亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于MATLAB的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)*

        2011-08-14 01:12:26劉忠杰宋小波周培瑩劉百辰
        關(guān)鍵詞:車(chē)牌字符形態(tài)學(xué)

        劉忠杰,宋小波,何 鋒,李 芬,周培瑩,劉百辰

        (常州先進(jìn)制造技術(shù)研究所 機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 常州 213164)

        隨著世界經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,智能交通系統(tǒng)越來(lái)越多地被人們所關(guān)注。車(chē)牌識(shí)別LPR(License Plate Recognition)是智能交通系統(tǒng)中重要研究課題[1],已成為圖像處理和模式識(shí)別研究中的熱點(diǎn)。整個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、車(chē)牌字符分割、車(chē)牌字符識(shí)別4個(gè)模塊,其流程圖如圖1所示。

        圖1車(chē)牌識(shí)別流程圖

        圖像預(yù)處理主要是將輸入的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,再進(jìn)行灰度增強(qiáng),以達(dá)到較好的凸顯車(chē)牌字符的效果。這里首先將 24位R、G、B的彩色圖像按式(1)轉(zhuǎn)換成256級(jí)的灰度圖,以減少存儲(chǔ)和計(jì)算量,圖2是轉(zhuǎn)換后的車(chē)牌灰度圖。

        1車(chē)牌定位

        車(chē)牌定位是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中關(guān)鍵的一步,直接關(guān)系到車(chē)牌字符分割的準(zhǔn)確性和系統(tǒng)識(shí)別的正確率[2]。通過(guò)比較4種典型的邊緣檢測(cè)算子,選擇Canny算子對(duì)車(chē)牌進(jìn)行邊緣檢測(cè),然后對(duì)車(chē)牌進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,并統(tǒng)計(jì)圖像中白色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)定位出車(chē)牌區(qū)域。

        1.1 4種典型的邊緣檢測(cè)算子

        邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn),車(chē)牌識(shí)別4種典型的邊緣檢測(cè)算子有:Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和 Canny算子,圖 3是這 4種典型的邊緣檢測(cè)算子對(duì)車(chē)牌圖像的檢測(cè)效果圖。

        圖3不同邊緣檢測(cè)算子比較

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Roberts算子對(duì)邊緣定位比較準(zhǔn),但對(duì)噪聲過(guò)于敏感,在圖像噪聲較少的情況下分割效果相當(dāng)不錯(cuò)。Prewitt算子有一定的抗噪能力,但是這種抗噪能力是通過(guò)像素平均來(lái)實(shí)現(xiàn)的,相當(dāng)于低通濾波,所以圖像有一定模糊,其邊緣檢測(cè)時(shí)會(huì)受到一定影響。Soble算子對(duì)噪聲有抑制作用,但對(duì)邊緣的定位不是很準(zhǔn)確,不適合對(duì)邊緣定位的準(zhǔn)確性要求很高的應(yīng)用。Canny算子具有高定位精度,即能準(zhǔn)確地把邊緣點(diǎn)定位在灰度變化最大的像素上,同時(shí)較好地保留了原有車(chē)形的邊緣特征,并能抑制虛假邊緣的產(chǎn)生,因此本文選取Canny算子作為車(chē)牌圖像邊緣檢測(cè)算子。

        Canny算子邊緣檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)是由MATLAB圖像處理工具箱中edge函數(shù)來(lái)完成的。edge函數(shù)主要是在灰度圖像中查找圖像的邊緣,處理圖像的格式為BW=edge(I,′Canny′,thresh),其中I為灰度圖像;thresh是一個(gè)包含兩個(gè)閾值的向量,第一個(gè)元素是低閾值,第二個(gè)元素是高閾值,本文Canny算子邊緣檢測(cè)的MATLAB參數(shù)設(shè)置如下:

        1.2數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理

        數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是由一組形態(tài)學(xué)的代數(shù)運(yùn)算算子組成的,用這些算子可以對(duì)圖像的形狀和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析及處理[3]。通過(guò)對(duì)圖像的腐蝕和膨脹運(yùn)算能使車(chē)牌區(qū)域連通,并最大限度地消除非車(chē)牌區(qū)域的噪聲干擾。腐蝕和膨脹后的車(chē)牌圖像如圖4所示。

        圖像經(jīng)過(guò)膨脹以后依然存在許多連通的小區(qū)域,但這些小區(qū)域明顯不是車(chē)牌候選區(qū)域且形狀不規(guī)則。由車(chē)牌的先驗(yàn)信息知,我國(guó)車(chē)牌形狀為矩形,一般高14 cm,寬44 cm,寬高比3.14。根據(jù)我國(guó)車(chē)牌的特征很容易就能夠刪除這些干擾對(duì)象,即使用bwareaopen函數(shù)來(lái)處理干擾對(duì)象。bwareaopen函數(shù)的格式為BW2=bwareaopen(BW,P,conn),其作用是移除二值圖像BW中面積小于閾值P的對(duì)象。通過(guò)實(shí)驗(yàn)得閾值P取2 000~3 500之間效果較好,這里閾值P的取值為2 800。圖5是移除小對(duì)象后得到的車(chē)牌圖像。

        1.3車(chē)牌剪切

        通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理之后已大體上定位出車(chē)牌的位置,接下來(lái)就是從原彩色圖像中把車(chē)牌剪切出來(lái),并去除車(chē)牌邊框。圖像中車(chē)牌位置可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖像中的白色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)獲得[4],再使用MATLAB中imcrop函數(shù)剪切出車(chē)牌。針對(duì)車(chē)牌邊框可以通過(guò)設(shè)置不同的閾值來(lái)去除,以L1=Width/7為閾值對(duì)剪切出的車(chē)牌圖像按行掃描,如果有線段的長(zhǎng)度大于L1就可以認(rèn)為是牌照的上下邊框,再以L2=Height×3/5為閾值對(duì)剪切出的車(chē)牌圖像按列掃描,如果有線段的長(zhǎng)度大于L2,則認(rèn)為是牌照的左右邊框。找到車(chē)牌的上、下、左、右邊框之后,重新剪切車(chē)牌圖像去除車(chē)牌邊框,完成車(chē)牌的定位,如圖6所示。

        2車(chē)牌字符分割

        車(chē)牌字符分割是指將單個(gè)字符從車(chē)牌圖像中分離出來(lái)。車(chē)牌字符分割方法主要有數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、投影法、松弛標(biāo)記法、連通分支法和顏色塊法[5]。本文綜合使用了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和投影法來(lái)分割車(chē)牌字符,其基本流程是:首先對(duì)定位出的車(chē)牌進(jìn)行二值化和形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算,以去除灰塵及鉚釘?shù)雀蓴_噪聲,然后利用投影二分法分割出7個(gè)車(chē)牌字符,并對(duì)字符進(jìn)行歸一化。

        2.1二值化和形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算

        二值化圖像的目的主要是找出一個(gè)合適的閾值或一個(gè)閾值范圍,將車(chē)牌區(qū)域劃分為前景和背景兩部分,以方便車(chē)牌字符的分割。常用的二值化方法有直方圖統(tǒng)計(jì)法、固定門(mén)限法、動(dòng)態(tài)閾值法、松弛法、抖動(dòng)矩陣二值法等。本文使用了迭代求圖像最佳分割閾值的算法,得到的二值化圖像如圖7所示。

        二值化圖像以后,使用fspecial函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波,在保留字符筆畫(huà)結(jié)構(gòu)特征的前提下,盡可能去除噪聲。然后對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算,以去除圖像中的孤立區(qū)域和毛刺,將背景保留下來(lái),得到背景的估計(jì),并使圖像的邊界變得平滑。圖8所示為濾波及形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算圖像。

        2.2字符分割及歸一化

        在車(chē)牌字符分割中,使用最多的是垂直投影法,該方法將灰度車(chē)牌圖像像素列方向上求和,這樣有字符的地方投影較高,而字符中間,理想情況下是沒(méi)有像素的,但現(xiàn)實(shí)圖像中由于噪聲的干擾會(huì)存在一定的像素。在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中車(chē)牌圖像上往往有灰塵、鉚釘?shù)仍肼?,由于垂直投影受噪聲影響較大,易造成分割字符的粘連與斷裂,嚴(yán)重情況下會(huì)造成車(chē)牌字符之間的投影很難辨認(rèn),在一定程度上影響了車(chē)牌的識(shí)別率。針對(duì)傳統(tǒng)投影法的不足,冼允廷等提出了基于投影二分法的車(chē)牌字符分割方法[6]。該方法主要是通過(guò)迭代尋找最佳分割點(diǎn),能夠很好地解決車(chē)牌字符分割中存在的粘連和斷裂問(wèn)題,因此本文選用投影二分法對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行分割,通過(guò)投影二分法分割出的車(chē)牌字符圖像如圖9所示。

        由于分割出的字符大小尺寸不相同,為提高車(chē)牌字符識(shí)別準(zhǔn)確率,需要對(duì)分割出的字符進(jìn)行歸一化處理。本文采用最近鄰插值法,即為零階插值,其輸出的像素值就等于離它映射到的位置最近的輸入像素的值。圖10是將字符的大小歸一化為40×20的圖像。

        3車(chē)牌字符識(shí)別

        在車(chē)牌字符識(shí)別環(huán)節(jié),本文使用模板匹配和特征統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法,通過(guò)計(jì)算待識(shí)別字符與各樣本字符的歐氏距離來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)該字符的模板匹配識(shí)別,然后再對(duì)相似字符進(jìn)行特征統(tǒng)計(jì)優(yōu)化識(shí)別結(jié)果,以提高車(chē)牌字符識(shí)別的準(zhǔn)確率。

        3.1模板匹配初次識(shí)別

        模板匹配方法是最直接的識(shí)別字符方法,其實(shí)現(xiàn)方式是計(jì)算輸入模式與樣本之間的相似性,取相似性最大的作為輸入模式所屬類(lèi)別。我國(guó)車(chē)牌有7個(gè)字符,其標(biāo)準(zhǔn)車(chē)牌格式是:X1X2·X3X4X5X6X7,X1是各省、直轄市和自治區(qū)的簡(jiǎn)稱(chēng),X2是英文字母,X3X4是英文字母或阿拉伯?dāng)?shù)字,X5X6X7是阿拉伯?dāng)?shù)字。根據(jù)我國(guó)車(chē)牌的特征,建立3個(gè)模板庫(kù),即漢字庫(kù)、字母庫(kù)和數(shù)字庫(kù),識(shí)別時(shí),對(duì)第1個(gè)字符采用漢字庫(kù),第2個(gè)字符采用字母庫(kù),第5~7個(gè)字符采用數(shù)字庫(kù),其他的采用數(shù)字庫(kù)和字母庫(kù)。

        模板匹配法的基本算法是最小歐氏距離法,即對(duì)任一原型模式Zi,計(jì)算它和待匹配字符X的歐氏距離Di,Di=|X-Zi|,然 后 找 到 最 小 的 Di, 其 對(duì) 應(yīng) 的 Zi就 是 識(shí) 別 出的字符。下面以二維圖像的處理為例來(lái)說(shuō)明模板匹配算法,具體描述如下:

        設(shè)輸入字符用輸入函數(shù)f(x,y)表示,標(biāo)準(zhǔn)模板用函數(shù)F(x,y)表示,在相關(guān)器中比較后輸出為T(mén)(x,y)。隨機(jī)變量用x、x1表示,相關(guān)器輸出為:

        式(3)和式(4)為輸入字符的自相關(guān)函數(shù),且有T(0,0)≥T(X,Y)成立。T(X,Y)會(huì)在T(0,0)處出現(xiàn)主峰,而在其他標(biāo)準(zhǔn)字符處出現(xiàn)一些副峰,然后選用相關(guān)函數(shù)來(lái)對(duì)這些主峰和副峰進(jìn)行鑒別。圖像與模板匹配程度的相關(guān)函數(shù)可以由式(5)來(lái)測(cè)定:

        其中,R(i,j)為互相關(guān)算子,S為待檢測(cè)的圖像,Si,j為待檢測(cè)的子圖,T為模板。將待識(shí)別的字符逐一和所有模板進(jìn)行匹配,并用上述相似度式子來(lái)計(jì)算車(chē)牌字符與每個(gè)模板字符的匹配程度,最相似的就是匹配結(jié)果,從而判斷并識(shí)別出待識(shí)別的字符。

        計(jì)算二維圖像相似度可以用Matlab中提供的corr2函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。corr2函數(shù)的調(diào)用方法是R=corr2(A,B),其中R是相關(guān)系數(shù),數(shù)據(jù)類(lèi)型為雙精度,A、B為大小和數(shù)據(jù)類(lèi)型相同的圖像矩陣。因?yàn)榍懊娴能?chē)牌字符分割環(huán)節(jié)中已把車(chē)牌字符大小歸一化為40×20的圖像,與模板圖像大小相同,所以模板匹配過(guò)程只需調(diào)用此函數(shù),將分割出來(lái)的每個(gè)字符與設(shè)置好的模板進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,然后使用MATLAB中max函數(shù)尋找出它們中的最大相關(guān)值,即最相似的匹配結(jié)果,就完成了模板匹配過(guò)程。

        3.2特征統(tǒng)計(jì)優(yōu)化識(shí)別

        由于車(chē)牌字符中的個(gè)別英文字母與阿拉伯?dāng)?shù)字具有相似的結(jié)構(gòu)特征,投影點(diǎn)的歐氏距離相差較小,因此,需要對(duì)部分相似字符的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化識(shí)別,并將優(yōu)化結(jié)果作為最終識(shí)別結(jié)果輸出。例如:

        (1)數(shù)字 0與 8:利用數(shù)字 0與 8的“空心”個(gè)數(shù)進(jìn)行區(qū)分。數(shù)字0從上到下只有一個(gè)空心,而數(shù)字8從上到下有兩個(gè)空心。因此,可以將數(shù)字0與8區(qū)分開(kāi)。

        (2)數(shù)字 6與 9:利用數(shù)字 6與 9的“空心”區(qū)域分別位于圖像的中下部與中上部的特點(diǎn),可以將其區(qū)分開(kāi)。

        (3)數(shù)字8與字母B:利用數(shù)字8和字母 B中部左邊像素點(diǎn)的位置進(jìn)行區(qū)分。對(duì)字符圖像的中部(從上向下第11個(gè)像素點(diǎn)至第21個(gè)像素點(diǎn))從左向右檢測(cè)第1個(gè)白色像素點(diǎn),并記錄該點(diǎn)的位置。取這些點(diǎn)的算術(shù)平均值,若該值在 4個(gè)像素點(diǎn)以下,則該字符為字母 B,否則為數(shù)字8。

        本文對(duì)不同天氣情況下采集的358幅圖片進(jìn)行了MATLAB仿真測(cè)試。如果僅使用模板匹配法,可以識(shí)別出284幅圖片,識(shí)別正確率為79.3%,其中有45幅是在相似字符識(shí)別時(shí)出錯(cuò);如果使用模板匹配和特征統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法,可以識(shí)別出329幅圖片,識(shí)別正確率為91.9%,其中相似字符的識(shí)別準(zhǔn)確率大大提高。與單一使用模板匹配相比較,本文方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的模板匹配法,分析原因主要是通過(guò)特征統(tǒng)計(jì)對(duì)相似字符的再次識(shí)別彌補(bǔ)了模板匹配對(duì)相似字符識(shí)別較弱的不足。與傳統(tǒng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識(shí)別率只有75.7%相比較,本文91.9%的識(shí)別正確率具有明顯優(yōu)勢(shì)。總之實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)特征統(tǒng)計(jì)再次優(yōu)化識(shí)別以后大大提高了整個(gè)系統(tǒng)的識(shí)別正確率,圖11所示為本文車(chē)牌識(shí)別圖像。

        目前,車(chē)牌識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得一定突破,但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中車(chē)牌識(shí)別正確率還不理想,僅使用一種特征和識(shí)別方法都有其優(yōu)點(diǎn)和局限性,走多特征組合、多方案集成的道路,已成為車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)走向?qū)嵱没挠行緩?,因此?chē)牌識(shí)別系統(tǒng)算法實(shí)用化的研究十分重要。

        [1]GUO J M,LIU Y F.License plate localization and character segmentation with feedback self-learning and hybrid binarization techniques[J].Transactions on Vehicular Technology,2008,57(3):1417-1424.

        [2]ZHANG C,SUN G M,CHEN D M.A rapid locating method of vehicle license plate based on characteristics of characters′connection and projection[C].Proc of the Second IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications,2007:2546-2549.

        [3]BAI H L,LIU C P.A hybrid license plate extraction method based on edge statistics and morphology[C].Proc of the 17th International on Pattern Recognition,2004:831-834.

        [4]沈勇武,章專(zhuān).基于特征顏色邊緣檢測(cè)的車(chē)牌定位方法[J].儀 器 儀 表 學(xué) 報(bào) ,2008,29(12):2673-2677.

        [5]CHANG S L,CHEN L S,CHUNG Y C.Automatic license plate recognition[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation System,2004,5(1):42-53.

        [6]冼允廷,路小波,施毅,等.基于投影二分法的車(chē)牌字符分割方法[J].交通計(jì)算機(jī),2007,25(5):69-71.

        猜你喜歡
        車(chē)牌字符形態(tài)學(xué)
        尋找更強(qiáng)的字符映射管理器
        字符代表幾
        一種USB接口字符液晶控制器設(shè)計(jì)
        電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:41:50
        數(shù)字圖像處理技術(shù)在車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用
        電子制作(2019年12期)2019-07-16 08:45:16
        消失的殖民村莊和神秘字符
        第一張車(chē)牌
        基于MATLAB 的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)研究
        電子制作(2017年22期)2017-02-02 07:10:11
        醫(yī)學(xué)微觀形態(tài)學(xué)在教學(xué)改革中的應(yīng)用分析
        數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器在轉(zhuǎn)子失衡識(shí)別中的應(yīng)用
        巨核細(xì)胞數(shù)量及形態(tài)學(xué)改變?cè)谒姆N類(lèi)型MPN中的診斷價(jià)值
        一级做a爱视频在线播放| 蜜桃成人无码区免费视频网站| 国产精品18禁久久久久久久久| 国产免费的视频一区二区| 中文字幕亚洲精品在线免费| 成人免费毛片在线播放| 亚洲毛片在线观看免费| 成在线人免费视频| 亚洲一区日韩无码| 中文字幕亚洲乱码熟女在线| 富婆猛男一区二区三区| 国产乱国产乱老熟300部视频| 在线免费观看国产精品| 国产精品一区二区久久毛片| 中文字幕精品一区久久| 黑人巨大跨种族video| 亚洲精品成AV无在线观看| 日本一区二区在线播放| 蜜臀av在线观看| 国产精品人妻一区夜夜爱| 亚洲中文字幕日产喷水| 日韩午夜免费视频精品一区| 免费高清av一区二区三区| 亚洲综合性色一区| 欧美性爱一区二区三区无a| 在线观看国产激情免费视频| 国产一区二区三区仙踪林| 天天躁日日躁狠狠久久| 亚洲精品一二区| av男人天堂网在线观看| 亚洲人成网线在线播放va蜜芽| 国产精品久久久久久妇女6080 | 国产三级精品美女三级| 白白色发布在线观看视频| 欧美video性欧美熟妇| 99久久久国产精品免费蜜臀| 国产日韩乱码精品一区二区| 又黄又爽又色视频| 欲妇荡岳丰满少妇岳| 视频精品熟女一区二区三区| 蜜桃在线高清视频免费观看网址|