计算机专业毕业设计-车牌号识别系统的设计与实现.pdf

东北大学本科毕业设计（论文）摘 要车牌号识别系统的设计与实现摘要近年来，随着经济和交通事业的发展，机动车辆的数量大幅增加，交通压力 越来越大，由此诞生了智能交通系统。在智能交通系统中，车牌号码的智能识别 是很重要的一个部分，而车牌号码识别的基础是车牌的定位，它是车牌号码识别 的首要和关键的任务，因此，不论在学术界还是在业界，人们都对车牌定位技术 给予了高度的重视，研究与开发车牌定位的算法具有十分重要的实用意义。因此 本文设计了一个车牌定位系统。系统的主要功能是对车牌图像中的车牌位置进行确定，包括图像的灰度和二 值化处理，图像的降噪处理，车牌上下边缘和左右边缘的确定，车牌图像的剪裁。图像的降噪处理主要包括提取边缘和中值滤波两个部分。本系统的不同模块都采用了不同的方法进行设计。其中，灰度转化算法是根 据相应公式对彩色图像的每个像素进行计算得出新的像素灰度值，生成灰度图像 的过程中要使用到调色板。中值滤波算法是根据图像噪声的特征选用合适的中值 滤波器对图像进行降噪处理。图像剪裁是根据位图文件结构，白己定义一个新的 文件头和其他结构，然后将确定的图像区域中的像素信息复制过来。最后，用多幅位图格式的车牌图像对系统进行测试，结果表明该系统能够准 确识别车牌的位置，文中给出了相应的图像测试结果的截图。本文首先进行了系 统的需求分析。然后采用分模块的方法对系统进行了设计，叙述了各个模块用到 的相关算法的设计和实现，并叙述了中值滤波器设计和实现。并通过对系统的测 试，对其功能进行评估。在论文的最后，进行了总结，介绍了系统的特点和不足 之处，指出了下一步的工作方向。关键词：车牌号码识别；车牌定位；中值滤波II 东北大学本科毕业设计（论文）AbstractThe Design and Implementation of License Plate Recognition SystemAbstractIn recent yea rs,with the development of economy a nd tra nsport services,the number of motor vehicles ha d a substa ntia l increa se,a nd the tra ffic pressure is more a nd more serious,thus,the intelligent tra nsporta tion systems wa s born.In intelligent tra nsporta tion systems,license pla te numbers identifica tion is a very importa nt pa rt,the license pla te number recognition is ba sed on the positioning of the license pla te,it is the first a nd critica l ta sk of the license pla te number recognition,therefore,whether in the a ca demic Sector or in the industry,people give a high degree of a ttention on the pla te positioning technology,resea rch a nd development license pla te loca tion a lgorithm ha s a very importa nt pra ctica l significa nce.This a rticle designs a pla te positioning systemSystems ma in function is identified by the license pla te of vehicle license pla te loca tion in a n ima ge,including gra y a nd bina ry ima ge processing,ima ge noise reduction,right edge a nd left edge a nd the 叩per a nd lower pla te identifica tion,the cut of the license pla te ima ges.Ima ge noise reduction processing includes edge extra ction a nd media n filter two pa rts.Different modules of the system ha ve a dopted a different a pproa ch to design.Among them,the gra y-sca le conversion a lgorithm is ba sed on the corresponding formula to ca lcula ted for ea ch pixel in the color ima ge a nd get a new pixel gra y va lue,a color pa lette will be used in the process of produces a gra ysca le ima ge.Media n filtering a lgorithm is ba sed on the cha ra cteristics of ima ge noise to choice a media n filter.Cut is ba sed on a bitma p ima ge file structure,define a new file hea der a nd other structures,a nd then copy the pixel da ta from the source a rea to the ta rget a rea.In the la st of the pa per,usesome license pla te bitma p ima gesfor the test,the screenshot ima ge shows the results of the system,a nd then a na lyze the test results.F irstly,a requirement a na lysis is ma de for the system Then the method of sub-module designing is used in this system,a nd describes the va rious modules a nd implementa tion of releva nt a lgorithms used in the design,a lso,the design a nd implementa tion of media n filter is described.Then,through testing,to a ssess its III东北大学本科毕业设计（论文）Abstractfunction.F ina lly,ma ke a summa ry,describes the fea tures a nd shortcomings of the system,a nd pointing out the next sta ge of work direction.Keywords:License pla te recognition;License pla te loca tion;medium filteringIV东北大学本科毕业设计（论文）目录目录毕业设计（论文）任务书.I摘要.IIAbstract.Ill第1章引言 11.1 课题的研究背景及来源.11.2 课题研究的目的和意义.21.3 国内外研究现状.21.3.1 国内研究现状.31.3.2 国外研究现状.41.4 论文结构安排.4第2章相关理论简介.72.1 图像处理和识别技术简介.72.2 图像增强.82.3 图像分割.92.3.1 图像分割的定义.9232图像分割算法分类.102.4 位图和真彩色图像编码介绍.112.4.1 位图简介.112.4.2 真彩色图像简介.152.5 中值滤波简介.152.6 本章小结.16第3章需求分析.193.1 系统实现目标.193.2 系统开发运行环境.193.3 整体系统分析.193.4 详细业务分析.203.4.1 灰度化.203.4.2 进一步对图像的降噪处理.203.4.3 车牌区域的截取.213.5 本章小结.21V东北大学本科毕业设计（论文）目录第4章系统设计.234.1 系统文件结构的整体设计.234.2 系统文档结构.244.3 系统各个模块的设计.254.3.1 打开和显示图像.254.3.2 图像的灰度转换.264.3.3 图像二值化.274.3.4 削弱干扰保留边缘.284.3.5 中值滤波.284.3.6 寻找车牌上下边缘.294.3.7 寻找车牌左右边缘.304.3.8 图像的截取和显示.314.4 本章小结.31第5章系统实现.335.1 系统总体执行流程.335.2 公共函数库.335.2.1 DIBAPI 的定义.335.2.2 算法的定义.365.3 系统各个模块的实现.375.3.1 打开和显示图像.375.3.2 图像的灰度转换.395.3.3 图像的二值化.405.3.4 削弱干扰保留图像边缘.415.3.5 中值滤波.415.3.6 寻找车牌上下边缘.435.3.7 寻找车牌左右边缘.445.3.8 车牌截取.445.4 本章小结.45第6章系统测试.476.1 系统测试.476.1.1 系统演示结果.47VI东北大学本科毕业设计（论文）目录6.1.2 结果分析.516.2 本章小结.51第7章结论.537.1 本文工作总结.537.2 展望.53参考文献.54致谢.56VII东北大学本科毕业设计(论文)第1章引言第1章引言1.1 课题的研究背景及来源近年来，随着全球经济的发展，交通事业也快速发展起来，机动车辆的规模 大幅度增加，整个社会对交通运输的需求也不断增大。无论是发达国家还是发展 中国家，都不同程度的受交通问题的困扰。交通拥挤、事故、环境污染已成为最 难消除的现代社会公害之一。面对日益严重的交通问题，各国专家提出了多种解 决办法，但这些办法或受到投资和资源的制约，或受到见效面狭窄、见效期长等 限制，尤其是发达国家的公路网早已建成，不可能靠大量拆迁来增建和拓建交通 设施。同时，人们越来越多的从保护环境、节约能源和谋求社会可持续发展的角 度来考虑问题。因此，随着计算机处理能力的增强和数字图像处理技术、通讯技 术、信息技术的飞速发展，将车辆、道路、使用者三者紧密集合起来，用系统的 观点进行思考，把先进的技术运用于智能交通系统(Intelligent Tra nsporta tion System简称ITS)的开发中来。ITS是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通 运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。通过改进(通常是实时地)交通网络的管理者和其 他用户的决策，从而改善整个运输系统的运行，它是世界道路交通管理的发展趋 势川。车牌识别系统(License Pla te Recognition System)是TS中一个非常重要的方 向，主要由图像采集、车牌定位、字符分割以及字符识别四部分组成，己经越来 越受到人们的重视。它具有良好的实际应用价值，目前主要应用于公路治安卡口、开放式收费站、车载移动查车、违章记录系统、门禁管理、停车场管理等场合。所谓车牌定位(License Pla te Loca tion),就是把车牌区域完整的从一幅具有复 杂背景的车辆图像中分割出来。它是进行车牌识别的首要任务和关键技术，能否 将牌照的位置找出来，决定着车牌识别的后续工作能否继续进行，如果不能正确 找到牌照的位置，那么就无法将它分割出来，字符分割和字符识别工作将无从谈 起。同时，车牌定位的效率也直接影响着整个识别系统的效率，一个高效率的车 牌识别系统首先必须是建立在高效的车牌定位算法的基础之上。因此，不论在学 1 东北大学本科毕业设计(论文)第1章引言术界还是在业界，人们都对车牌定位技术给予了高度的重视，研究与开发车牌定 位的算法具有十分重要的实用意义。1.2 课题研究的目的和意义本模拟系统使用的是基于灰度图像纹理特征分析的车牌定位方法来实现对 特定照片中车牌的定位。传统的纹理特征分析定位算法大多基于灰度图像来分析的，因此该算法需 要对图像进行预处理，将彩色图像转换为灰度图像，然后进行行扫描，找出图像 中每一行所含有的车牌线段，记录下它们的起始坐标和长度，如果有连续若干行 均存在不少于一个的车牌线段，且行数大于某一确定的阈值，则认为在行的方向 上找到了车牌一个候选区域，并确定了该候选区域的起始行和高度；在已找到的 可能存在车牌的区域做列扫描，以确定该车牌候选区域的起始行和高度以及起 始列坐标和长度，由此确定一个车牌区域；继续在其他可能存在车牌的区域寻找,直至找到所有的车牌候选区域。该算法对于牌照倾斜或变形以及光照不均、偏弱 或偏强有很好的效果，但对噪声敏感，对于背景复杂的图像可以结合垂直投影的 方法来得到真正的车牌区域，可以有效地解决背景复杂的车牌定位。车牌定位技 术是车牌识别系统中的一个重要环节，在定位的精度、计算速度和适用的可靠性 方面还需要进一步改进和提高。目前，还没有一种算法能够实现对于任意背景、位置和光照条件下的汽车图像进行车牌定位。因此，本模拟程序是针对特定的汽 车图片进行识别，主要目的是了解一些图像处理的算法和学习基于MF C的程序 设计。1.3 国内外研究现状目前最常用的车牌识别方法就是数字图像处理技术，数字图象处理(Digita l Ima ge Processing)是指利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期 的结果的技术，也称为计算机图象处理(Conputer Ima ge Processing)o现在DIP 已经成为工程学、计算机科学、信息科学、生物学以及医学等各学科学习和研究 的对象。基于图像处理的车牌定位识别技术，是一种无源型车辆牌照定位识别技 术，他通过对运动或静止车辆的车牌号码的无接触采集图像,利用图像处理技术、模式识别技术及神经网络技术等，进行车辆牌照的实时定位识别。2 东北大学本科毕业设计（论文）第1章引言1.3.1 国内研究现状我国大城市交通拥堵问题己相当严重，道路基础设施远远不如发达国家，交 通运输体系和结构也与发达国家不同，因此发展我国的ITS要结合中国的实际情 况，总结发达国家交通发展的经验和教训，确立适合中国国情的发展战略。在这 种背景下，车牌识别系统作为ITS的重要前端设备，在交通调查、交通监管和车 辆管理等方面发挥着举足轻重的作用，对这项课题的研究必将推动我国交通管理 自动化的进程。国内常见的基于图像的车牌定位技术可分为以下几种：（1）基于彩色图像的定位算法，定位准确，精度高。但适应性差，对于偏 色，以及背景颜色干扰等情况无法做出有效处理，因此很少单独使用。近年来，在这一方面做出有益尝试的有上海交通大学的赵雪春等，他们提出了一种基于色 彩分割的及多级混合集成分类器的车牌定位识别方法；浙江大学的张引、潘云鹤 也对基于彩色图像的牌照定位方法进行了研究，提出了彩色边缘检测算子Color-Prewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法ColorLPo（2）基于边缘检测的车牌定位算法，定位准确，速度慢，漏检率高，误检 率高。此类算法中最典型的如Vhrsha Ka ma t等用Hough变换从车辆图像中检测 到车牌边框，实现车牌定位。（3）基于灰度值变化的车牌定位算法，速度快，但因为只依据车牌尺寸及 形状来确定目标，所以误检率很高。（4）基于神经网络的车牌定位方法，自适应能力强、准确率高，但计算量 大，当牌照尺寸发生变化较大变化时，就必须对神经网络进行重新训练。典型算 法有Sirthina phong等采用的四层神经网络实现车牌定位。（5）基于数学形态学的定位方法，对特定场景定位效果较好，且速度较慢。比较典型的算法有Joe C.H.Poon用数学形态因子对车牌的二值化图像进行处理，实现定位。（6）遗传算法定位，在图像质量较差是对目标区域有很好的增强效果，在 光线较弱的夜里也能有不错的效果，但其原理是通过不断地迭代优化运算来提高 效能，所以，虽然其总有进一步优化的潜力，但运算速度慢却是其致命瓶颈。3 东北大学本科毕业设计（论文）第1章引言1.3.2 国外研究现状车牌定位的研究国外起步较早，世界各国都在进行适用于本国汽车牌照的自 动跟踪识别，美、日、韩等国现在已经有了一些相应的系统（基于传感器）问世，并已获得较好的社会和经济效益。目前的牌照识别系统已经达到了一定的识别率，但是，在天气条件差的情况 下或夜晚时，识别率会明显下降，因此现有的识别系统要达到完全实用化仍然有 很长的路要走。现有的比较好的方法主要有J.Ba rroso等提出的基于水平线搜寻 的定位方法；RPa risi等提出的基于DF T变换的频域分析方法；Cha rl Coetzee提 出的基于Nib la ck二值化算法及自适应边界搜索算法的定位方法；Ba rroso J.Buls-Cruz等人提出的基于扫描行的车牌提取算法等。上述算法尽管能在一定条 件下分割出车牌，但对于许多的客观干扰，如天气、背景、车牌磨损、图像倾斜 等，特别是应用到中国，定位效果并不十分理想。而以色列的Hi-Tech公司、新 加坡的Opta sia公司、香港的Asa i Vis io nTec hno lo gy公司分别研制了名为See/Ca r System、VLPRS、VECON的汽车牌照识别系统性能较好，这三种产品所能识别 的汽车图像均为单车牌的灰度图像，即每幅灰度图像中只能含有一个车牌，并未 涉及多车牌的识别问题。VLPRS、VECON分别适合于对新加坡格式和香港格式 的车牌进行识别，H-Tech公司则研制出了多种See/Ca r System,每种See/Ca r System适合于某一国家的车牌识别，其中See/Ca r System型的车牌识别系统可对 中国格式的车牌进行识别，但不能识别车牌中的汉字。以色列Za mir开发的“All-in-One”产品La ne Controller,集成了图像传感器、近红外光LED照明、识 别算法处理器和车辆检测器于一体，已在欧洲多个国家得到应用；新加坡Opta sia 公司的IMPS系统，是一个综合的多通道系统，被马来西亚和新加坡用到识别移 民的关卡中。我国目前还没有类似的系统问世，而引进国外这些系统不仅费用高而且由于 各国车牌和实际的交通环境不同，引进的系统也无法满足我国城市化的需求。1.4 论文结构安排本文在介绍了图像处理方面理论知识的基础上，对一幅车牌图像进行相关处 理，最后对图像中车牌进行定位。各章的内容组织如下：4 东北大学本科毕业设计（论文）第1章引言第2章介绍了图像处理的一些知识，还有一些常用的图像处理、分割算法，并且简单的介绍的位图文件和真彩色图像文件的文件结构，最后对中值滤波进行 了介绍。第3章介绍了系统的开发环境和运行环境，分析系统的各个模块的大体实现 方法。第4章对系统进行总体设计，并对打开和显示图像，图像的灰度和二值化，中值滤波，寻找车牌边缘和图像剪裁进行了详细的设计。第5章介绍了系统各模块之间连接的实现，并按照系统流程图，依次介绍了 打开和显示图像，图像的灰度化，图像的二值化，削弱干扰保留边缘，中值滤波，寻找上下边缘，寻找左右边缘和车牌截取这8个部分的实现。第6章对系统从需求功能上进行测试，然后对系统定位的结果进行分析，找 出其中的不足之处并分析原因。第7章结论部分是对整个论文工作的总结以及下一步工作的展望，指出我们 工作中有待改进的地方，同时指明了下一步的研究方向。5 东北大学本科毕业设计（论文）第1章引言6 东北大学本科毕业设计(论文)第2章相关理论简介第2章相关理论简介2.1 图像处理和识别技术简介图像处理(ima geprocessing),用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的 技术，又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像 机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称 为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图 像分析等。图像处理一般指数字图像处理。虽然某些处理也可以用光学方法或模 拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为 图像处理的主要方面。从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息。目的是得到某种数值结果，而 不是产生另一个图像。图像分析的内容和模式识别、人工智能的研究领域有交叉,但图像分析与典型的模式识别有所区别。图像分析不限于把图像中的特定区域按 固定数目的类别加以分类，它主要是提供关于被分析图像的一种描述。为此，既 要利用模式识别技术，又要利用关于图像内容的知识库，即人工智能中关于知识 表达方面的内容。图像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特征，然后对图像 进行符号化的描述。这种描述不仅能对图像中是否存在某一特定对象作出回答，还能对图像内容作出详细描述。图像处理的各个内容是互相有联系的o 一个实用的图像处理系统往往结合应 用几种图像处理技术才能得到所需要的结果。图像数字化是将一个图像变换为适 合计算机处理的形式的第一步。图像编码技术可用以传输和存储图像。图像增强 和复原可以是图像处理的最后目的，也可以是为进一步的处理作准备。通过图像 分割得出的图像特征可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析的基础。图像匹配、描述和识别对图像进行比较和配准，通过分制提取图像的特征及相互 关系，得到图像符号化的描述，再把它同模型比较，以确定其分类。图像匹配试 图建立两张图片之间的几何对应关系，度量其类似或不同的程度。匹配用于图片 7 东北大学本科毕业设计（论文）第2章相关理论简介之间或图片与地图之间的配准，例如检测不同时间所拍图片之间景物的变化，找 出运动物体的轨迹。从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息称为图像分析。图像分析的基本 步骤是把图像分割成一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集，度量 它们的性质和关系，最后把得到的图像关系结构和描述景物分类的模型进行比较,以确定其类型。识别或分类的基础是图像的相似度。一种简单的相似度可用区域 特征空间中的距离来定义。另一种基于像素值的相似度量是图像函数的相关性。最后一种定义在关系结构上的相似度称为结构相似度。以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各种自动化的系统，如 字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动军事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中，往往需综合应用模式 识别和计算机视觉等技术，图像处理更多的是作为前置处理而出现的。图像识别是近20年来发展起来的一门新兴技术科学，它以研究某些对象或 过程（统称图像）的分类与描述为主要内容。图像识别所研究的领域十分广泛，它可以是医学图像中的癌细胞识别；机械加工中零部件的识别、分类；可以是从 遥感图片中辨别农作物、森林、湖泊和军事，以及判断农作物的长势，预测收获 量等；可以是自引导小车中的路径识别；邮政系统中自动分拣信函；交通管制、识别违章行驶的汽车牌照；银行的支票识别、身份证识别等。2.2 图像增强图像增强是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理。在图像信号的 采集、输入等过程中，总会使得图像的质量下降。例如，按检测对象大小和形状 的要求看，图像的边缘过于模糊；在相当满意的一幅图像上会发现多了一些不知 来源的黑点或白点；图像的失真、变形等。总之，输入的图像在视觉效果和识别 方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题统称为“质量”问题。图像增强的目的是采用一系列技术改善图像的效果或将图像转换成一种更 适合于人或者计算机进行分析处理的形式，主要是指按需要对图像就行适当的变 换突出某些有用的信息，去除或者削弱无用的信息，如改变图像对比度、去除噪 声或者强调边缘的处理等。8 东北大学本科毕业设计（论文）第2章 相关理论简介图像增强的一些基本方法23有：（1）图像变换（2）直方图变换（3）灰度 变换（4）图像平滑（5）图像锐化。2.3 图像分割图像分割（Ima ge Segmenta tion）是把图像分割成若干个特定的、具有独特 性质的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。在对图像的研究和应用中，人们 往往仅对图像的部分感兴趣（目标或背景），它们一般对应图像中特定的、具有 独特性质的区域。为了分析和识别目标，需要将它们分割并提取出来。图像分割是由图像处理转到图像分析的关键。一方面，它是目标图像表达的 基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，图像分割和分割的目标表达、特征 提取和参数测量等将原始图像转化为数学表达形式，使得利用计算机进行图像分 析和理解成为可能。2.3.1 图像分割的定义有关图像分割的解释和表述有很多，借助于集合概念对图像分割可给出如下 比较正式的定义：令集合R代表整幅图像的区域，对R的分割可看成将R分成N个满足以下 5个条件的非空子集（子区域）Ri,R2,Rn：叫Ri=R；（2）对所有 i和 j,有iwj,Ri n Rj=0；（3）对i=l,2,N,有 P（RD=True；（4）对iwj,P（Rj UR）=F a lse；（5）i=1,2,N,氏是连通的区域。其中，P（RP是对所有在集合中元素的逻辑谓词，0表示空集。下面先对上述各个条件分别给予简略解释。条件指出对一幅图像分割所 得到的全部子区域的总和（并集）应能包括图像中所有像素（就是原图像），或 者说分割应该将图像中的每个像素都分进某个子区域中。条件指出在分割结 果中各个子区域是互不重叠的，或者说在分割结果中一个像素不能同时属于两个 9 东北大学本科毕业设计（论文）第2章相关理论简介区域。条件（3）指出在分割结果中每个子区域都有独特的特征，或者说属于同一 个区域中的像素应该具有某些相同特性。条件指出在分割结果中，不同的子 区域具有不同的特性，没有公共元素，或者说属于不同区域的像素应该具有一些 不同的特性。条件要求分割结果中同一个子区域内的像素应当是连通的，即 同一个子区域内的任意两个像素在该子区域内互相连通，或者说分割得到的区域 是一个连通纽元。另外，上述这些条件不仅定义了分割，也对进行分割有指导作用。对图像的 分割总是根据一些分割准则进行的。条件与条件说明正确的分割准则应可 适用于所有区域和所有像素，而条件和条件说明合理的分割准则应能帮助 确定各区域像素由代表性的特性，条件说明完整的分割准则应直接或间接地 对区域内像素的连通性有一定的要求或限定。最后需要指出，实际应用中图像分割不仅要把一幅图像分成满足上面5个条 件的各具特性的区域而且需要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算 真正完成了图像分割的任务。2.3.2 图像分割算法分类图像分割算法的研究一直受到人们的高度重视，到目前为止，提出的分割算 法已经多达上千种，由于现有的分割算法非常多，所以将它们进行分类的方法也 提出了不少。例如有把分割算法分成3类的：（1）边缘检测、（2）阀值分割和区 域生长。但事实上阀值分割的方法在本质上也是一种区域提取方法，所以实 际上包含了（1）。另外也有把分割算法分成六部分进行讨论的：（1）阀值分割、（2）像素分类、（3）深度图像分割、（4）彩色图像分割、（5）边缘检测和基于模糊集的 方法。从算法的角度来看，各部分内容是由重叠的。事实上对深度图像和彩色图 像的分割仍须用或可用（1）、（2）或（5）这几部分中的方法进行，而所讨论的只是 把模糊集合理论用于（1）、（2）和（5）中的方法里。另外（1）和（2）中的方法有许多相似 支持，而常见的基于区域生长原理的算法却没有包含进这些类中。10 东北大学本科毕业设计（论文）第2章相关理论简介2.4 位图和真彩色图像编码介绍2.4.1 位图简介要进行图像分析和处理首先就要得到图像的数据，这些数据包括图像的宽、高、每个像素的颜色值。因为每种文件都有它自己的存放格式，下面简单介绍 BMP文件的存放格式。本程序采用的输入图像即为BMP位图。BMP（Bitma p-F ile）图形文件是 Windows采用的图形文件格式，在 Windows 环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。Windows系统内部 各图像绘制操作都是以BMP为基础的。位图是由像素（Pixel）组成的，像素是 位图最小的信息单元，存储在图像栅格中。每个像素都具有特定的位置和颜色值。按从左到右、从上到下的顺序来记录图像中每一个像素的信息，如：像素在屏幕 上的位置、像素的颜色等。位图图像质量是由单位长度内像素的多少来决定的。单位长度内像素越多，分辨率越高，图像的效果越好。Windows 3.0以前的BMP 图文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备相关位图 DDB（device-dependent bitma p）文件格式。Windows 3.0 以后的 BMP 图象文件与显 示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB（device-independent bitma p）格式（注：Windows 3.0 以后，在系统中仍然存在 DDB位图），目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储 的图象。一个BMP格式的文件通常有BMP的扩展名，但有一些是以rle为扩展名的,He的意思是行长度编码（run length encoding）o这样的文件意味着其使用的数据 压缩方法是BMP格式文件支持的两种也方法中的一种。BMP文件可用每像素 1 位（单色），2 位（4 色，CGA）,4 位（16 色，VGA）,8 位（256 色），16 位（增强色），24位和32位（真彩色）来编码颜色信息，这个位数称作图像的颜 色深度，它决定了图像所含的最大颜色数。一幅1-bpp（位每像素，bit per pixel）的图像只能有两种颜色。而一幅24-bpp的图像可以有超过16兆种不同的颜色。RGB是位图颜色的一种编码方法，用红、绿、蓝三原色的光学强度来表示一种 颜色。这是最常见的位图编码方法，可以直接用于屏幕显示。CMYK是位图颜 色的另一种编码方法，用青、品红、黄、黑四种颜料含量来表示一种颜色，可以 直接用于彩色印刷。-11-东北大学本科毕业设计(论文)第2章相关理论简介一个典型BMP文件的结构。以256色也就是8-bpp为例，文件被分成4个 主要的部分：位图文件头(bitma p-file hea der)位图信息头(bitma p-infcrma tion hea der)颜色表(color ta ble)和定义位图的字节阵列即位图数据本身。(1)位图文件头位图文件头包含关于这个文件的信息。如从哪里开始是位图数据的定位信息、文件大小等等。以下是位图文件头结构的定义：typedef struct ta gBITMAPF ILEHEADER WORDbflype;DWORDbfSize;WORDbfReservedl;WORDbfReserved2;DWORDbflDfiEBits;BITMAPF ILEHEADER,F AR*LPBITMAPF ILEHEADER,*PBITMAPF ILEHEADER;其中bfType值应该是“BM”(0 x4d42),标志该文件时位图文件。bfSize的值 是位图文件的大小。(2)位图信息头位图信息头包含了单个像素所用字节数以及描述颜色的格式，此外还包括位 图的宽度、高度、目标设备的位平面数、图像的压缩格式。以下是位图信息头结构的定义：typedef struct ta gBITMAPINF OHEADER DWORDbiSize;LONGbiWidth;LONGbiHeight;WORDbiPla nes;WORDbiBitCount;DWORDbiCoirpression;DWORDbiSizelma ge;LONGbiXPelsPerMeter;12 东北大学本科毕业设计（论文）第2章相关理论简介LONG biYPelsPerMeter;DWORD biClrUsed;DWORD biClrlnporta nt;BITMAPINF OHEADER,F AR*LPBITMAPINF OHEADER,*PBITMAPINF OHEADER;下面是对结构体当中各个成员变量的说明：biSize：结构 BITMAPINF HEADER 的字节数，即 sizeof（BITMAPINF HEADER）；biWidth：以像素为单位的图像宽度；biHeight：以像素为单位的图像高度；biPla nes：目标设备的位平面书；biBitCount：每个像素的位数；biConression：图像的压缩格式（这个值几乎总是为0）；biSizeima ge：以字节为单位的图像数据的大小（对BI_RGB压缩方式而言）；biXpelsPerMeter：水平方向上每米的像素个数；biYpelsPerMeter：垂直方向上每米的像素个数；biClrused：调色板中实际使用的颜色书,这个值通常为0,表示使用biBitCount 确定的全部颜色，例外是使用的颜色的数目小于定制的颜色深度的颜色数目的最 大值。biClrlmporta nt：显示位图时的颜色数，这个值通常为0,表示所有的颜色都 是必需的。对于其中的biBitCount,分别有以下定义：0：用在JPE G格式中；1：单色图，调色板中含有两种颜色，也就是我们通常说的黑白图片；4：16色图；8：256色图，通常说的灰度图；16：64K色图，一般没有调色板，图像数据中每两个字节表示一个像素，5 个或6个位表示一个RGB分量；13 东北大学本科毕业设计(论文)第2章 相关理论简介24：16M真彩色图，一般没有调色板，图像数据中每3个字节表示一个像 素，每个字节表示一个RGB分量；32：4G真彩色，一般没有调色板，每4个字节表示一个像素，相对24位真 彩色图而言，加入了一个透明度，即RGBA模式。(3)颜色表颜色表一般是针对16位以下的图像而设置的，对于16位和16位以上的图 像，由于其位图像素数据中直接对对应像素的RGB(A)颜色进行描述，因而省 去了调色板。而对于16位以下的图像，由于其位图像素数据中记录的只是调色 板索引值，因而需要根据这个索引到调色板去取得相应的RGB(A)颜色。颜色 表的作用就是创建调色板。对显示卡来说，如果它不能一次显示超过256种颜色，读取和显示BMP文件的程序能够把这些RGB值转换到显示卡的调色板来产生 准确的颜色。颜色表的颜色表项结构定义如下：typedef struct ta gRGBQUAD BYTE rgbBlue;BYTE rgbGreen;BYTE rgbRed;BYTE rgbReserved;RGBQUAD;其中需要注意的问题是，RGBQUAD结构中的颜色顺序是BGR,而不是平 常的RGB。(4)位图数据BMP文件的位图数据格式依赖于编码每个像素颜色所用的位数。对于一个 256色的图像来说，每个像素占用文件中位图数据部分的一个字节。像素的值不 是RGB颜色值，而是文件中色表的一个