姚楠+耿奇

摘要：本文基于MATLAB實(shí)現(xiàn)了對車輛牌照進(jìn)行提取、預(yù)處理、字符分割、字符識別、語音播報(bào)。在MATLABGUI設(shè)計(jì)的系統(tǒng)平臺上，用戶可以方便快捷地直接在系統(tǒng)中處理和分析結(jié)果。對四十張不同距離、不同角度、不同光照條件下的車牌照片進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，識別準(zhǔn)確率高達(dá)90%。

關(guān)鍵詞：圖像處理；車牌識別；MATLAB GUI

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2016.03.011

0引言

在現(xiàn)實(shí)交通管理中車牌自動識別技術(shù)充當(dāng)著重要角色，被廣泛應(yīng)用于小區(qū)門口及停車場、高速公路收費(fèi)站、港口和機(jī)場、城市道路、城市交叉口等各個(gè)領(lǐng)域，對保障城市道路的暢通有序起著至關(guān)重要的作用。本文基于MATLAB GUI搭建的車牌自動識別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對拍攝的汽車照片的車牌字符識別與結(jié)果播報(bào)及統(tǒng)計(jì)，提供了一個(gè)友好的可視化操作演示平臺，方便算法開發(fā)者的使用。

1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

車牌自動識別系統(tǒng)的整體處理流程如圖1所示。

（1）汽車圖像采集：通過帶有拍照功能的電子產(chǎn)品對汽車圖像進(jìn)行采集。

（2）預(yù)處理：圖像質(zhì)量對車牌識別率的高低起著決定作用。所以，需要對采集到的原始圖像信息進(jìn)行消除噪聲、圖像灰度化和增強(qiáng)、邊緣增強(qiáng)、二值化等處理。

（3）車牌定位：車牌定位的準(zhǔn)確率對后面進(jìn)行的分割字符和識別字符步驟有著深遠(yuǎn)影響，是決定車牌識別率高低的關(guān)鍵因素。

（4）字符分割：經(jīng)過一系列處理定位后，基于投影檢測法將車牌字符分割成單個(gè)字符，并對已分割出的字符作出檢測，最后統(tǒng)一字符的大小。

（5）字符識別：處理分割的字符，包括：縮放、特征提取等，得到規(guī)定字符的表達(dá)形式，然后通過與字符模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符進(jìn)行匹配，最終可以得到輸入的字符圖像。

（6）結(jié)果輸出：輸出車牌識別結(jié)果，并實(shí)現(xiàn)語音播報(bào)。

2 MATLAB GUI設(shè)計(jì)

GUI是圖形用于界面（Graphical User Inter-faces）的縮寫，是一種包含圖形對象（如窗口、按鈕、文本和菜單）的用戶界面。用戶以某種方式激活這些圖形對象，可以引起各種程序代碼的執(zhí)行。MATLAB GUI是MATLAB中的一項(xiàng)功能，將流程化的MATLAB程序裝載在一個(gè)帶有用戶界面的程序中去，從而大大方便用戶的使用過程，也提高了程序使用的直觀程度。實(shí)現(xiàn)圖文并茂的界面的同時(shí)，開發(fā)者不必耗費(fèi)太多精力在設(shè)計(jì)界面代碼，為使用MATLAB的程序設(shè)計(jì)者提供了一個(gè)簡便的開發(fā)環(huán)境，快速上手，提高了開發(fā)者的工作效率。

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的平臺如圖2所示，主界面上設(shè)置“原始圖像”“車牌定位”“灰度圖像”“傾斜校正”“字符分割”“識別結(jié)果”“語音播報(bào)”“結(jié)果統(tǒng)計(jì)”“返回”9個(gè)功能按鈕，每點(diǎn)擊一個(gè)按鈕即可實(shí)現(xiàn)一個(gè)對應(yīng)的子功能。

3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本文用數(shù)碼相機(jī)對來自不同光照條件下、不同距離、不同角度、不同車身顏色的四十張汽車照片進(jìn)行采集。以“甘AMF617”為例演示本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程。

（1）單擊“原始圖像”按鈕，選擇要處理的圖片，得到原始圖像結(jié)果，如圖3所示。

（2）單擊“車牌定位”，在讀入圖像中將車牌部分單獨(dú)提取出來。本設(shè)計(jì)采用的是基于顏色特征的定位方法，這種方法可以不經(jīng)過圖像預(yù)處理，運(yùn)用車牌的顏色特像快速準(zhǔn)確的定位。結(jié)果如圖4所示。

（3）單擊“灰度圖像”將彩色圖轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并進(jìn)行圖像去噪等預(yù)處理，便于下一步的字符提取。

（4）單擊“傾斜校正”。汽車牌照往往由于拍攝角度的不同而發(fā)生一定角度的傾斜，所以，必須修正傾斜的車牌圖像，在行方向上運(yùn)用radon方法計(jì)算傾斜角度并進(jìn)行校正處理，灰度圖像的傾斜校正結(jié)果如圖5所示。

（5）單擊“字符分割”。本設(shè)計(jì)采用的分割方法是先對圖片進(jìn)行二值化處理，再以圖像的中心線為起點(diǎn)，設(shè)定某一閾值向上向下進(jìn)行掃描，準(zhǔn)確區(qū)分牌照符號所處對的位置，結(jié)果如圖6所示。

（6）單擊“識別結(jié)果”。本設(shè)計(jì)采用的字符識別算法是模板匹配算法，首先建立字符模板庫，然后使經(jīng)過二值化操作后的待識別字符的大小與模板庫中字符的大小相一致，再進(jìn)行匹配。通過統(tǒng)計(jì)輸入信號與樣本之間相同的概率，選擇相似程度最多的成為識別結(jié)果。結(jié)果如圖7所示。

（7）單擊“語音播報(bào)”。語音播報(bào)功能設(shè)計(jì)方法為：第一步用錄音軟件對所有的字符進(jìn)行錄音，然后對錄好的數(shù)字字符、英文字母字符、各省份簡稱的漢字字符錄音分別以自己名稱保存，生成wav格式的音頻錄音。此外還有“系統(tǒng)運(yùn)行中”、“識別結(jié)果”、“定位出錯”、“提取出錯”等的錄音。將各個(gè)音頻寫入到程序中，根據(jù)車牌識別的結(jié)果，對結(jié)果進(jìn)行正確播報(bào)，若出現(xiàn)定位或提取的錯誤，則進(jìn)行相應(yīng)的錯誤提示。

（8）單擊“結(jié)果統(tǒng)計(jì)”。將采集的四十張車牌照片逐一在系統(tǒng)中進(jìn)行檢測，得到檢測結(jié)果，根據(jù)檢測結(jié)果劃分為“檢測完全正確”“識別報(bào)錯”“定位報(bào)錯”“提取報(bào)錯”四類，繪制條形統(tǒng)計(jì)圖，并在界面上顯示，如圖8所示。

4結(jié)論

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，40張照片共有4張車牌不能準(zhǔn)確地識別出車牌號碼，識別成功率為90%。其中一張車牌定位失敗，是由于車身與車牌顏色相同造成的；第二張則是將“E”錯誤的匹配成“F”，最終導(dǎo)致識別出錯并且相應(yīng)的語音播報(bào)也出現(xiàn)錯誤；另外兩張則都是提取出錯，一張是由于拍攝角度多大，而另一張則是外界環(huán)境因素（光線太強(qiáng)）造成的。

在設(shè)計(jì)過程中，車牌定位的算法設(shè)計(jì)仍存在一些問題，比如光照太強(qiáng)或是拍攝角度過大都可以導(dǎo)致定位失敗，因此在功能實(shí)現(xiàn)的算法選擇上還有待提高。對車牌的定位算法進(jìn)行深層次的探索成為以后研究的重點(diǎn)，以增加算法的成功率，研發(fā)出一個(gè)更加智能化、識別率更高的車牌自動識別軟件。