張 敏,李愛(ài)蘭(北京城市學(xué)院，100083）

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車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真

張 敏,李愛(ài)蘭
(北京城市學(xué)院，100083）

摘要：隨著中國(guó)科技水平的不斷發(fā)展，尤其是在圖形圖像方面的處理方法日新月異，使得車牌識(shí)別的水平得到很大提高，對(duì)識(shí)別的要求也逐步加強(qiáng). 本文主要介紹一個(gè)車輛牌照?qǐng)D像識(shí)別處理的方法，利用事先從攝像頭采集得到的靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌識(shí)別的技術(shù), 在OpenCV仿真軟件上，模擬在簡(jiǎn)單特定場(chǎng)景下，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛牌照的識(shí)別。

關(guān)鍵詞：汽車牌照；圖像預(yù)處理；字符分割

0　引言

近年來(lái)，汽車數(shù)量也隨之不斷的增加，為人們和運(yùn)輸?shù)某鲂刑峁O大的方便，然而隨之帶來(lái)的車輛管理問(wèn)題也越來(lái)越突出。近十年來(lái)計(jì)算機(jī)技術(shù)以及數(shù)字圖像技術(shù)被廣泛應(yīng)用到交通領(lǐng)域，為交通管理提供了良好的幫助，掀起了對(duì)交通管理方式的改革。利用計(jì)算機(jī)處理技術(shù)，減少了人工管理的壓力，并且實(shí)現(xiàn)了管理的高效性和準(zhǔn)確性，車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)就是在這樣的背景和目的下研發(fā)的。中國(guó)的車牌識(shí)別技術(shù)研究已有十余年的發(fā)展歷程，但目前在國(guó)內(nèi)存在多種牌照格式，同時(shí)由于車牌圖像多在室外采集，會(huì)受到光照條件、天氣條件等影響，會(huì)出現(xiàn)圖像模糊不清，對(duì)比度較低，目標(biāo)區(qū)域過(guò)小，色彩失真等等問(wèn)題，并且還會(huì)伴隨復(fù)雜的背景，因而如何提高識(shí)別率和識(shí)別處理的實(shí)時(shí)性及實(shí)用性成了一個(gè)緊要的任務(wù)。

本文利用OpenCV仿真軟件，模擬在簡(jiǎn)單特定場(chǎng)景下，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛牌照的識(shí)別。再利用EMCV（嵌入式平臺(tái)的OpenCV）程序包，實(shí)現(xiàn)在DSP上運(yùn)行的OpenCV，達(dá)到在CCS3.3上實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別軟件仿真的效果，并將所識(shí)別出的車牌信息顯示在電腦屏幕中.

1　車牌識(shí)別系統(tǒng)

車牌識(shí)別系統(tǒng)是以特定目標(biāo)為對(duì)象的專用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)。該系統(tǒng)在交通管理領(lǐng)域中有著巨大的應(yīng)用，它主要由原始圖像、圖像預(yù)處理、車牌位置提取、字符分割、字符識(shí)別、輸出結(jié)果等幾個(gè)部分組成，見(jiàn)圖1所示。其車牌識(shí)別系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)框圖1：

圖1　車牌識(shí)別系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)框圖

2　OpenCV仿真結(jié)果

圖2　輸入圖像圖

圖3　原始車牌圖

OpenCV于1999年由Intel建立，現(xiàn)在由Willow Garage提供支持。OpenCV是一個(gè)基于（開(kāi)源）發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，可以運(yùn)行在Linux、Wi都是ndows和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時(shí)提供了JAVA、Python、Ruby、MATLAB等語(yǔ)言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。OpenCV致力于真實(shí)世界的實(shí)時(shí)應(yīng)用，通過(guò)優(yōu)化的C代碼的編寫(xiě)對(duì)其執(zhí)行速度帶來(lái)了可觀的提升，并且可以通過(guò)購(gòu)買(mǎi)Intel的IPP高性能多媒體函數(shù)庫(kù)(Integrated Performance Primitives)得到更快的處理速度。

我們利用OpenCV仿真車牌的識(shí)別過(guò)程如下：

(1) 對(duì)于目前現(xiàn)有牌照的字符與背景搭配最常見(jiàn)的顏色為：藍(lán)底白字，利用不同的色彩通道可以將背景和區(qū)域明顯地區(qū)分出來(lái)，圖2為運(yùn)行結(jié)果圖，輸入car1.jpg，打開(kāi)假設(shè)已從攝像頭采集下來(lái)的車牌圖像。圖3為執(zhí)行后鎖打開(kāi)的原始車牌圖像

(2)邊緣是指圖像局部亮度變化明顯的部分，是進(jìn)行圖像特征提取和圖像分析的重要基礎(chǔ)，Sobel是邊緣提取的較為經(jīng)典的算法，圖4為進(jìn)行圖像預(yù)處理的結(jié)果。

圖4　灰度車牌圖像預(yù)處理

圖5　車牌定位區(qū)域

(3)車牌圖像經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后，車牌區(qū)域已經(jīng)十分明顯，邊緣也得到了加強(qiáng)，下面我們將進(jìn)一步確定在整張圖像中車牌的準(zhǔn)確位置。這里我們使用的方法是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法，來(lái)簡(jiǎn)化圖像數(shù)據(jù)，并保持基本形態(tài)特征，以及去除不相干的結(jié)構(gòu)。 對(duì)車牌區(qū)域定位部分顯示見(jiàn)圖5.

(4)字符識(shí)別采用基于模板匹配的方法?；谀０迤ヅ涞幕具^(guò)程：

a對(duì)識(shí)別字符進(jìn)行二值化處理，并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小。

b與模板進(jìn)行匹配，篩選出最佳匹配結(jié)果。

模板匹配的特點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，對(duì)字符圖像的缺損、污跡等造成的干擾，識(shí)別率相高。如圖6所示為最后輸出結(jié)果圖2為采集圖像經(jīng)過(guò)以上步驟后所輸出的車牌號(hào)結(jié)果。

圖6　輸出車牌結(jié)果

3　嵌入式系統(tǒng)介紹

嵌入式系統(tǒng)是指通過(guò)微處理器芯片作為核心，實(shí)現(xiàn)小型專一化數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)主要由軟件系統(tǒng)、嵌入式操作系統(tǒng)、DSP芯片及相關(guān)支撐硬件組成。具有智能化、軟件運(yùn)行方式對(duì)數(shù)字信號(hào)處理靈活等特征。與微機(jī)相類似，但并不依賴微機(jī)軟件的操作系統(tǒng)，可以獨(dú)立完成一定功能。

正是考慮到將會(huì)采用嵌入式DSP最為車牌識(shí)別系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，所以我們將會(huì)在CCS軟件上進(jìn)行軟件仿真，模擬在通過(guò)攝像頭獲取車牌圖像后，對(duì)圖像進(jìn)行一系列處理，提取出牌照信息（數(shù)字、字母、漢字）的過(guò)程。我們?cè)贑CSv5上實(shí)現(xiàn)軟件仿真，主要采用的方法是EMCV。輸出所檢測(cè)到的車牌信息，如圖7所示

圖7　CCS仿真輸出結(jié)果

4　結(jié)束語(yǔ)

本課題回顧了國(guó)內(nèi)外在車牌識(shí)別系統(tǒng)方面取得的成果，并在OpenCV和CCS軟件環(huán)境下從圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別四個(gè)方面進(jìn)行了仿真。在實(shí)際應(yīng)用中，還會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝角度等多方面因素影響，這些外在影響在不同程度上均會(huì)降低車牌識(shí)別的識(shí)別率，這是今后車牌識(shí)別的發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)

[1] 龐尚珍，徐金龍. 智能交通系統(tǒng)中的車牌識(shí)別技術(shù)研究[J] . 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2010(11): 9.

[2] 蘇厚勝. 車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J] . 可編程控制器與工廠自動(dòng)化. 2006(03): 103-107.

[3] 李志強(qiáng)，李永斌. 車牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀[J] . 科技信息. 2012(05): 110-125.

Design and Simulation of the vehicle license plate recognition system

Zhang Min，Li Ailan
(Beijing City University)

Abstract：In recent years,as China continues to develop scientific and technological level,especially in terms of graphic image processing methods with each passing day,making the license plate recognition level has been greatly improved.This paper describes a vehicle license plate image recognition.The system is the use of a static image in advance from the camera to capture the resulting license plate recognition technology.

Keywords：vehicle license plate;image processing;character segmentation