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        基于模板匹配的污損車牌識別方法

        2018-01-04 12:13:13胡偉平廣西科技大學智能計算與分布式信息處理重點實驗室
        消費導刊 2017年22期
        關(guān)鍵詞:排序方法

        胡偉平 廣西科技大學智能計算與分布式信息處理重點實驗室

        基于模板匹配的污損車牌識別方法

        胡偉平 廣西科技大學智能計算與分布式信息處理重點實驗室

        為了處理污損車牌,提高車牌識別的正確率,在使用垂直投影法進行字符分割定位的前提下,使用字符模板匹配的方法實現(xiàn)了對污損車牌的識別。實驗結(jié)果表明,該方法對于藍底白字的家用車的部分污損車牌能準確地進行識別。

        垂直投影 車牌識別 模板匹配

        目前中國私家車的保有量已經(jīng)大幅增加,為了高效進行車輛管理,車牌識別已經(jīng)成為了一個通用程序[1-3],但由于泥水遮污或人為故意遮擋等情況,污損車牌的情況時有發(fā)生,而污損車牌對于車牌識別的準確性提出了很大的挑戰(zhàn)。目前對污損車牌的研究較少,劉焱等[4]提出基于紋理的合成算法,對于較小的污點,可以通過補洞的方式來修正,延俊義[5]提出使用局部相識度誤差過濾的方法,能克服車牌部分遮擋的問題,但這些研究均只能針對一些特殊情況,所以有必要研究一種通用的污損車牌的識別方法。字符識別是解決污損車牌識別問題的關(guān)鍵,本文用字符模板匹配的方法,解決污損車牌的識別問題,從而提高污損車牌的識別率。

        一、污損車牌識別系統(tǒng)的構(gòu)成

        污損車牌識別系統(tǒng)由車牌定位、字符分割和字符識別等3部分構(gòu)成。其中車牌定位主要是利用家用車車牌是藍底白字這個特點,通過顏色比對,確定車牌的區(qū)域,字符分割是對識別出的車牌按照規(guī)格化的車牌進行分割,得到單個的車牌字符,字符識別模板則是將車牌字符進行二值化之后,與標準字符模板進行比對,根據(jù)與標準模板字符的相識度來確定字符。車牌的定位可以使用閾值分割和區(qū)域生長的方法,而字符的分割,可以使用垂直投影法進行,參見文獻[6]。本文的重點討論字符識別。

        二、污損字符的識別

        我國車牌中出現(xiàn)的字符均未規(guī)范的印刷體,是固定不變的,因此可以直接將其制作成模板來進行匹配和識別,字符模板均使用二值圖像。

        對于已經(jīng)分割出來的單個車牌字符,我們將其變換為字符模板相同大小之后,再進行二值化,將其與字符模板中的所有模板進行逐一比對,統(tǒng)計相同位置都是1的點的個數(shù)(稱為匹配度),之后按照匹配度進行排序,選取匹配度最大的作為識別結(jié)果。在識別結(jié)果的處理上,如果匹配度排序時排名第一和第二的差距較大,則直接將排名第一的字符作為識別結(jié)果,如果排名第一與后續(xù)的字符模板的數(shù)量差距較小,可以將后續(xù)的字符一起顯示作為備選結(jié)果,供人工識別。如果匹配度均低于某個閾值,則識別失敗。

        三、實驗結(jié)果

        我們隨機選取了34張車輛照片進行測試。測試圖像見圖1,該車牌中的3的上部分被刮花了,屬于污損車牌,車牌定位結(jié)果見圖2,車牌二值化結(jié)果見圖3,字符分割結(jié)果見圖4,識別結(jié)果見圖5。

        因為我們采用的是字符模板匹配的方法,字符被遮擋情況下,參與比對的是部分字符,比未被遮擋情況下的匹配度會低,但是車牌字符與模板字符的匹配度排序結(jié)果并不會發(fā)生變化,故字符模板匹配的方法能很好地解決污損號牌問題。

        圖1 測試圖像

        圖2 車牌定位

        圖3 車牌二值化

        圖4 字符分割

        圖5 識別結(jié)果

        四、結(jié)論

        本文主要對車牌中的污損字符識別問題進行了分析,利用污損車牌匹配度降低但是匹配度排序結(jié)果不變的原理,采用字符模板匹配的方法,解決了污損車牌的識別問題,實驗結(jié)果表明,該方法對于污損車牌識別率高,實現(xiàn)簡單,速度快,滿足了污損車牌識別的實際需求。

        [1]康健新.基于圖像的車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)[D].長春: 吉林大學,2014.

        [2]劉長青.車牌識別技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D].長沙: 湖南大學,2007.

        [3]黃山.車牌識別技術(shù)的研究和實現(xiàn)[D].成都:四川大學,2005.

        [4]劉焱,董軍寧,馬莎,等.基于紋理合成算法在恢復(fù)污損牌照中的應(yīng)用[J].計算機技術(shù)與發(fā)展,2008,18(12):186-188.

        [5]延俊義.用字符局部相識度誤差過濾的方法識別污損車牌[J].科技創(chuàng)新導報,2011,(25):113.

        [6]胡偉平,王日鳳.基于閾值分割和區(qū)域生長的車牌識別方法[J].廣西科學院學報, 2016.32(1):54-58.

        注:本文系廣西高校中青年教師基礎(chǔ)能力提升項目(KY2016YB251);廣西科技大學自然科學基金(??谱?419212);廣西科技大學博士基金(校科博15Z07)的研究成果。

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