基于MATLAB的车牌识别毕业设计(7)

通常使用3×3的掩模，有时也使用强调中心象素或其邻接性的拉普拉斯算子(这种近似不再具有旋转不变性)。

拉普拉斯算子的缺点：它对图像中的某些边缘产生双重响应。 图像锐化(shapeening)

图像锐化的目的是图像的边缘更陡峭、清晰。锐化的输出图像f是根据下式从输入图像g得到的：f(i，j)=g(i，j)-c s(i，j)，其中c是反映锐化程度的正系数，s(i，j)是图像函数锐化程度的度量，用梯度箅子来计算，Laplacian箅子常被用于这一目的。

(三)第二类梯度算子--二阶导数过零点算子

根据图像边缘处的一阶微分(梯度)应该是极值点的事实，图像边缘处的二阶微分应为零，确定过零点的位置要比确定极值点容易得多也比较精确。右侧是Lena的过零点检测结果。 为抑制噪声，可先作平滑滤波然后再作二次微分，通常采用高斯函数作平滑滤波，故有LoG(Laplacian of Gaussian)算子。

高斯-拉普拉斯(LoG，Laplacian of Gaussian)算子。噪声点对边缘检测有较大的影响，效果更好的边缘检测器是高斯-拉普拉斯(Lo G)算子。它把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果更好。 过零点检测

在实现时一般用两个不同参数的高斯函数的差DoG(Difference ofGaussians)对图像作卷积来近似，这样检测来的边缘点称为f(x，y)的过零点(Zero—crossing)。与前面的微分算子处仅采用很小的邻域来检测边缘不同，过零点(Zero-crossing)的检测所依赖的范围与参数。有关，但边缘位置与0的选择无关，若只关心全局性的边缘可以选取比较大的邻域(如0=4时，邻域接近40个象素宽)来获取明显的边缘。过零点检测更可靠，不易受噪声影响，但．缺点是对形状作了过分的平滑，例如会丢失且明显的角点；还有产生环行边缘的倾向。

产生环行边缘的原因是：图像的边缘多出现于亮度呈现突起或凹陷的位置上，其附近边缘法向线条上一阶微分会出现两个极值点，也就是会出现两个过零点。其整体结果是边缘呈现环行状态。

(四)Canny边缘提取（或边缘检测Edge Detection)

在如下的三个标准意义下，Canny边缘检测算子对受闩噪声影响的阶跃型边缘是最优的：

26

1)检测标准--不丢失重要的边缘，不应有虚假的边缘； 2)定位标准--实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差最小； 3)单响应标准--将多个响应降低为单个边缘响应。 canny边缘检测算子的提出是基于以下概念：

(1)边缘检测算子是针对一维信号和前两个最优标准(即检测标准和定位标准)表达的，用微积分方法可以得到完整的解；

(2)如果考虑第三个标准(多个响应)，需要通过数值优化的办法得到最优解，该最优滤波器可以有效地近似为标准差为(的高斯平滑滤波器的一阶微分，其误差小于20%，这是为了便于实现；这与Mar—Hild reth边缘检测算子很相似；它是基于LoG边缘检测算子的；

(3)将边缘检测箅子推广到两维情况。阶跃边缘由位置、方向和可能的幅度(强度)来确定。可以证明将图像与一对称2 D Gaussian做卷积后再沿梯度方向微分，就构成了一个简单而有效的方向算子(回想一下，LoG过零点算子并不能提供边缘方向的信息，因为它使用了Laplacian滤波器)。

(4)由于噪声引起的对单个边缘的(多个)虚假响应通常造成所谓的“纹状(streaking)\问题。一般而言，该问题在边缘检测中是非常普遍的。边缘检测算子的输出通常要做阈值化处理，以确定哪些边缘是突出的。纹状是指边缘轮廓断开的情形，是由算子输出超出或低于阈值的波动引起的。纹状现象可以通过带滞后的阈值处理(thresh01ding withhysteresis)来消除；如果边缘响应超过一给定高阈值时，这些象素点构成了某个尺度下的边缘检测算子的确定的输出。个别的弱响应通常对应于噪声，但是如果这些点是与某些具有强响应的点连接时，它们很可能是图像中真实的边缘。这些连接的象素点在当其响应超过一给定的低阈值时，就被当作边缘象素。这里的低阈值和高阈值需要根据对信噪比的估计来确定。

(5)算子的合适尺度取决于图像中所含的物体情况。解决该未知数的方法是使用多个尺度，将所得信息收集起来。不同尺度的Canny检测算子由高斯的不同的标准差(来表示。有可能存在几个尺度的算子对边缘都给出突出的响应(即信噪比超过阈值)；在这种情况下，选择具有最小尺度的算子，因为它定位最准确。特征综合方法(Feature synthesis appmach),首先标记出所有由最小尺度算子得到的突出边缘。具有较大尺度(的算子产生的边缘根据它们(标记出的边缘)合成得到(即，根据从较小的尺度收集到的证据来预测较大尺度(应具有的作用效果)。

27

然后将合成得到的边缘响应与较大尺度(的实际边缘响应作比较。仅当它们比通过合成预测的响应显著地强时，才将其标记为边缘。

这一过程可以对一个尺度序列(从小到大)重复进行，通过不断加入较小的尺度中没有的边缘点的方式累积起来生成边缘图。

以上是对各种算法的解释，得出：

Robert 算子：边缘定位准确，但对噪声敏感，去噪声作用小，适合与边缘明显且噪声较小的图像分割；

Soble 算子：他是方向性的，在水平和垂直方向上形成了最强烈的边缘。Soble 算子不仅能检测边缘点，而且能抑制噪声影响，对灰度渐变和噪声较多的图像处理的较好；

Prewitt算子：与Soble 算子相比，对噪声抑制较弱；

Laplace 算子：它是一个与方向无关的各向通行边缘检测算子，对细线和孤立点检测效果好，但边缘方向信息丢失，常产生双像素的边缘，对噪声有双倍加强作用，很少直接用于检测边缘。

Canny算子：边缘检测的方法是寻找图像梯度的局部极大值，它使用两个阈值来分别检测强边缘和弱边缘，而且仅当弱边缘和强边缘相连时，弱边缘才会包含在输出中。

（2）灰度图像二值化

和灰度图像一样，二值图像只要一个数据矩阵，每个像素只取两个离散的值。实际上，这两个值就相当于开和关，对应于white和black。一个二值图像时以0和1的逻辑矩阵存储的。

灰度图像二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈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。在数字图像处理中，而值图像占有非常重要的地位，要进行二值化图像的处理与分析，首先，要把灰度图像二值化，得到二值图像，这样子有利于在对图像作进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度

28

值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，适用阈值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阈值选区技术来分割该图像。动态调节阈值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。

在MATLAB中，可以用inshow显示二值图像。

图3.8二值化效果图

3.7 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是建立的一门学科。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。它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。形态学运算针对二值化图像，并依据数学形态学集合论方法发展起来的图像处理方法。数学形态起源于岩相学对岩石结构的定量描述工作，近年来在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用，形成了一种独特的数字图像分析方法和理论。

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和模糊形态学来解决计算机视觉方面的问题。

通常，形态学图像处理表现为一种领域运算形式。有一种特殊定义的里ing预测和能够为“结构元素”，在每个像素位置上它与而制图相对应的区域进行特

29

定的逻辑运算，运算结果为输出图像的相应像素。常见的形态学运算有腐蚀和膨胀两种。

腐蚀是一种消除边界点的过程，结果是是目标缩小，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，形成联通阈。先付时候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。

膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，是边界向外不扩张的过程。可以用来填补物体中的空涧。膨胀作用会使物体的边界向外扩张，如果物体内部存在小空涧的话，经过膨胀操作这些涧被补上，因而不再是边界了。再进行腐蚀作用，外部边界将改变回原来的样子。

图3.9 膨胀后图片

闭运算是先膨胀再腐蚀，可以去掉目标内的孔。先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。它具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。

30

百度搜索“77cn”或“免费范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，免费范文网，提供经典小说综合文库基于MATLAB的车牌识别毕业设计(7)在线全文阅读。