劉超 宋丹丹 苗瑾超

摘要：該設(shè)計(jì)利用MATLAB為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，通過(guò)車牌定位，字符分割，字符識(shí)別三個(gè)步驟，實(shí)現(xiàn)車牌的有效識(shí)別。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明表明，設(shè)計(jì)的車牌識(shí)別系統(tǒng)有較好的識(shí)別效果，對(duì)于采用MATLAB開(kāi)發(fā)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)使用者具有一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：MATLAB;車牌定位;字符分割;車牌識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：1009-3044（2019）01-0198-02

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人們生活水平的提高，汽車逐漸成為主要交通工具。隨之帶來(lái)了嚴(yán)重交通問(wèn)題，如交通堵塞、交通事故等，智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，其中車牌識(shí)別技術(shù)占有重要位置。車牌識(shí)別技術(shù)可應(yīng)用于停車場(chǎng)管理、高速 公路不停車收費(fèi)、超速管理、道路交通監(jiān)控系統(tǒng)、城市“電子警察”、小區(qū)車輛智能化管理等各個(gè)領(lǐng)域。本文給出了車牌識(shí)別系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)以及各模塊完成的主要功能。

1 車牌定位

本設(shè)計(jì)拍攝是車輛的整體圖片，只有車牌部分包含有用信息。因此需要對(duì)車牌進(jìn)行定位和提取。首先根據(jù)RGB彩色原始圖像（圖1所示）的三原色比例搜索整個(gè)圖像中具有車牌紋理特性的區(qū)域，粗定位出車牌的候選區(qū)域。然后基于給定基準(zhǔn)車牌的長(zhǎng)寬比，以及車牌中藍(lán)白區(qū)域比對(duì)，對(duì)候選區(qū)域的車牌進(jìn)行多次定位，最終確定并切割出車牌如圖2所示。

2 字符分割

對(duì)得到的車牌區(qū)域需要進(jìn)行預(yù)處理，好的處理方法可以有效提高分割的正確率。由于彩色圖像包含的信息量比較大，不利于后期圖像的處理。首先對(duì)利用rgb2gray算法對(duì)彩色車牌圖像進(jìn)行灰度化處理得到如圖3所示的灰度圖像，使得圖像更加清晰容易被識(shí)別。在拍攝過(guò)程中車牌會(huì)有一定程度的傾斜，如果不進(jìn)行處理會(huì)對(duì)后期字符的分割和識(shí)別造成一定成都的影響，因此利用rando變換對(duì)車牌進(jìn)行傾斜角度計(jì)算，對(duì)傾斜圖片進(jìn)行修正，得到如圖4所示水平的圖片。

將得到的水平圖片進(jìn)行二值化，車牌圖像經(jīng)過(guò)二值化之后將變?yōu)楹诘装鬃?，或者白底黑子。根?jù)黑點(diǎn)所占的比例將圖像統(tǒng)一為白底黑字。此時(shí)的圖像不可能精確的在邊框的位置，通過(guò)Y方向處理消除水平方向上的干擾。

為了識(shí)別字符，需要將圖像中的每個(gè)字符進(jìn)行準(zhǔn)確的分割。利用車牌縱向投影統(tǒng)計(jì)每一列的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。字縫間隙沒(méi)有像素點(diǎn)或者像素點(diǎn)很少，在投影圖中會(huì)呈現(xiàn)波谷的狀態(tài)。利用波谷就可以將字符分割出來(lái)。但是在車牌中的漢字比如“豫”，在進(jìn)行分割時(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)把漢字分開(kāi)的現(xiàn)象。系統(tǒng)將分割出來(lái)的字體的寬度與整個(gè)車牌寬度進(jìn)行對(duì)比，并進(jìn)行合并，達(dá)到修正的效果。實(shí)際字符分割效果如圖7所示：

3 字符識(shí)別

字符識(shí)別是最后一步也是最關(guān)鍵的一步。在中國(guó)的車牌中規(guī)定一共有七個(gè)字符，第一個(gè)為漢字代表省或者直轄市等特定含義的簡(jiǎn)稱，接下來(lái)的為字母或者數(shù)字。字符的識(shí)別常用的有兩種算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模糊匹配法。本系統(tǒng)采用模糊匹配的方法，直接將分割后字符作為特征，與樣本庫(kù)中的樣本進(jìn)行一一對(duì)比，選取相似度最高的樣本作為識(shí)別結(jié)果。識(shí)別結(jié)果如下圖所示：

4 結(jié)束語(yǔ)

本設(shè)計(jì)中利用數(shù)字圖像處理的各種基本算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，利用MATLAB進(jìn)行仿真，最終實(shí)現(xiàn)車牌的識(shí)別。本文通過(guò)顏色劃分算法車牌定位、利用灰度算法、rando算法，二值化算法實(shí)現(xiàn)彩色車牌預(yù)處理，然后利用垂直投影法實(shí)現(xiàn)字符分割、最后運(yùn)用模板匹配法最終實(shí)現(xiàn)字符識(shí)別。但是本設(shè)計(jì)只針對(duì)藍(lán)底白字的車牌進(jìn)行的識(shí)別，對(duì)顏色依賴度較高，對(duì)藍(lán)色的車輛識(shí)別率較低，這也是下一步要進(jìn)行努力的方向。

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