本文作者(周志穎),請您在閱讀本文時尊重作者版權(quán)。
摘 要: 汽車牌照識別系統(tǒng)是交通管理領(lǐng)域和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域里的熱點問題。本文介紹了MATLAB在汽車牌照圖像處理識別系統(tǒng)中的應(yīng)用。該系統(tǒng)通過調(diào)用MATLAB函數(shù),綜合使用多種方法提高系統(tǒng)的有效識別能力。運用該系統(tǒng)識別出汽車牌照其整個處理過程分為圖像預(yù)處理、邊緣提取、車牌定位、宇符分割、字符識別。
關(guān)鍵詞: MATLAB 圖像處理 汽車牌照識別 字符分割 字符識別
1.引言
車牌識別(License Plate Recognition,LPR),系統(tǒng)是計算機(jī)視覺與模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一,是智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportion System,ITS)的重要組成部分。車牌識別系統(tǒng)整個處理過程由車牌圖像獲取、車牌圖像預(yù)處理、車牌定位、車牌字符分割和字符識別五個部分組成,用MATLAB軟件編程來實現(xiàn)每一個部分處理工程,最后識別出汽車牌照。
2. MATLAB及其圖像處理工具概述
MATLAB是MATrix LABoratory(矩陣實驗室)的縮寫,是Math Works公司開發(fā)的一種功能強、效率高、簡單易學(xué)的數(shù)學(xué)軟件。MATLAB的圖像處理工具箱功能十分強大,支持的圖像文件格式豐富,幾乎涵蓋了圖像處理的所有技術(shù)方法,是學(xué)習(xí)和研究圖像處理的人員難得的寶貴資料和加工工具箱。MATLAB還著重在圖形用戶界面(GUI)的制作上作了很大的改善,對這方面有特殊要求的用戶也可以得到滿足。本文將給出MATLAB的圖像處理工具箱中的圖像處理函數(shù)實現(xiàn)圖像處理與分析的應(yīng)用技術(shù)實例。
3.系統(tǒng)的實現(xiàn)
3.1系統(tǒng)組成
基于MATLAB圖像處理的汽車牌照識別系統(tǒng)主要包括車牌定位、字符車牌分割和車牌字符識別三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。其識別流程圖如圖1所示。
3.2圖像預(yù)處理
圖像在形成、傳輸或變換過程中,受多種因素的影響,如:光學(xué)系統(tǒng)失真、系統(tǒng)噪聲、曝光不足或過量、相對運動等,往往會與原始景物之間或圖像與原始圖像之間產(chǎn)生某種差異,這種差異稱為降質(zhì)或退化。因此在圖像處理之前必須進(jìn)行預(yù)處理,包括去除噪音、邊界增強、增加亮度,等等。
因為噪聲主要是一些含高頻的突變成分,所以可以通過一個低通濾波器來消除圖像中包含的噪聲,并使低頻成分得到增強。濾波的方式有兩種:一種是空間域濾波,一種是頻率域濾波。在空間域,常見的濾波方式有兩種方式,均值濾波和中值濾波。空間域濾波主要有巴特沃斯濾波器。在車牌邊緣提取之前,兩種濾波方式都采用,并與未進(jìn)行濾波的邊緣進(jìn)行比較。
3.3車牌定位
在自然環(huán)境下,汽車圖像背景復(fù)雜,光照不均勻,在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個圖像識別過程中的關(guān)鍵。我們首先應(yīng)對采集到的圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評判,最后選定一個最佳區(qū)域作為牌照區(qū)域。將其從圖像中分割出來,同時要考慮車牌傾斜問題。算法流程如下:
3.3.1對二值圖像進(jìn)行區(qū)域提取。計算并比較區(qū)域特征參數(shù),提取車牌區(qū)域。
3.3.2計算包含所標(biāo)記區(qū)域的最小寬和高,并根據(jù)先前知識,提取并顯示更接近的車牌二子值圖。
