一种基于相似度的汽车车牌号码自动识别系统

图 2 CCD 摄像机追踪控制原理
4 车牌定位
经过上述图像预处理之后, 采用高斯 -拉普拉 斯算子对图像进行边缘提取 , 然后利用车牌区域 丰富的边缘这一特征来定位车牌。边缘计算方法 如下。
W
2 基于相似度的车牌字符识别
基于相似度的车牌识别方法属于模板匹配类 字符识别, 整个车牌识别流程如图 3 所示。CCD 摄 像 机首 先 采 集 1 幅 车 牌的 RGB 图 像, 将 该 接着用分段 RGB 图像转换成 256 级的灰度图像。 的灰度线性变换进行灰度拉伸 , 提高图像的对比 度。其次用边缘检测算子对灰度图像进行边缘检 测 , 利用车牌区域丰富的边缘特性来进行车牌定 位。 然后在车牌定位的基础上, 在车牌区域内用动 态阈值来进行二值化。最后从二值化的车牌图像 中准确地提取出车牌的单个字符, 送到字符识别 模块进行识别。
牌。其原理如图 2 所示。
频域的同态滤波法对图像进行光照补偿处理, 其 实现的思想在于 : 考虑到一幅图像可以由入射分 量和反射分量相乘而得 , 而当光照缓慢变化时, 其 入射分量集中在低频段, 而反射分量包含了图像 的各种景物信息, 集中在高频段 , 将他们分开进行 滤波处理后再还原成空间域的图像。 实验证明, 该 方法能有效解决光照问题。
1 系统硬件设计
车牌自动识别系统由 1 台高性能 P C 机、 2台 CCD 摄像机、 5 个直流伺服电机、 1 块高速双通道
收稿日期 : 20040608 * 国家自然科学基金资助 ( 60375031) ; 广东省自然科学基金资助 ( 36552)
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交通与计算机 2004 年第 5 期 第 22 卷 ( 总第 120 期 )
[ 5]
L- 1 l
∑h l
T i+ 1 = K
l= 0 T
i
l= T
∑hl
l
i+ 1
+
l
L- 1
( 4)
∑h
l= 0
l=T
∑ hl
i+ 1
式中 : h l 为灰度为 l 值的像 素个数; K 为迭 代系 数 , 通常取 0. 5。 上述迭代一直进行到 T i + 1 = T i 结 束 , 最终得到的 T i 为最终分割的阈值 T 。 如果 车牌图像拍摄时不稳定 , 为了使分割的效果更好 , 需要动态的调整 K 值。 K 值的调整是基于如下的 先验知识 [ 5] , 即车牌区域的图像背景像素点总数 与字符像素点总数之比基本固定 , 约为 2. 0。 所以
图 3 车牌号码识别 流程
3 车牌图像的预处理
用 CCD 摄像头采集的车牌图像一般为 24 位 RGB 彩色图像, 采用经典的灰度变换公式 Gray = 0. 30R + 0. 59G + 0. 11B 进行变换后, 再用式( 1) 的分段灰度线性函数进行 灰度拉伸[ 5] : 0 g( x ) = ( x - T min) × 255 ( T m ax - T m in) 255 x ≤ T m in T m in < x < T m ax x ≥ T m in ( 1) 式中: x 为源图像的灰度值 ; g ( x ) 为变换后的灰度 值 ; T m in和 T m ax 是分段灰度线性函数的两个阈值。 实验测试证明 , 当 T min = 20 和 T m ax = 150 时灰度 拉伸效果较好, 不仅可有效地改善车牌图像的质 量 , 提高车牌区域的对比度 , 而且有利于后续的车 牌边缘提取。 为了减小光照的影响, 笔者采用基于
5 车牌区域二值化
为了进一步把车牌的单个字符从车牌区域中 精确地提取出来 , 需对检测出的车牌区域进行二 值化, 对车牌字符的分割起关键的作用。 求解二值 化阈值的方法很多 , 如直方图变换法、 最大类间方
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差法、 共生矩阵法等。 迭代法是一种常用的求解二 值化最佳阈值的方法。我们采用全局动态阈值法 进行二值化[ 5] , 结果如图 5 所示。实验证明 , 该方 法具有很强的稳定性和自适应性。 全局动态阈值法具体步骤如下。 求取车牌 区域的灰度直方分布图, 确定图像中最小和最大 的灰度值 , 选取图像灰度范围的中值作为初始阈 值 T 0, 按式( 4) 进行迭代 :
[ 2～4] [ 1]
图像输入板和 1 块数据采集卡组成, 如图 1 所示。
图 1 车牌自动追踪与识别系统构成
系统具有 5 个自由度, 它可以模仿人的双眼 运动 , 也即左右 CCD 摄像机 ( 相当于人的两个眼 球 ) 可以上、 下、 左、 右运动, 同时整个系统可以象 人的颈一样作旋转运动。 两个 CCD 摄像机的间距 设定为 75 mm , 从眼球到颈部旋转轴之间的距离 为 85 mm , 以期和人的情形相一致。系统工作时 , PC 机通过双通道图像处理卡读取两个 CCD 摄像 机拍摄的图像, 并进行车牌检测处理。然后, 安装 在每个直流伺服电机转轴上的光电编码器检测各 个电机的旋转角度 , 图像处理算法检测车牌相对 于两个 CCD 摄像机图像平面视轴中心的移动速 度等参量, 再通过算法计算电机控制参数输入。 最 后 , 由电脑经数据采集卡将参数输入送入各个电 机驱动器, 控制 5 个直流伺服电机( 电机 i, i = 0, 1, 2, 3, 4) , 从而带动左 右 CCD 摄像机上、 下、 左、 右运动以及整个系统作旋转运动 , 以便追踪车
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一种基于相似度的汽车车牌号码自动识别系统
郑 宇 肖南峰
( 华南理工大学 广州 510641) 硬 摘 要 文章介绍了 一种基于相似度的 汽车车牌号码自动 识别系统。介绍了系统 的软、 件设计 , 分析了车牌图像的预处理、 车牌定位、 车牌区域二值化和车牌字符识别。实验结果表明 , 基 于相似度的车牌号码识别系统具有很高的稳定 性。
Si = f ( x ij ) = 1 0
∑f ( x
j= 0
ij
) 0< i< H
( 2)
x ( i , j + 1) - x ( i, j ) ≥ T x ( i , j + 1) - x ( i, j ) < T
( 3) 式中: S i 为车牌图像中第 i 行的边缘总数 ; W 、 H 分别为车牌图像的宽度和高度; f ( x n) 为二值边缘 函数; x ( i , j ) 为第 i 行, 第 j 列的图像灰度值 ; x ( i , j + 1) 为第 i 行 , 第 j + 1 列的图像的灰度值 ; T 为 确定的边缘阈值 , 取 T = 8( 实验所得) 。 设定 T 值 是为了有效地避免一些边缘干扰, 更加准确地定 位车牌。 根据式 ( 3) , 车牌定位如图 4 所示 , 具体检 测算法的步骤如下。 首先从车牌图像的首行开始, 每隔 5 个像素 水平地扫描车牌图像。 根据式( 2) 、 ( 3) 计算出每行 的边缘点总数; 然后找出水平方向边缘总数最大 的 20 行。实验证明这 20 行中肯定有至少 2 行会 穿过车牌区。通过分析这 20 行的行号, 根据穿过 车牌区域的行号必定相邻的特点, 进一步确定可 能的车牌区水平位置。实验证实通过上述方法最 后得出 3、 4 个可能的车牌区 ; 最后由于车牌的外 边框是个矩形, 因此用经典的 Ho ug h 变换在这几 个可能的车牌区附近检测直线。如果在该区域附 近有两对平行的直线, 而且近似的构成一个矩形 , 就可以确定车牌的外边框位置。
0 引 言
目前, 车牌号码自动识别技术正在逐步应用 于交通运输、 停车场站、 高速公路、 出入境关口、 机 场车站、 机关大院、 住宅小区和刑事侦察等各种场 合。车牌自动识别技术现已成为图像处理和模式 识别研究领域中的热点问题 。 一般而言, 车牌自 动识别过程可以分为图像采集、 车牌定位、 车牌分 割、 车牌字符识别等步骤。 其难点在于车牌字符的 准确分割和识别。 针对技术难点 , 人们已提出一些 解决方法 , 但对于较模糊的车牌字符识别, 现 有的方法都不够成熟, 不能达到实际应用的要求。 因此, 笔者开发了一个基于相似度的车牌号码自 动识别系统。该系统在精确地分割出车牌的单个 字符后 , 与车牌的模板字符进行匹配 , 可快速获得 结果。此外, 该系统对于分割出的不完整、 倾斜和 模糊的车牌字符也有很高的识别率, 基本上达到 实际应用的要求。
关键词 图像处理; 车牌 定位; 字符分割; 车牌识别; 相似度
Abstract: In or der to a ut omatica lly r ecog nize a v ehicle number plate, this paper intr oduces an auto reco gnition system fo r a v ehicle number plate based on likelihoo d. T he system can r eco gnize not o nly the blur ry v ehicle plate imag e, but also the inco mplet e and lean im age. It can also specify the v ehicle identity o n time by contr asting the reco gnition result in the v ehicle num ber plate dat aba se . T he likelihoo d-based sy st em show s high sta bility by the ex periment al r esults. T he system can be w idely used in mo nito ring entrances of a building , a irpo rts, st atio ns and so on. Key words : im age pr ocessing; number plat e lo cating ; char acter separ ating ; r ecog nitio n ; likeliho od