許衛(wèi)洪

摘要：文章提出了一種基于LabVIEW和Vision Assistant的車牌識(shí)別方案。系統(tǒng)使用Vision Assistant的顏色閾值、高級(jí)形態(tài)學(xué)及光學(xué)字符識(shí)別等函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)車牌圖像的預(yù)處理和車牌區(qū)域定位以及車牌字符分割、字符訓(xùn)練和識(shí)別，使用LabVIEW程序完成車牌的顯示。使用數(shù)百張車牌圖像對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果證實(shí)該方案是可行的，系統(tǒng)是可靠的，可以快速、準(zhǔn)確定位和識(shí)別車牌。

關(guān)鍵詞：車牌識(shí)別；視覺助手；車牌定位；字符分割與識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP391.41中圖分類號(hào)文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文獻(xiàn)標(biāo)志碼0引言隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和汽車工業(yè)水平的不斷提升，汽車的生產(chǎn)成本也大大降低。這兩方面因素都刺激著我國(guó)汽車行業(yè)的快速發(fā)展以及汽車保有量的急速增長(zhǎng)［1］。要對(duì)如此之多的車輛進(jìn)行有效的管理，必須進(jìn)行車輛身份的識(shí)別。車牌是車輛最明顯且唯一的身份證。因此，設(shè)計(jì)一款高效的車牌識(shí)別系統(tǒng)有很高的應(yīng)用價(jià)值。

我國(guó)的車牌按照目的和用途分為小型汽車號(hào)牌、大型汽車號(hào)牌、新能源汽車號(hào)牌及其他類型共27類。本文針對(duì)已經(jīng)采集到的藍(lán)底小型汽車號(hào)牌圖像，提出了一種基于LabVIEW和Vision Assistant的車牌識(shí)別方案。

1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)和軟件選擇車牌的識(shí)別過程主要包括獲取車牌圖像、圖像預(yù)處理、車牌區(qū)域定位、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別、車牌顯示等，如圖1所示［2］。

車牌識(shí)別系統(tǒng)常用的開發(fā)軟件包括OpenCV，Matlab，VC，LabVIEW等［3］，本系統(tǒng)選擇采用LabVIEW，主要有3個(gè)原因：（1）LabVIEW編程軟件可以把計(jì)算機(jī)作為處理器，因而可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的處理和存儲(chǔ)功能，使采集的車牌圖像可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中。（2）LabVIEW屬于圖形化編程語言，編程效率高，內(nèi)含多種函數(shù)，尤其是視覺與運(yùn)動(dòng)模塊含有400多個(gè)可供直接調(diào)用的函數(shù)。（3）視覺助手Vision Assistant功能強(qiáng)大，可以實(shí)現(xiàn)算法合理性和可靠性的快速驗(yàn)證，可以實(shí)現(xiàn)將編寫完的程序轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)abVIEW的VI程序，方便LabVIEW調(diào)用。

2系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)2.1獲取車牌圖像因藍(lán)底小型汽車號(hào)牌圖像已經(jīng)完成采集并存儲(chǔ)到電腦中，系統(tǒng)在獲取車牌圖像時(shí)只需通過程序?qū)D像讀入即可，對(duì)應(yīng)的程序框如圖2所示。通過使用LabVIEW中的創(chuàng)建圖像IMAQ Creat、獲取文件信息IMAQ GetFileInfo和讀取文件IMAQ ReadFile這3個(gè)函數(shù)，只需輸入圖像保存的文件路徑，系統(tǒng)就可以讀取車牌圖像。

2.2車牌預(yù)處理與車牌定位由于讀入的不同車牌圖像的像素和大小很可能不一致，且在車牌圖像中定位車牌時(shí)不需要對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行處理，因此系統(tǒng)只需要在讀取的車牌圖像中確定一個(gè)區(qū)域去進(jìn)行分析即可。這個(gè)需要確定的區(qū)域即為興趣區(qū)域ROI（Region of Interest）。

在確定興趣區(qū)域時(shí)，系統(tǒng)必須確保圖像中的車牌號(hào)部位在該區(qū)域內(nèi)。為實(shí)現(xiàn)此目的，系統(tǒng)需利用LabVIEW的獲取圖像信息IMAQ GetImageInfo函數(shù)來獲得每個(gè)車牌圖像信息，根據(jù)該信息確定ROI。確定ROI后，系統(tǒng)還需利用視覺助手Vision Assistant來完成車牌號(hào)碼區(qū)域的定位，即系統(tǒng)通過使用Vision Assistant的閾值化函數(shù)將圖像中的高亮度區(qū)域和其他區(qū)域予以區(qū)分，使高亮度區(qū)域閾值化后的像素值為1，其他區(qū)域閾值化后的像素值為0，高亮度區(qū)域即為車牌號(hào)碼的位置。

為實(shí)現(xiàn)閾值化，本系統(tǒng)中采用了顏色閾值Color Threshold函數(shù)，以使彩色圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。顏色閾值函數(shù)能將彩色圖像在4個(gè)顏色平面（RGB、HSL、HSV和HSI）上應(yīng)用閾值并且放置結(jié)果到一幅8位的圖像中，實(shí)際上是1位的二值圖像，圖像中的值只有0和1。

為了更好地獲取車牌定位，系統(tǒng)需利用3種不同的顏色模型進(jìn)行二值化。除了最為常見的RGB（紅綠藍(lán)）顏色模型［4］，HSL（色調(diào)、飽和度、亮度）顏色模型是應(yīng)用比較多的另一種顏色模型，該模型色調(diào)（色相）平面抽取的是彩色圖像的色調(diào)［5］。另外，HSV 顏色模型（也稱HSB 顏色模型）與HSL顏色模型相近，區(qū)別在于HSV 顏色模型將HSL的亮度平面換成了Value值平面。HSI 顏色模型與HSL、HSV顏色模型類似，區(qū)別在于HSI 顏色模型是Intensity強(qiáng)度平面。本系統(tǒng)中，Vision Assistant中的Color Threshold1函數(shù)利用了HSL顏色模型，Color Threshold2函數(shù)利用了HSI顏色模型，Color Threshold3函數(shù)利用了RGB顏色模型。

二值化后，系統(tǒng)再使用高級(jí)形態(tài)學(xué)Adv.Morphology函數(shù)，獲取車牌號(hào)碼位置的圖像。高級(jí)形態(tài)學(xué)函數(shù)通常是有條件的組合基本變換，如二值的腐蝕、膨脹、開閉運(yùn)算、刪除小目標(biāo)、刪除大目標(biāo)、刪除邊界目標(biāo)、填充孔洞、凸包、骨架、分割目標(biāo)等。使用高級(jí)形態(tài)學(xué)操作可以填充粒子、去除接觸邊界的粒子、去除不必要的小的或大的粒子、分離接觸的粒子、查找凸包的粒子，可以使用這些變換來準(zhǔn)備粒子以用于定量分析、觀察幾何區(qū)域、提取最簡(jiǎn)單形式的建模、識(shí)別目標(biāo)等。

本系統(tǒng)使用顏色閾值Color Threshold函數(shù)和高級(jí)形態(tài)學(xué)Adv.Morphology函數(shù)的不同組合配合使用，對(duì)每一車牌均獲取3個(gè)圖像，如圖3所示。Adv.Morphology1函數(shù)和Adv.Morphology2函數(shù)均采用凸包函數(shù)，可以計(jì)算每個(gè)粒子的凸出包絡(luò)，可以有效地關(guān)閉粒子，以便于粒子測(cè)量，甚至當(dāng)粒子輪廓不連續(xù)時(shí)也可以通過凸包后進(jìn)行測(cè)量。當(dāng)然，凸包函數(shù)也可以填充孔洞。

Adv.Morphology3和Adv.Morphology4函數(shù)分別為凸包函數(shù)和刪除小目標(biāo)函數(shù)。刪除小目標(biāo)Remove small objects函數(shù)，其作用就是將圖像中的小的目標(biāo)刪除掉，使圖像更簡(jiǎn)潔。小的目標(biāo)的寶島是通過腐蝕次數(shù)Iterations來定義的，定義的腐蝕次數(shù)越大，則過濾刪除的小目標(biāo)面積也就越大。腐蝕次數(shù)Iterations控制的是使用3×3的掩模進(jìn)行腐蝕的次數(shù)。通過增加腐蝕次數(shù)，函數(shù)可以刪除更大的粒子。Adv.Morphology5和Adv.Morphology6函數(shù)分別為凸包函數(shù)和刪除小目標(biāo)函數(shù)。

完成以上任務(wù)后，系統(tǒng)再運(yùn)用運(yùn)算函數(shù)Operators，將前面獲得的3幅圖像進(jìn)行Add運(yùn)算，以使3幅圖像合并為1幅圖像，確保后續(xù)能提取到完整的車牌號(hào)碼部分。為了獲得較好的車牌圖像，系統(tǒng)還需要對(duì)合并后的圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理。該過程主要分3個(gè)步驟進(jìn)行。

（1）使用2個(gè)高級(jí)形態(tài)學(xué)Adv.Morphology函數(shù)，均為Remove Small Objects刪除小目標(biāo)函數(shù)，把合并后的圖像中的細(xì)小目標(biāo)移除掉。

（2）使用基本形態(tài)學(xué)Basic Morphology函數(shù)再次二值化?；拘螒B(tài)學(xué)函數(shù)包括腐蝕目標(biāo)Erode objects、膨脹目標(biāo)Dilate objects、開目標(biāo)Open objects、閉目標(biāo)Close objects、Open、適當(dāng)閉Proper Close、Gradient In梯度內(nèi)、Gradient Out梯度外、Auto Median自動(dòng)中值、Thick粗化、Thin細(xì)化等。本系統(tǒng)采用了其中的Auto Median自動(dòng)中值函數(shù)，通過該函數(shù)聯(lián)合使用開操作和閉操作。若I是原始圖像，則Auto Median自動(dòng)中值函數(shù)提取原始圖像的適當(dāng)開和適當(dāng)閉的交集［6］。

Auto Median（I）=AND（OCO（I），COC（I））

或者Auto Median（I）=AND（DEEDDE（I），EDDEED（I））

其中I是原始圖像，E是腐蝕，D是膨脹，O是開，C是閉。

（3）運(yùn)用粒子過濾函數(shù)Particle Filter，過濾或保留圖像中滿足過濾條件中指定的粒子。因粒子過濾函數(shù)Particle Filter是基于粒子測(cè)量函數(shù)Particle Measurements的，因此進(jìn)行粒子過濾時(shí)，系統(tǒng)必須先使用粒子測(cè)量函數(shù)Particle Measurements測(cè)量出所有的粒子及其相差的數(shù)據(jù)（如面積、質(zhì)心坐標(biāo)、質(zhì)心方向等），再根據(jù)用戶指定的過濾條件，將滿足條件的粒子過濾掉或者保留下來。

粒子過濾函數(shù)Particle Filter運(yùn)行后，可以顯示原始圖像和現(xiàn)有圖像的比對(duì)，如圖4（a）和（b）所示。由圖可見，車牌號(hào)碼部分已經(jīng)從讀取的圖像中分離出來了，車牌號(hào)碼部分的圖像顯示為紅色，其余部分為黑色，但車牌存在傾斜的角度，會(huì)影響后續(xù)對(duì)車牌的分割和識(shí)別。

本系統(tǒng)使用高級(jí)直邊函數(shù)Adv.Straight Edge和卡尺函數(shù)Caliper來測(cè)量該傾斜角度，并使用最大卡尺函數(shù)Max Clamp分別測(cè)量水平和垂直方向的兩條邊之間的最大距離。

完成以上步驟后，在LabVIEW程序中，系統(tǒng)利用視覺助手中測(cè)得的車牌傾斜角度及水平與垂直的方向兩條邊的最大距離信息，使用IMAQ Convert Rectangle to ROI，IMAQ Extract Tetragon，IMAQ Rotate函數(shù)，完成車牌的準(zhǔn)確定位，如圖4（c）所示。

2.3字符分割與識(shí)別從背景圖像中分離每個(gè)字符或者說定位字符的過程通常稱為字符分割。本系統(tǒng)利用視覺助手的光學(xué)字符識(shí)別OCR函數(shù)（Optical Character Recognition）來完成字符分割與字符的識(shí)別，最終從圖像中讀取字符與文本。該函數(shù)的使用需要區(qū)分訓(xùn)練和讀取/驗(yàn)證字符兩個(gè)階段。

2.3.1OCR函數(shù)的訓(xùn)練OCR函數(shù)的訓(xùn)練過程如下：采集圖像→指定ROI→從背景圖像中分離每個(gè)字符→提取每個(gè)字符的特征信息→為每個(gè)分段的字符指定一個(gè)字符值→每個(gè)字符類分配一個(gè)參考字符（可選）→保存字符集為字符集文件。

在訓(xùn)練字符前，系統(tǒng)必須設(shè)置OCR的參數(shù)，分割想要訓(xùn)練的字符。閾值（Thresholding）是分割過程中最重要的概念之一?；谙袼氐膹?qiáng)度值，閾值可以將圖像中的像素分割為前景和背景。OCR函數(shù)包含1個(gè)手動(dòng)和3個(gè)自動(dòng)計(jì)算閾值范圍的方法：Uniform 均衡、Linear 線性、Non Linear 非線性。本系統(tǒng)采用了均衡的方法，是一種通過 OCR計(jì)算單一閾值的方法，并且使用得到的該閾值以部分到整體的方式從ROI中提取像素。

分割字符的方法有兩種，即自動(dòng)分割和根據(jù)字符的大小進(jìn)行分割。本系統(tǒng)選擇根據(jù)字符的大小進(jìn)行分割的方法。在分割的時(shí)候，需選擇Size和Spacing選項(xiàng)，設(shè)置Bounding Rect Width邊界矩形寬度、Bounding Rect Height邊界矩形高度、Character Size字符尺寸、Min Char Spacing最小字符間距、Max Element Spacing（X）最大元素間距（X 方向）、Max Element Spacing（Y）最大元素間距（Y 方向）、Min Space Distance最小字符間距等參數(shù)。

對(duì)分割出來的字符，還需進(jìn)行字符集的訓(xùn)練。這種訓(xùn)練方式方便且直觀。訓(xùn)練字符的方式有3種：（1）練所有字符（Train All Character）不管ROI中的字符是否已經(jīng)被識(shí)別，全部重新訓(xùn)練。（2）訓(xùn)練錯(cuò)誤的字符（Train Incorrect Character）只訓(xùn)練ROI中未識(shí)別到的字符，已經(jīng)識(shí)別到的字符則不訓(xùn)練。（3）訓(xùn)練單一的字符（Train Single Character）可以有針對(duì)性地對(duì)ROI中的某一個(gè)字符進(jìn)行單獨(dú)訓(xùn)練。

系統(tǒng)將訓(xùn)練的結(jié)果以*.abc的形式保存不同字符的特征向量。

2.3.2OCR函數(shù)的讀取/驗(yàn)證OCR函數(shù)的讀取/驗(yàn)證過程如下：打開OCR函數(shù)→加載字符集文件→采集圖像→指定ROI→從背景圖像中分離每個(gè)字符→與特征集比較特征→返回識(shí)別的字符→校驗(yàn)識(shí)別的字符。

3結(jié)語本文提出了基于LabVIEW和Vision Assistant的車牌識(shí)別方案。使用數(shù)百張車牌圖像進(jìn)行驗(yàn)證，系統(tǒng)能夠?qū)嚺七M(jìn)行有效的識(shí)別和顯示，證實(shí)該方案是可行的，系統(tǒng)是可靠的，可以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確定位和識(shí)別車牌的目標(biāo)。

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（編輯 王永超）

Design of license plate recognition system based on LabVIEW and Vision AssistantXu? Weihong

（School of Internet of Things and Artificial Intelligence， Wuxi College of Commerce and Technology，

Wuxi 214153， China）Abstract： This paper presents a license plate recognition scheme based on LabVIEW and Vision Assistant. By using the functions of Vision Assistant， such as color threshold， advanced morphology and optical character recognition， the system realizes the pre-processing of license plate image， license plate area positioning， license plate character segmentation， character training and recognition， and then uses the LabVIEW program to complete the license plate display.Hundreds of license plate images were used to verify the system. The results show that the scheme is feasible and the system is reliable， which can quickly and accurately locate and recognize license plates.

Key words： license plate recognition; Visual Assistant; license plate location; character segmentation and recognition