車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

郭剛花

(許昌電氣職業(yè)學(xué)院，河南 許昌 461000)

摘要：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)能使車(chē)輛管理更加智能化、數(shù)字化，有效提升交通管理的方便性和有效性?，F(xiàn)結(jié)合實(shí)際情況、產(chǎn)品定位及現(xiàn)階段車(chē)牌識(shí)別的大致流程設(shè)計(jì)了一種車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，確定了軟件各個(gè)環(huán)節(jié)的算法，以實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符切割、識(shí)別4個(gè)部分，最終完成軟件設(shè)計(jì)。

關(guān)鍵詞：圖像預(yù)處理；車(chē)牌定位；字符分割

收稿日期：2015-06-30

作者簡(jiǎn)介：郭剛花(1982—)，女，河南長(zhǎng)葛人，助理講師，研究方向：圖像信號(hào)處理、智能控制與智能系統(tǒng)。

0引言

當(dāng)前社會(huì)，私家車(chē)擁有量不斷升高，城市交通系統(tǒng)受到挑戰(zhàn)，由此帶來(lái)的一系列問(wèn)題不能得到有效解決，從而影響到城市的交通安全，也降低了人們的生活質(zhì)量。大量修建和改造道路雖然能緩解擁堵現(xiàn)象，但無(wú)法從根本上解決交通擁堵問(wèn)題，所以道路交通智能化管理便成為人們研究的重要課題。智能交通系統(tǒng)的產(chǎn)生依托于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，它利用當(dāng)今的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能、自動(dòng)控制、定位技術(shù)和通訊工程等技術(shù)，形成了一個(gè)多個(gè)系統(tǒng)集成在一起的高效率智能系統(tǒng)。原理就是通過(guò)檢測(cè)道路交通流量，根據(jù)變化快速做出誘導(dǎo)控制，從而緩解擁堵。它的最關(guān)鍵技術(shù)是采集汽車(chē)的信息，而車(chē)牌是汽車(chē)的唯一性標(biāo)識(shí)，所以要想實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)，必須準(zhǔn)確快速地識(shí)別汽車(chē)牌照。

1系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要流程

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)綜合圖形拍攝技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、模式識(shí)別和圖像處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)圖像的采集和處理，來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高度智能化。汽車(chē)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)主要通過(guò)圖1所示流程來(lái)實(shí)現(xiàn)功能。

圖1車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)工作流程圖

2實(shí)現(xiàn)過(guò)程

設(shè)計(jì)通過(guò)兩步來(lái)完成車(chē)牌的識(shí)別。第一步是對(duì)圖像的處理過(guò)程，圖像處理過(guò)程由圖像灰度化、邊緣檢測(cè)、車(chē)牌定位、車(chē)牌分割幾個(gè)小部分來(lái)完成；第二部分是車(chē)牌的識(shí)別過(guò)程。

2.1圖像灰度化

攝像機(jī)獲取的是彩色圖像，如果直接進(jìn)行處理會(huì)影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度，同時(shí)也占用大量的系統(tǒng)資源，所以在圖像識(shí)別之前要先進(jìn)行灰度化處理?；叶然泻芏喾椒ǎ疚慕Y(jié)合車(chē)牌識(shí)別的實(shí)際情況應(yīng)用加權(quán)平均法進(jìn)行處理，加權(quán)平均值可以突出顏色通道，所以我們選用這一方法，通過(guò)調(diào)用rgb2gray(RGB)函數(shù)進(jìn)行灰度化處理。原圖如圖2所示，灰度化如圖3所示。

圖2　原圖

圖3　灰度化

2.2圖像的邊緣檢測(cè)

邊緣是指圖像的灰度發(fā)生空間上的突變或在梯度方向上發(fā)生突變的像素集合。由于攝像機(jī)在拍攝等過(guò)程中不可避免地會(huì)受到種種干擾，從而導(dǎo)致圖像不盡如人意，所以前期進(jìn)行邊緣檢測(cè)是十分必要的，這樣能提高像素質(zhì)量，方便后續(xù)的分割和識(shí)別。通過(guò)邊緣檢測(cè)可以很大幅度上實(shí)現(xiàn)降噪，從而分離出復(fù)雜環(huán)境中的汽車(chē)圖像、保存完整的字符信息，有利于后續(xù)的車(chē)牌定位與識(shí)別。邊緣檢測(cè)圖如圖4所示。

圖4　Roberts算子邊緣檢測(cè)

2.3車(chē)牌定位

在我們獲取的圖片中大部分背景圖片是沒(méi)有用的，我們想要的只是車(chē)牌部分的重要信息，定位和分割的目的就是實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程。在我們定位之前首先要清楚，車(chē)牌的灰度圖和其周?chē)牟顒e，它是一個(gè)長(zhǎng)方形圖樣，而且具有很高的水平度，所以定位。

2.4字符分割

汽車(chē)牌照定位后就可以進(jìn)行分割了，在分割之前對(duì)圖像進(jìn)行二值化操作，二值化后我們利用垂直投影法進(jìn)行字符的分割，首先對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行從左到右的掃描，利用波峰波谷的起伏變化和正常情況下車(chē)牌各個(gè)字符的具體位置和大小比來(lái)確定各個(gè)字符的具體位置。進(jìn)行字符分割的關(guān)鍵是閾值的選取，因?yàn)槠渑c字符分割結(jié)果直接相關(guān)。分割之前要判斷字符在車(chē)牌上的合理比例，字符分割后的圖像如圖5所示。

圖5　字符分割后的圖像

2.5字符歸一化處理

由于拍攝的角度不同，字符分割后字符圖片的大小肯定會(huì)不一樣，所以進(jìn)行歸一化處理是必備的步驟。為了和字符模板庫(kù)里面的字符大小一樣，我們逐步從水平方向的投影和垂直方向的投影進(jìn)行分析，使其各個(gè)像素點(diǎn)的像素大小歸一化，原理就是在字符的水平和垂直方向上乘一個(gè)比例參數(shù)，使其大小相等。歸一化結(jié)果如圖6所示。

圖6歸一化結(jié)果

2.6字符識(shí)別

模板匹配法的原理是把目標(biāo)字符與模板庫(kù)中的模板逐個(gè)進(jìn)行對(duì)比，兩圖片相減得到的結(jié)果最小的為目標(biāo)模板，然后就可以輸出結(jié)果。為了實(shí)驗(yàn)方便，我們選擇的模板庫(kù)比較簡(jiǎn)單，模板庫(kù)里包含有4個(gè)省份簡(jiǎn)稱(chēng)、阿拉伯?dāng)?shù)字和大寫(xiě)字母。識(shí)別過(guò)程如圖7所示，圖(1) ～(9) 完成了整個(gè)字符的識(shí)別過(guò)程。

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

3結(jié)語(yǔ)

本設(shè)計(jì)通過(guò)拍攝獲取車(chē)牌的彩色圖像，然后進(jìn)行圖像預(yù)處理、定位、分割等過(guò)程。在預(yù)處理環(huán)節(jié)，我們對(duì)圖像進(jìn)行了灰度化處理，灰度化后的圖像減小了硬件處理壓力，提高了響應(yīng)速度，極大地方便了后續(xù)的一系列處理過(guò)程；邊緣檢測(cè)環(huán)節(jié)使用了Roberts算子；然后就是圖像的定位，在圖像定位之前應(yīng)用了一些數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理方法，包括圖像的腐蝕膨脹與一處小對(duì)象的處理過(guò)程，有利于字符分割的進(jìn)行，同時(shí)提高了后續(xù)處理速度，能夠快速準(zhǔn)確地找到并定位車(chē)牌；接下來(lái)對(duì)定位后的車(chē)牌進(jìn)行字符分割，在分割之前進(jìn)行了圖像二值化處理；字符分割之后就是字符的識(shí)別過(guò)程，在識(shí)別之前對(duì)字符進(jìn)行了歸一化處理，而識(shí)別環(huán)節(jié)使用了模板匹配法。

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