李 瑩，李守榮，孫 震

(華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206)

車牌識別系統(tǒng)(LPR)在現(xiàn)代交通檢測和管理部門中發(fā)揮著舉足輕重的作用。車牌識別系統(tǒng)主要包括車牌定位、字符分割和字符識別三部分[1]。由于車牌定位的準(zhǔn)確與否將會直接影響到車牌識別的結(jié)果，因此，車牌定位是LPR的一項關(guān)鍵技術(shù)。常見的車牌定位技術(shù)主要有：邊緣檢測法[2]、投影法[3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[4]、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法[5]、基于彩色圖像的定位算法[6]。邊緣檢測法對車牌圖像邊框的連續(xù)性要求較高；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法計算量大，且要求車牌尺寸基本不變，否則必須對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重新訓(xùn)練；基于形態(tài)學(xué)的方法受噪聲影響比較大；基于彩色圖像的定位算法適應(yīng)性差，對于偏色以及背景顏色干擾等情況無法做出有效處理。

由于存在許多外在的干擾，背景信息往往比車牌信息更加復(fù)雜，給目標(biāo)搜索帶來巨大的困難，單一的定位方法已經(jīng)無法保證其有效性。為此，本文提出了一種綜合的定位算法，對預(yù)處理的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)的高帽變換后，利用邊緣檢測得到連通區(qū)域進(jìn)行粗定位，然后結(jié)合Hough變換和車牌的先驗知識進(jìn)行車牌的精定位，該算法充分利用了車牌的字符信息，能夠快速而準(zhǔn)確地提取出車牌區(qū)域。

1 車牌的固有特征

車牌識別是一種特定對象的識別，是一種在先驗知識指導(dǎo)下的識別。我國現(xiàn)在使用的車牌主要執(zhí)行中華人民共和國機(jī)動車牌號標(biāo)準(zhǔn)[7]，其具有以下的特征：

(1)形狀特征：汽車車牌區(qū)域的每個字符寬度為45 mm，字符高度為90mm，間隔符寬10mm，字符間隔為12mm，整個車牌區(qū)域的寬高比為44/14。這部分特征在車牌的定位分割方面具有重要的意義。

(2)紋理特征：車牌有一個連續(xù)或因磨損而不連續(xù)的邊框；標(biāo)準(zhǔn)車牌(軍車、警車、教練車、外交車除外)模塊包含7個字符，它們基本呈水平排列；在矩形的車牌區(qū)域內(nèi)部有著較豐富的邊緣信息，呈現(xiàn)出規(guī)則的紋理特征。

(3)灰度跳變特征：車牌的邊緣顏色、車牌底色以及車牌文本顏色各不相同，表現(xiàn)在圖像中就是灰度級互不相同，這樣，在車牌邊緣就形成了灰度突變邊界。在車牌區(qū)域內(nèi)部，由于字符和車牌底的內(nèi)部灰度較均勻，因此，穿過車牌的水平直線呈現(xiàn)出波峰波谷的特點。

2 圖像預(yù)處理

車牌圖像的采集大都是通過攝像機(jī)、數(shù)碼相機(jī)等設(shè)備拍攝獲取的彩色圖像，因此首先要對圖像進(jìn)行灰度化處理。

牌照圖像在拍攝時受各種條件的限制和干擾，圖像的灰度值往往與實際景物不完全匹配，直方圖均衡化[8]處理能增加圖像灰度值的動態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對比度的效果。

經(jīng)過灰度增強(qiáng)后的圖像還存在各種噪聲，中值濾波是一種非線性濾波，它很適合于椒鹽噪聲(即通常拍攝的圖片帶有的噪聲類型)。

圖1顯示了本文設(shè)計中圖像預(yù)處理部分的實驗效果圖，車牌區(qū)域的特征被明顯增強(qiáng)。大量實驗表明，本文采用的圖像預(yù)處理方法能獲得較好的效果，滿足實驗的要求。

圖1 圖像預(yù)處理

3 車牌定位算法

3.1 車牌區(qū)域粗定位

3.1.1 形態(tài)學(xué)處理

按照牌照底色和字符的顏色對比，可以將車牌分為深色底淺色字的車牌和淺色底深色字的車牌兩大類，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的高帽變換和低帽變換就是分別針對這兩類車牌設(shè)計的。在本文研究的系統(tǒng)中，全部選用的是藍(lán)底白字的車牌，即深色底淺色字車牌。

高帽變換是基于膨脹和腐蝕操作的一種形態(tài)學(xué)的應(yīng)用，對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)高帽變換(Top-hat)，用 Top表示，定義為

高帽變換是原始圖像與其開運算之差，開運算用來去除比結(jié)構(gòu)元更小的亮點，同時保持灰度級和較大亮區(qū)特性的相對不變。因此，只要選擇合適的結(jié)構(gòu)元素，高帽變換就能將亮目標(biāo)從背景中有效分離出來[9]。如圖2(a)所示，經(jīng)過高帽變換后，對于深色底淺色字的車牌，其車牌字符的區(qū)域的特征會得到增強(qiáng)，車牌文本部分變得更加清晰突出，便于讓后續(xù)的檢測處理過程更加簡單和省時。

3.1.2 邊緣檢測

車牌區(qū)域的字符與背景有十分明顯的邊緣而且邊緣的個數(shù)也很多。Sobel算子對噪聲有抑制作用，它對灰度漸變和噪聲較多的圖像值處理效果較好，對邊緣定位比較準(zhǔn)確且速度快[10]。采用Sobel邊緣檢測算子進(jìn)行邊緣檢測的效果如圖2(b)所示，各個字符都形成了相對獨立的區(qū)域，當(dāng)然也有一些非字符形成的干擾區(qū)域。對邊緣檢測后的圖像采用全局閾值OSTU算法進(jìn)行二值化處理，并采用行程碼方法標(biāo)記連通區(qū)域，可以得到一系列特定的連通域，同時也可以得到包圍各個連通區(qū)域的最小外接矩形(bounding-box)和各連通區(qū)域的面積。為了方便觀察及后續(xù)分析，將標(biāo)記的連通區(qū)域表現(xiàn)在原始圖像上，如圖 2(c)所示。

由圖2看出，高帽變換使得藍(lán)底白字車牌的字符更加明顯，經(jīng)過了邊緣檢測，各個字符形成獨立的連通區(qū)域。

圖2 車牌區(qū)域粗定位

3.1.3 連通區(qū)域分析

由于采集到的車牌圖像車牌字符的像素個數(shù)是在一定范圍內(nèi)的，因此設(shè)定最小外接矩形框的面積為S，當(dāng)S≤500像素或S≥2 000像素時，就認(rèn)為該連通區(qū)域不是車牌字符區(qū)域，并將之去除。留下的連通區(qū)域包含了牌照的文本區(qū)域以及少量的非車牌文本區(qū)域，這將有利于在后續(xù)的操作中減小搜索范圍，提高定位的準(zhǔn)確率。

3.2 精定位

3.2.1 Hough變換

根據(jù)車牌先驗知識，車牌字符一般排成一行，且大小相仿。利用Hough變換檢測直線的原理[11]來找出在同一方向上的bounding-box，主要的設(shè)計思想是將每個連通成分的中心點通過Hough變換轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間，通過尋找參數(shù)空間的最大值來確定字符組的中心線。

本文的Hough變換算法如下：

(1)在r、θ適當(dāng)?shù)淖畲笾岛妥钚≈抵g建立一個離散的參數(shù)空間；

(2)建立一個累加器A(r，θ)，并將累加器各元素置0；

(3)對每個連通成分的中心點(x′，y′)進(jìn) 行掃描，然后將 每 個 θ的 離 散 值 取 值 θ′計 算 r′=x′cosθ′+y′sinθ′， 并 在 相應(yīng) 累 加 器 元 素 A(r′，θ′)上 加 1；

(4)在 累 加 器 A(r，θ)中 搜 索 峰 值 A(rh，θh)， 則 rh、θh就 是圖像中在一行上字符組的中心線的參數(shù)。

由于進(jìn)行Hough變換時，只是對初步濾除后得到的連通區(qū)域的中心點感興趣，因此需要先將連通成分的中心點提取出來，再進(jìn)行Hough變換。通過Hough變換找到峰值后，就能夠找到車牌文本區(qū)域在一行上字符組的中心線，那么所有中心點在這條直線上或者在這條直線附近的連通域，就可以認(rèn)為它們在一條直線上，并且把它們連通起來形成一個大的連通域。

圖3 Hough變換后篩選的連通域

3.2.2 車牌區(qū)域定位

利用Hough變換篩選后的連通區(qū)域仍然含有小部分非車牌區(qū)域，因此需要根據(jù)車輛牌照區(qū)域更加突出的特征來去除偽文本區(qū)域。首先計算當(dāng)前每個連通域的外接矩形框的寬高比，以確定車牌字符區(qū)域的位置。設(shè)第i個連通域的寬高比為：

其中，Width(i)、Height(i)分別為第 i個連通區(qū)域外界矩形框的寬度和高度。

根據(jù)車牌的先驗知識，國內(nèi)車牌每個字符的寬高比為0.5，在本文中采用的車牌字符區(qū)域的判定式為：

滿足式(3)的連通區(qū)域保留下來，就可以檢測到車牌的字符區(qū)域，如圖4(a)所示。

為了定位出整個車牌，需要將檢測到的車牌文本所有的字符區(qū)域連通起來形成一個大的連通域，并適當(dāng)向外擴(kuò)展。定位出的車牌區(qū)域如圖4(b)所示。為了避免在上個步驟中出現(xiàn)牌照內(nèi)的某個字符未被檢測到或者仍然留有偽文本區(qū)域未去除的情況，從而影響最后的定位結(jié)果，因此還需要利用整個車牌的寬高比來檢測出最后的牌照區(qū)域。選用牌照寬高比為44：14作為判定標(biāo)準(zhǔn)，以此來定位出最后的車牌區(qū)域，最后精確提取出的車牌區(qū)域如圖4(c)所示。

4 實驗結(jié)果及分析

該算法所需的開發(fā)工具為Matlab7.0，實驗所采用的車牌圖像是在實際環(huán)境中隨機(jī)拍攝的，對汽車的背景沒有特殊限制。圖5所示的是對4幅不同場景下的汽車牌照進(jìn)行定位的結(jié)果，圖5(a)的車牌有些傾斜和變形；圖5(b)是在車窗存在反光的情況下拍攝的；圖5(c)的車窗存在部分反光的情況，并且背景比較復(fù)雜，車身存在很多污跡；圖5(d)是在光線較暗的情況下拍攝的，并且車窗上存在其他物體的投影；圖5(e)為這四種場景的定位結(jié)果，雖然這四幅圖像的車牌背景比較復(fù)雜，但仍能準(zhǔn)確定位出車牌的位置。實驗測試結(jié)果表明，這種方法對于光照不均、噪聲較強(qiáng)、環(huán)境背景復(fù)雜的圖像均能成功定位，并提取出車牌區(qū)域，而且算法比較簡單，定位速度快，具有很強(qiáng)的魯棒性。

圖4 車牌區(qū)域的精定位

圖5 不同場景下的車牌定位

另外，利用本文提出的方法對隨機(jī)采集到的400幅不同場景下的車牌圖像分別進(jìn)行檢測，圖像大小為600×450，實驗結(jié)果如表1所示?？梢钥吹剑摲椒▽τ诖蠖鄶?shù)的圖像都得到了比較好的效果，定位準(zhǔn)確率達(dá)97.3%，算法平均用時1.64s，滿足了車牌定位系統(tǒng)對實時性的要求。

表1 實驗測試結(jié)果

本文提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和Hough變換的車牌綜合定位算法。其利用了國內(nèi)車牌字符的特征，經(jīng)過高帽變換突出感興趣區(qū)域，然后利用邊緣信息通過Hough變換檢測車牌字符的中心線，能夠提高定位結(jié)果的準(zhǔn)確性。實驗結(jié)果表明，對于自然場景下的車牌定位，該算法具有較強(qiáng)的適用性。但復(fù)雜背景下的車牌定位比簡單背景下的定位準(zhǔn)確率低，主要原因是復(fù)雜環(huán)境的背景信息復(fù)雜，干擾較多，使得利用Hough變換檢測字符組的中心線時出現(xiàn)誤差，特別是對于傾斜嚴(yán)重的車牌，本算法的定位率較低，這是下一步的研究方向。

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