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基于MATLAB車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2017-09-13 12:52:33王洽鋒
山東工業(yè)技術(shù) 2017年17期

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

關(guān)鍵詞:MATLAB;車牌識(shí)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(shè)計(jì)

(1)車牌識(shí)別的總體設(shè)計(jì)。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)要有收集圖像、處理圖像、儲(chǔ)存結(jié)果等主要過(guò)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(duì)收集的原始圖像進(jìn)行分析和處理,最后輸出識(shí)別結(jié)果并儲(chǔ)存。可見(jiàn),在車牌識(shí)別系統(tǒng)中,軟件部分的準(zhǔn)確性起到?jīng)Q定性作用。

(2)車牌識(shí)別系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)。1)系統(tǒng)的主要流程 車牌識(shí)別系統(tǒng)的主要流程是采集圖片、圖片預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別、車牌顯示等六環(huán)節(jié)。2)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì) 主硬件部分的作用是完成車輛牌照初始采集。硬件設(shè)備主要有主控機(jī)、攝像頭、照明裝備、傳感器及工控機(jī)、探測(cè)器等。其中, 探測(cè)器主要是通過(guò)信號(hào)編碼調(diào)制,來(lái)加強(qiáng)其自身的抗擾能力及準(zhǔn)確度。探測(cè)器在探測(cè)到車輛之后,工控機(jī)會(huì)根據(jù)實(shí)際情況對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行提示,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛牌照的瞬間捕捉。

3)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì) 由于MATLAB具有方便、高效快捷,良好的擴(kuò)充、移植、交互性能以及較好的開(kāi)放性等特點(diǎn),因此,本設(shè)計(jì)主要采用MATLAB來(lái)完成對(duì)軟件部分的設(shè)計(jì)。

2 車牌定位算法的設(shè)計(jì)

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

(1)車輛圖像的預(yù)處理。系統(tǒng)硬件設(shè)備采集到的照片質(zhì)量往往會(huì)受車輛行駛速度、光線強(qiáng)度氣等因素的影響。因此,需要對(duì)原始圖片進(jìn)行預(yù)處理,以提高車牌的識(shí)別質(zhì)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(guò)程。

1)圖像灰度化。在進(jìn)行圖像處理時(shí),為了提升應(yīng)用系統(tǒng)的處理速度,需要把彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像,這個(gè)過(guò)程就是圖像的灰度化。經(jīng)處理后的灰色圖像中沒(méi)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(shè)計(jì)使用加權(quán)平均值法對(duì)機(jī)動(dòng)車圖像進(jìn)行處理,其算法略。

2)圖像的灰度拉伸。灰度拉伸目的是為了擴(kuò)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(duì)比度增強(qiáng),讓兩部分的亮度有明顯差異,提升辨識(shí)度。基本原理是利用映射函數(shù)F(x),將輸入圖像中某點(diǎn)(x,y)的灰度f(wàn)(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(kuò)展到[t1,t2],可采用下述線性變換來(lái)實(shí)現(xiàn)。

3)圖像的平滑處理。為了提高和實(shí)現(xiàn)車牌的準(zhǔn)確定位,在圖像處理初期就應(yīng)有效去除或抑制圖像中的噪點(diǎn)。消除圖片噪點(diǎn)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?yàn)V波。本文采用空域?yàn)V波來(lái)消除噪點(diǎn)。

(2)車牌定位和分割。硬件設(shè)備采集到的圖像是機(jī)動(dòng)車整體的圖片,對(duì)車牌識(shí)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(lái)進(jìn)行字符的識(shí)別處理。所以,對(duì)圖像初步處理后,還需對(duì)圖像車牌定位和分割。1)車牌定位。車牌定位就是指對(duì)車輛圖像進(jìn)行處理,使得系統(tǒng)識(shí)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(lái)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(lái)定位。其定位過(guò)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(zhì)消除等方法得到圖像邊緣,從而使得圖像定位更加準(zhǔn)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?yàn)椋噬指钅軐?duì)整個(gè)車輛圖像的信息進(jìn)行分析,并能統(tǒng)計(jì)出其所包含的彩色像素點(diǎn),進(jìn)而能夠?qū)崿F(xiàn)車輛牌照區(qū)域的分割功能。

3 車牌字符處理

雖對(duì)原始圖片進(jìn)行一系列的預(yù)處理及車牌的定位處理之后,可得到車輛牌照的準(zhǔn)確定位,但此時(shí)仍無(wú)法得出車輛牌照的識(shí)別結(jié)果。這時(shí)可通過(guò)車牌字符的處理,來(lái)實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)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(gè)個(gè)組成車牌號(hào)的字符分割出來(lái)。切割方法有聚類分析、模板匹配、投影等幾種,本設(shè)計(jì)主要采用投影法。其工作過(guò)程是先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理;然后再采用垂直投影的方法對(duì)其進(jìn)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(diǎn)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(biāo)準(zhǔn)要求,為了提高識(shí)別字符的速度,需要對(duì)采集到的車牌進(jìn)行字符歸一化處理,讓采集到的車牌字符能夠在同一標(biāo)準(zhǔn)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(shè)計(jì)采用大小歸一法。大小歸一法的原理為了使初始字符與標(biāo)準(zhǔn)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(gè)比例因子來(lái)實(shí)現(xiàn)。大小歸一實(shí)現(xiàn)的方法有2種:1)根據(jù)我們所需字符的標(biāo)準(zhǔn)大小來(lái)對(duì)車牌圖案進(jìn)行一定的比例的縮小或者放大;2)通過(guò)水平以及垂直方向上的投影對(duì)字符的大小進(jìn)行歸一化處理。

(3)車牌字符識(shí)別。在完成對(duì)車牌字符的準(zhǔn)確切分之后,需采用車牌的字符識(shí)別技術(shù)來(lái)完成車輛牌照的最終識(shí)別。字符識(shí)別的方法通常有三種:模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文主要采用壓縮模板匹配技術(shù)。模板匹配技術(shù)是先把已經(jīng)分割并且經(jīng)過(guò)二值化處理后的字符縮小,然后再將其和模塊庫(kù)內(nèi)的模板進(jìn)行快速匹配,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)地將模板與字符進(jìn)行對(duì)比,差異最小的就是所需的識(shí)別結(jié)果,最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行輸出并進(jìn)行記錄。雖此種方法計(jì)算量大,但它簡(jiǎn)單、易操作,只要對(duì)車牌中的三種字符提前做出相應(yīng)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(guò)降低整個(gè)模板的數(shù)量,來(lái)有效提升識(shí)別效率。

4 結(jié)論

本文以MATLAB軟件為主要的開(kāi)發(fā)系統(tǒng),研究算法來(lái)完成車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。此設(shè)計(jì)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(xiàn):

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

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

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

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