摘 要：經(jīng)過預(yù)處理后的車牌圖像定位，是從含有車牌的復(fù)雜背景圖像中提取車牌區(qū)域，它是車牌識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，目前國(guó)內(nèi)還沒有一套完善成熟通用的車牌定位算法，文章提出一種改進(jìn)的Hough算法，通過實(shí)驗(yàn)，該方法能有效的對(duì)車牌進(jìn)行精確的定位，達(dá)到了較好的實(shí)驗(yàn)效果。

關(guān)鍵詞：Hough算法；車牌定位；圖像處理

1 概述

隨著交通飛速發(fā)展，全國(guó)機(jī)動(dòng)車保持快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2015年底，近十年汽車年均增加1200多萬輛，汽車迅速進(jìn)入千家萬戶。2015年，汽車保有量已達(dá)到1.48億輛，是2005年汽車數(shù)量的6.2倍，占全部機(jī)動(dòng)車比率達(dá)到58.9%，比十年前提高了32.9%。汽車的增加給城市帶來了巨大的交通壓力。車牌定位作為車牌識(shí)別的重要環(huán)節(jié)，影響著車牌識(shí)別的精度。

車牌定位是基于車牌區(qū)域的特征將車牌區(qū)域從車牌圖像中分割出來。常見的車牌定位方法有：一是基于灰度圖像紋理特征分析法，此類方法一般利用圖像處理的手段獲取車牌圖像的紋理特征；二是基于數(shù)字形態(tài)學(xué)的車牌定位算法，此方法是對(duì)二值化后的圖像，進(jìn)行腐蝕和閉運(yùn)算消除噪聲，并形成閉合的連通區(qū)域；三是基于小波變換的車牌定位算法，此方法是將原始圖像分成不同分辨率、不同頻率特性的子信號(hào)，利用信號(hào)完成局部變換；四是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌定位算法。為了提高車牌定位速度和準(zhǔn)確度，文章綜合實(shí)驗(yàn)所采集到的車牌圖像，從海量圖像中進(jìn)行分析，找出各種圖像的分布特點(diǎn)，采用Hough算法準(zhǔn)確的定位車牌圖像，能有效地定位車牌區(qū)域。

2 Hough算法

2.1 Hough算法的理論

Hough 算法是利用圖像的全局特性將邊緣像素連接起來組成區(qū)域封閉邊界的一種方法，它所實(shí)現(xiàn)的是一種從圖像空間到參數(shù)空間的映射關(guān)系。是根據(jù)數(shù)學(xué)對(duì)偶性原理提出檢測(cè)圖像直線的方法，主要應(yīng)用于模式識(shí)別領(lǐng)域中對(duì)二值圖像進(jìn)行直線檢測(cè)。

2.2 車牌區(qū)域定位

設(shè)第j個(gè)連通域的寬高比為ration（j）=■，其中Width（j）、Height（j）分別為第j個(gè)連通區(qū)域外界矩形框的寬度和高度。根據(jù)車牌先驗(yàn)知識(shí)，國(guó)內(nèi)車牌每個(gè)字符的寬高比為0.6，在文章中采用的車牌字符區(qū)域的判定式為0.41？燮ratio（j）？燮0.62。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本實(shí)驗(yàn)圖像庫(kù)中共有100幅圖（580個(gè)樣本），其中60幅作為訓(xùn)練集（360個(gè)樣本）；40幅圖作為測(cè)試集（220個(gè)樣本）。

文章運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)車牌進(jìn)二值圖像化、定位處理等過程。文章基于灰度值轉(zhuǎn)換，在MATLAB環(huán)境下運(yùn)行，達(dá)到了預(yù)期的效果。由實(shí)驗(yàn)可知，圖1 （A）為原始圖，（B）是經(jīng)過Hough變換后篩選的連通域，（C）為定位后的圖像。Hough算法能夠準(zhǔn)確定位車牌圖像，圖2是車牌在白天和夜間定位效果圖，黑暗下車牌定位存在模糊不清的情況。以后在車牌圖像定位研究過程中，將進(jìn)一步完善該算法，使其達(dá)到更好的定位效果。

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