摘 要：本文以MATLAB仿真軟件為基礎，探索出車牌識別系統(tǒng)的設計，為智能交通管理，提供一種思路。

關鍵詞：MATLAB；車牌識別系統(tǒng)；智能交通。

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.17.149

1 系統(tǒng)總體方案設計

（1）車牌識別的總體設計。一個完整的車牌識別系統(tǒng)要有收集圖像、處理圖像、儲存結果等主要過程。因此，該系統(tǒng)總體上可分為硬件和軟件兩大模塊。收集圖像由系統(tǒng)的硬件模塊完成，而軟件模塊則是對收集的原始圖像進行分析和處理，最后輸出識別結果并儲存?？梢?，在車牌識別系統(tǒng)中，軟件部分的準確性起到?jīng)Q定性作用。

（2）車牌識別系統(tǒng)整體方案設計。1）系統(tǒng)的主要流程 車牌識別系統(tǒng)的主要流程是采集圖片、圖片預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、車牌顯示等六環(huán)節(jié)。2）系統(tǒng)硬件設計 主硬件部分的作用是完成車輛牌照初始采集。硬件設備主要有主控機、攝像頭、照明裝備、傳感器及工控機、探測器等。其中， 探測器主要是通過信號編碼調制，來加強其自身的抗擾能力及準確度。探測器在探測到車輛之后，工控機會根據(jù)實際情況對系統(tǒng)進行提示，從而實現(xiàn)對車輛牌照的瞬間捕捉。

3）系統(tǒng)軟件設計 由于MATLAB具有方便、高效快捷，良好的擴充、移植、交互性能以及較好的開放性等特點，因此，本設計主要采用MATLAB來完成對軟件部分的設計。

2 車牌定位算法的設計

在車牌識別系統(tǒng)中，關鍵的一步是實現(xiàn)車輛牌照的精確定位。車牌定位對字符的精確分割有一定的要求。同時，車牌識別系統(tǒng)的識別速率與準確性也有直接關系。車牌定位的基本步驟有圖像預處理、車牌搜索、車牌定位。

（1）車輛圖像的預處理。系統(tǒng)硬件設備采集到的照片質量往往會受車輛行駛速度、光線強度氣等因素的影響。因此，需要對原始圖片進行預處理，以提高車牌的識別質量。圖像通常采用圖像灰度化、圖像灰度拉伸、圖像平滑等處理過程。

1）圖像灰度化。在進行圖像處理時，為了提升應用系統(tǒng)的處理速度，需要把彩色圖像轉換成灰度圖像，這個過程就是圖像的灰度化。經(jīng)處理后的灰色圖像中沒有任何色彩，只包含圖片原有的亮度信息。灰度值大小可以反映出圖像的亮度，并且與其成正比。圖像灰度化的算法有好幾種，限于篇幅，本設計使用加權平均值法對機動車圖像進行處理，其算法略。

2）圖像的灰度拉伸?；叶壤炷康氖菫榱藬U大圖像所需的灰度區(qū)間，從而讓輸出的圖像得到改良。為使車牌圖像與其它部分圖像之間的對比度增強，讓兩部分的亮度有明顯差異，提升辨識度?；驹硎抢糜成浜瘮?shù)F（x），將輸入圖像中某點（x，y）的灰度f（x，y）映射成輸出圖像中的灰度g（x，y），即：。

為使圖像f（x，y）的灰度范圍由[s1，s2]擴展到[t1，t2]，可采用下述線性變換來實現(xiàn)。

3）圖像的平滑處理。為了提高和實現(xiàn)車牌的準確定位，在圖像處理初期就應有效去除或抑制圖像中的噪點。消除圖片噪點的方法，通常采用圖像的平滑。圖像平滑的方式有頻域以及空域濾波。本文采用空域濾波來消除噪點。

（2）車牌定位和分割。硬件設備采集到的圖像是機動車整體的圖片，對車牌識別系統(tǒng)而言只有車牌部分是有用的。定位和分割的作用是為了分辨出圖像中車牌具體的位置，并將其分離出來進行字符的識別處理。所以，對圖像初步處理后，還需對圖像車牌定位和分割。1）車牌定位。車牌定位就是指對車輛圖像進行處理，使得系統(tǒng)識別出車牌所在位置。車牌定位是根據(jù)車牌的顏色、亮度和車牌字符的邊緣形成的紋理來定位的。定位的方式有多種，本文是采用邊緣定位法，即利用彩色邊緣或者灰度圖像邊緣和顏色一起來定位。其定位過程是用顏色去除一些明顯不是車牌的部分，然后再用差分、圖像腐蝕以及雜質消除等方法得到圖像邊緣，從而使得圖像定位更加準確。2）車牌分割。現(xiàn)階段已有的車牌分割的方法還是比較多的，本文主要采用彩色分割法。因為，彩色分割能對整個車輛圖像的信息進行分析，并能統(tǒng)計出其所包含的彩色像素點，進而能夠實現(xiàn)車輛牌照區(qū)域的分割功能。

3 車牌字符處理

雖對原始圖片進行一系列的預處理及車牌的定位處理之后，可得到車輛牌照的準確定位，但此時仍無法得出車輛牌照的識別結果。這時可通過車牌字符的處理，來實現(xiàn)車牌識別功能。

（1）字符分割。字符的分割就是從完整的車牌圖像中把一個個組成車牌號的字符分割出來。切割方法有聚類分析、模板匹配、投影等幾種，本設計主要采用投影法。其工作過程是先對圖像進行二值化處理；然后再采用垂直投影的方法對其進行處理；最后依照投影圖中波形的不同規(guī)律以及峰值等特點推斷出車牌中字符的精確位置。

（2）字符歸一化。通常，采集到的車牌及其字符都不太符合標準要求，為了提高識別字符的速度，需要對采集到的車牌進行字符歸一化處理，讓采集到的車牌字符能夠在同一標準模塊里的特征一樣。字符歸一化的方法分為大小歸一、化傾斜度校正兩種，本設計采用大小歸一法。大小歸一法的原理為了使初始字符與標準模塊里的字符大小相同，可在其橫縱的方向上分別乘上一個比例因子來實現(xiàn)。大小歸一實現(xiàn)的方法有2種：1）根據(jù)我們所需字符的標準大小來對車牌圖案進行一定的比例的縮小或者放大；2）通過水平以及垂直方向上的投影對字符的大小進行歸一化處理。

（3）車牌字符識別。在完成對車牌字符的準確切分之后，需采用車牌的字符識別技術來完成車輛牌照的最終識別。字符識別的方法通常有三種：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡。本文主要采用壓縮模板匹配技術。模板匹配技術是先把已經(jīng)分割并且經(jīng)過二值化處理后的字符縮小，然后再將其和模塊庫內的模板進行快速匹配，系統(tǒng)會自動地將模板與字符進行對比，差異最小的就是所需的識別結果，最后對結果進行輸出并進行記錄。雖此種方法計算量大，但它簡單、易操作，只要對車牌中的三種字符提前做出相應的分類處理，就可創(chuàng)造出多種不相同的壓縮模板。這樣，就可以通過降低整個模板的數(shù)量，來有效提升識別效率。

4 結論

本文以MATLAB軟件為主要的開發(fā)系統(tǒng)，研究算法來完成車牌識別系統(tǒng)的設計。此設計具有一定的快速性、便利性，為智能交通管理提供一種方式。

參考文獻：

[1]黃英偉.車牌識別系統(tǒng)字符識別算法研究[D].湖北工業(yè)大學，2012.

[2]凌佳寧.車牌定位與車牌字符識別算法的研究與實現(xiàn)[D].電子科技大學，2012.

作者簡介：王洽鋒（1981-），男，河南鹿邑人，主要從事汽車電子技術研究。endprint