基于數(shù)字圖像處理車牌定位探究

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1、基于數(shù)字圖像處理車牌定位探究　　【摘要】隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的日益增長(zhǎng),人們生活節(jié)奏的加快,汽車的數(shù)量也變得越來(lái)越多,隨之人們對(duì)交通控制以及安全管理的要求也日益提高。在當(dāng)今的日常生活中，交通管理也成為社會(huì)關(guān)注的主要問(wèn)題，數(shù)字圖像處理的車牌定位也被應(yīng)用于交通管理中，使得交通管理更加便捷，簡(jiǎn)易，為交通管理人員的工作減輕了較大負(fù)擔(dān)。本文主要談?wù)摶跀?shù)字圖像處理的車牌定位研究?！娟P(guān)鍵詞】數(shù)字圖像處理，車牌定位，研究中圖分類號(hào)：U285.5+33文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：一.前言數(shù)字圖像處理技術(shù)作為車牌識(shí)別系統(tǒng)中最為重要的技術(shù)之一，在其中發(fā)揮了不可估量的作用。如何進(jìn)行有效地交通管理，

2、已成為各政府相關(guān)部門越來(lái)越關(guān)注的焦點(diǎn)。數(shù)字圖像處理的車牌定位技術(shù)為此問(wèn)題的解決提供了關(guān)鍵的技術(shù)保障，同時(shí)也解決了社會(huì)中的交通中車輛擁擠的問(wèn)題。此文從數(shù)字圖像處理的車牌定位研究方面進(jìn)行了深入的探討。二.車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)7車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)（vehiclelicenseplaterecognitionsystem，簡(jiǎn)稱LPR）是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要研究課題，是實(shí)現(xiàn)智能交通的重要環(huán)節(jié)，涉及領(lǐng)域異常廣闊，包括模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及數(shù)字圖像處理技術(shù)等。隨著智能交通系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，對(duì)于汽車牌照識(shí)別技術(shù)的研究也隨之發(fā)展起來(lái)。如今的世界已經(jīng)發(fā)展成為數(shù)字化信息時(shí)代，很多難以

3、解決的問(wèn)題依托這一平臺(tái)得到完美的解決。智能交通系統(tǒng)可以在不影響汽車正常行駛的狀態(tài)下自動(dòng)完成對(duì)牌照的有效識(shí)別，很顯然這一技術(shù)的發(fā)明對(duì)于交通管理工作起到了很大的推動(dòng)作用。目前，車輛牌照識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于高速公路的監(jiān)測(cè)，電子收費(fèi)，安全停車管理，交通違規(guī)管理，偷盜車輛辨別等重要領(lǐng)域，其發(fā)展對(duì)于人民的生活、社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及城市的建設(shè)產(chǎn)生了積極而深遠(yuǎn)的影響，因此對(duì)于汽車牌照識(shí)別技術(shù)的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。三.基于數(shù)字圖像處理的車牌識(shí)別技術(shù)的原理大多數(shù)情況下,基于數(shù)字圖像處理的車牌識(shí)別過(guò)程可以分為五個(gè)部分,分別是圖像預(yù)處理、車牌區(qū)域定位、車牌校正、車牌分割以及車牌識(shí)別等,以下

4、對(duì)這五個(gè)過(guò)程進(jìn)行一一分析。1.圖像預(yù)處理7之所以要進(jìn)行圖像預(yù)處理,是因?yàn)樵谡麄€(gè)的車牌識(shí)別系統(tǒng)中,采集進(jìn)來(lái)的圖像是真彩圖,還有其他因素的影響,例如采集環(huán)境因素、硬件設(shè)備等原因,圖像比較模糊,其背景和噪聲會(huì)嚴(yán)重影響字符的準(zhǔn)確分割和識(shí)別,經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后,可以大大提高圖像質(zhì)量。2.車牌區(qū)域定位對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的車牌的二值圖片運(yùn)用形態(tài)學(xué)進(jìn)行濾波,使得車牌區(qū)域能夠形成一個(gè)連通區(qū)域,然后以車牌的先驗(yàn)知識(shí)為依據(jù)篩選所得到的連通區(qū)域,進(jìn)而獲得車牌區(qū)域的準(zhǔn)確位置,最后完成從圖片中提取車牌的任務(wù)。3.車牌校正由于攝像頭與車身之間存在著一定的角度,使得得到的車牌圖片呈非水平形態(tài)。但是為了

5、能夠順利地對(duì)車牌進(jìn)行分割和識(shí)別,必須對(duì)車牌的角度進(jìn)行校正,通常情況下是使用Radon變換來(lái)完成車牌的校正。4.車牌分割車牌分割的過(guò)程首先對(duì)車牌圖片進(jìn)行水平方向的投影,去除水平邊框,然后再進(jìn)行垂直方向的投影。通過(guò)分析車牌投影可以得知,投影中最大值峰所對(duì)應(yīng)的是車牌中的第二個(gè)字符和第三個(gè)字符之間的間隔,第二大峰中心距離對(duì)應(yīng)的是車牌字符的寬度,以此類推就可以對(duì)車牌進(jìn)行分割。5.車牌識(shí)別和顯示7字符識(shí)別的方法有很多種,一般來(lái)講模板匹配方法是應(yīng)用最廣泛的。在進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中,要先建立標(biāo)準(zhǔn)字庫(kù),然后將分割所得到的字符進(jìn)行分類,將分類后的字符與標(biāo)準(zhǔn)字庫(kù)中的字符進(jìn)行比較,最后以誤差

6、最小的字符作為結(jié)果顯示出來(lái)。四.汽車牌照的定位車牌定位的主要工作是從攝入的汽車圖像中找到汽車牌照所在的位置,并把車牌從該區(qū)域中準(zhǔn)確地分割出來(lái),供字符分割使用。為提高定位的準(zhǔn)確性,首先需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,提高圖像質(zhì)量。具體方法為,利用加權(quán)平均值法將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像并進(jìn)行中值濾波去噪聲,對(duì)去噪后的灰度圖進(jìn)行灰度拉伸,以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度,然后對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理,將汽車圖像變?yōu)橹挥泻诎變煞N像素的圖像。1.汽車牌照的粗定位首先對(duì)車牌進(jìn)行粗定位:利用掃描行跳變點(diǎn)數(shù)確定出水平候選區(qū),再根據(jù)車牌區(qū)域垂直投影圖的統(tǒng)計(jì)規(guī)律對(duì)水平區(qū)域篩選、定位。從圖像的底部開(kāi)始向頂部逐行掃描

7、,如果滿足在一定距離內(nèi)灰度值跳變14次,且相鄰兩跳變的距離在一定的范圍內(nèi),就記錄下跳變?cè)谠撔械钠瘘c(diǎn)和終點(diǎn)位置,本文稱該起點(diǎn)和終點(diǎn)的連線為行掃描線,如果有連續(xù)10行以上的行掃描線,且相鄰上下行的掃描位置相鄰,就認(rèn)為是車牌候選區(qū)域。72.汽車牌照的精確定位車牌圖像經(jīng)過(guò)粗定位后,大多數(shù)的車輛區(qū)域能被唯一的定位出來(lái),但是由于部分車牌圖像中,車身部分存在著干擾區(qū)域,這些干擾區(qū)域包括車燈,車身部分廣告等等?？蛇M(jìn)一步對(duì)車牌進(jìn)行精確定位:在車牌粗定位的基礎(chǔ)上,對(duì)定位得到的候選區(qū)域進(jìn)行再一次定位,定位的依據(jù)是車牌區(qū)域的車牌底色與字符顏色有固定的搭配。需要對(duì)車牌底色與字符的顏色進(jìn)行判

8、定,在RG