基于數學形態學的車牌識別系統設計仿真

張萍　邢蕾

【摘 要】針對車輛牌照的自動識別問題，提出一種基于形態學的車牌識別系統設計。通過對采集到的原始彩色圖像進行灰度化、濾波等預處理，并利用數學形態學方法對圖像進行閉合、腐蝕等運算，進而實現了車牌定位，再使用投影法完成對車牌的字符分割，最后采用模板匹配法對字符進行識別。MATLAB仿真結果顯示，設計具有較高的識別效果，識別速度較快。

【關鍵詞】數學形態學;車牌識別;字符分割;模板匹配

中圖分類號： TP391.41文獻標識碼： A文章編號： 2095-2457（2019）29-0008-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.29.003

Design and Simulation of License Plate Recognition System Based on Mathematical Morphology

ZHANG Ping XING Lei

（Electric power Department Yinchuan Energy Institute，Yinchuan Ningxia 750105，China）

【Abstract】Aiming at the problem of automatic recognition of vehicle license plate， a design of vehicle license plate recognition system based on morphology is proposed.By preprocessing the collected original color image by graying， filtering， etc.， and using the mathematical morphology method to close and corrode the image， the license plate location is realized， and then the projection method is used to complete the pair. The character segmentation of the license plate is finally recognized by the template matching method.The simulation results of MATLAB show that the design has a higher recognition effect and the recognition speed is faster.

【Key words】Mathematical Morphology; License Plate Recognition;Character Segmentation;Template Matching

0 引言

近年來，交通運輸事業快速發展，人車路持續高速增長，截至今年6月底，全國機動車保有量已達3.4億輛，其中汽車2.5億輛[1]。高速增長之下，也對交通管理和控制方面提出了更高要求。為了能更好地提升交通運輸效率、確保交通安全和提高能源的利用率，就必須要加快道路交通現代化和智能化建設的全方面發展[2]。

本設計通過對圖像處理技術、數學形態學方法的研究，提出了一種基于數學形態學的車牌識別方法，并利用MATLAB軟件強大的功能，對采集到的車牌圖像經過圖像預處理、車牌定位、字符分割和識別等過程，實現了車牌識別，且實驗結果顯示，識別效果較好、識別迅速。

1 系統總體方案設計

車牌識別系統包括車牌圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別四部分[3-4]。整體識別流程如圖1所示，系統首先對采集到的車輛正面圖像進行灰度化、濾波、邊緣檢測等預處理，再利用數學形態學中的運算方法對車牌圖像進行定位，然后對車牌圖像中的字符進行分割，最后利用模板匹配法完成車牌識別并輸出結果[5]。

圖1 車牌識別整體流程

2 系統設計的語言環境介紹

車牌識別系統的軟件采用MATLAB軟件，它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中，很大程度上擺脫了傳統非交互式程序設計語言的編輯模式[6]。在處理圖像方面，MATLAB具有運算符豐富、編程靈活、程序設計自由度大、可移植性好等特點，還具有源程序的開放性的優勢。

3 車牌識別系統的實現

3.1 車牌預處理

實際應用中，由于受行駛速度、光線強度氣等因素影響，系統采集到的照片質量不是很高，會存在光照不均、歪斜、模糊等問題。為提高車牌的識別效率，需對原始圖像進行預處理，通常需要經過圖像灰度化、圖像濾波、邊緣檢測等處理過程。

3.1.1 圖像的灰度化

為了減少程序運行時間、提升系統處理速度，需要將彩色圖像轉換成灰度圖像。經過灰度化后的圖像中無任何色彩，只含圖像原有的亮度信息。本設計采用加權平均法，計算公式為：Y=0.3×R+0.59×G+0.11×B。式中R、G、B分別是彩色圖像的3個基本分量信息，Y是灰度圖像的灰度值。

3.1.2 圖像濾波

圖像拍攝時，受外界因素影響，會存在有噪聲的影響。圖像濾波的主要目的是減少圖像中噪聲對車牌后續處理中的干擾。中值濾波不僅可以有效地降低噪音對圖像的影響，還可以較好地保留圖像的原有信息，具有較強的降噪聲能力[7]。本設計選擇采用中值濾波法進行圖像的濾波去噪。濾波以后的圖像如圖2所示。

3.1.3 邊緣檢測

車牌識別過程中，邊緣檢測是一個很重要的操作，它可以得到清晰的車牌輪廓，為進一步進行車牌的定位與分割做好準備。實際應用中，圖像的邊緣檢測過程一般都是通過選取模板來與圖像進行卷積計算完成的，選取的模板算子不同，檢測結果也不同[8]。本設計采用Roberts算子，利用edge（）函數完成邊緣檢測。邊緣檢測后圖像如圖3所示。

圖2 濾波后圖像

圖3 邊緣檢測后圖像

3.2 車牌定位

車牌定位是從處理后的車牌圖像中確定出車牌所在的位置并將其提取出來。車牌定位的準確性直接決定車牌識別的精度。數學形態學可以簡化圖像數據，在除去不相干的結構噪聲干擾的同時，還可保持圖像基本的形態特征[9]。它包含膨脹、腐蝕、開啟和閉合四種基本運算。本設計利用腐蝕、閉合兩個運算的組合得到圖像中的連通域，再使用bwareaopen（）函數對連通區域進行篩選、移除不符合車牌特征的小對象，定位出車牌區域，如圖4、圖5所示。

圖4 數學形態學處理后圖像

圖5 篩選后定位出車牌圖像區域

3.3 字符分割

字符分割是從定位后含有字符的車牌圖像區域中分割出單獨的字符。考慮到我國車牌具有字符間隔較大的特點，不會出現字符與字符的粘連現象，本設計采用垂直投影法完成字符分割。即利用字符間存在間隙，說明車牌圖像在字符間隙處垂直方向的投影存在波谷，只要準確地找到這些字符間的波谷位置即能切分出每個字符[10]。這種算法不僅程序設計簡單、運行速度快，還滿足實時性的需求。

3.4 字符識別

考慮到獲取的字符圖像較為清晰，本設計采用模板匹配法來完成字符識別，即將目標字符與模板字符逐一比對并做像素減法，得到新的圖像，再統計結果圖像中‘1的個數，個數最少的即為最佳匹配[11]。為提高程序運行效率，比對前根據字符所在車牌內的位置縮小比對范圍，將漢字、字母、數字分別進行存放和比對，識別效率較高。

4 結論

隨著智能交通時代的到來，車牌識別受到更多關注，識別算法也發展很快。本設計采用灰度化、中值濾波、Roberts算子邊緣檢測法進行圖像預處理，基于數學形態學對車牌進行定位，借助垂直投影法完成字符分割，使用模板匹配法依次對車牌字符（下轉第20頁）（上接第9頁）比對并識別，MATLAB仿真結果表明，設計能夠有效地實現車牌識別。在仿真的過程中，不同的車牌由于情況不同可能還需要對某些步驟進行一定的修改才能識別，比如對于車牌本身懸掛傾斜或者車牌有污損、遮擋等情況，需要進行處理后再識別，這些需要優化和改進的地方，之后的時間里我還會繼續進行優化和完善。

【參考文獻】

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