等步骤。
(二)具体步骤及原理
(1)打开图像文件,读入车牌图像:
将之前准备好的图像luojie.bmp,在DSPCCS软件平台下,编程把图读取
到DSP的SDRAM中。
其中关键C语句为:
fi=fopen("E:
\\luojie.bmp","rb");
fread((char*)id,sizeof(char),54,fi);
for(i=0;i<16;i++)
{
fread((char*)id,sizeof(char),64,fi);
}
for(i=0;i { fread((char*)id,sizeof(char),128,fi); for(j=0;j { y[i][j]=id[j]; } } fclose(fi); (2)二值化: 对读入的图像进行二值化处理, 原理: 包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,最常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分: 大于T的像素群和小于T的像素群。 这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(BINARIZATION)。 图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 本项目二值化的关键C语句为: i=0; for(i=0;i { for(j=0;j { y[i][j]=255*((y[i][j])/200); } } (3)投影: 利用投影法把二值化结果分别向水平和垂直方向投影,在x轴上显示每列白点像素和,y轴上显示每行白点像素和。 这样可以确定每个字符的上下左右边沿。 关键C语句包括: //水平投影 for(i=0;i { for(j=0;j { if(y[i][j]>=200) p[i]++; } } //垂直投影 for(i=0;i { for(j=0;j { if(y[j][i]==255) {p[i]++;} } } (4)定位: 对目标位置进行定位,确定每个字符的上下左右边沿,选择合适的阈值定位出数字位置,并输出目标位置。 关键C语句包括: //分别寻找七位符号的上边坐标存入边沿存入变量up,down中 m=IMAGE_HEIGTH/2; temp=p[m]; for(i=m+1;i { if(temp>p[i]) { temp=p[i]; down=i; } if(temp==0) {down=i; break; } } temp=p[m]; for(i=m-1;i>=0;i--) { if(temp>p[i]) { temp=p[i]; up=i; } if(temp==0) { up=i; break; } } //分别寻找七位符号的左边坐标存入数组p1[]中,右边坐标存入p2[]中; for(i=0;i { if(p[i]>0) { if(flag==0) { p1[num]=i-1; flag=1; } } else { if(flag==1) { p2[num]=i; flag=0; num++; } } if((flag==1)&&(i==IMAGE_WIDTH-1)) { p1[num]=0; p2[num]=0; num++; break; } } //根据已得的每个字符的上下边沿坐标,左右边沿坐标画方框,标出文字; for(i=0;i<7;i++) { for(k=up;k { y[k][p1[i]]=255; y[k][p2[i]]=255; } } for(i=0;i<7;i++) { for(j=p1[i];j { y[up][j]=255; y[down][j]=255; } } } (三)项目结果 车牌图形如图 (1): 图 (1)车牌 利用DSP编译、调试、参数设置等过程如图 (2)、(3); 图 (2)编译、调试过程 图(3)参数设置 最后结果如图(4)、图(5): 图(4)最后结果 图(5)车牌图像的到识别 (四)结论 此次课程设计所用程序对图像规格要求较高,具有一定的局限性,应用范围也有限,有待提高,在此基础之上,以后我们还能够对程序进行修改,扩大适用范围。 这次课程设计是对之前所学相关知识的一次系统性的总结与应用,通过本次课程设计,我复习了数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法;掌握图像处理的常用算法、数字信号处理在数字识别中的应用及数字识别使用的基本算法;熟练了DSP的使用,掌握DSP的程序设计方法;学会用DSP对数字图像进行分析和处理。 大大提高了我的动手能力。 虽然这个设计做的并非对所以车牌都合适,但是在设计过程中所学到的学习方法是我最大收获和财富,相信定会使我受益终身。 (五)参考文献 [1]冈萨雷斯.数字图像处理(第二版).电子工业出版社,2007.8 [2]叶晨洲等,车辆牌照字符识别系统,计算机系统应用,1999(5),P10~13 [3]胡小锋、赵辉.VC++/MATLAB图像处理与识别使用案例精选.人民邮电出版社,2004.9 附: 完整程序: #include"math.h" #include"stdio.h" #defineIMAGE_WIDTH128 #defineIMAGE_HEIGTH32 voidmain() {FILE*fi; inti,j,k; inty[IMAGE_HEIGTH][IMAGE_WIDTH]; intp[128]={0},p1[128]={0},p2[128]={0},m,temp,up,down,num=0, flag=0; unsignedcharid[128]; //读入图像 fi=fopen("E: \\lu.bmp","rb"); fread((char*)id,sizeof(char),54,fi); for(i=0;i<16;i++) { fread((char*)id,sizeof(char),64,fi); } for(i=0;i { fread((char*)id,sizeof(char),128,fi); for(j=0;j { y[i][j]=id[j]; } } fclose(fi); //二值化 i=0; for(i=0;i { for(j=0;j { y[i][j]=255*((y[i][j])/200); } } //水平投影每行白点数相加 for(i=0;i { for(j=0;j { if(y[i][j]>=200) p[i]++; } } //从中间向上下边沿遍历,寻找上下边沿存入变量up,down中 m=IMAGE_HEIGTH/2; temp=p[m]; for(i=m+1;i { if(temp>p[i]) { temp=p[i]; down=i; } if(temp==0) {down=i; break; } } temp=p[m]; for(i=m-1;i>=0;i--) { if(temp>p[i]) { temp=p[i]; up=i; } if(temp==0) { up=i; break; } } //垂直投影,每列白点数之和存入数组p[]中 for(i=0;i { for(j=0;j { if(y[j][i]==255) {p[i]++;} } } //车牌是七位符号组成的,分别寻找七位符号的左边坐标存入数组p1[]中,右边坐标存入p2[]中; for(i=0;i { if(p[i]>0) { if(flag==0) { p1[num]=i-1; flag=1; } } else { if(flag==1) { p2[num]=i; flag=0; num++; } } if((flag==1)&&(i==IMAGE_WIDTH-1)) { p1[num]=0; p2[num]=0; num++; break; } } //根据已得的每个字符的上下边沿坐标,左右边沿坐标画方框; for(i=0;i<7;i++) { for(k=up;k { y[k][p1[i]]=255; y[k][p2[i]]=255; } } for(i=0;i<7;i++) { for(j=p1[i];j { y[up][j]=255; y[down][j]=255; } } }
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