（計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)論文）車輛牌照識別技術(shù)研究.pdf

燕要 隨著經(jīng)濟的發(fā)展，車輛數(shù)量急劇增大，交通問題日益突出，這使得智能交通系統(tǒng)成為 一個熱點研究領(lǐng)域，受到目益廣泛的關(guān)注。車牌識別是計算機視覺與模式識別技術(shù)張智能 交通領(lǐng)域應(yīng)用的敷簧研究課題之一，鼴智能交通系統(tǒng)的重要緞成部分，可廣泛應(yīng)用于交通 事故處理，違章率輛監(jiān)控，不停車收贊，機場、港口、小區(qū)蔣出入口的車輛管理等。應(yīng)用 蘺景十分廣闋。 車簿諼驀| 雯簧包捶車薅定經(jīng)、字簿分塞l 幫字籍簪 澍三璞莢鍵裝術(shù)。雖然已有綴多擎簿 字符識方法，健警車牌強像震萋潺純，特捌是牌照中的掌符玨i ：現(xiàn)較嚴(yán)重靛揍鞘、镢馥。 傾斜、缺損藏污淹等情形時，車牌字符識別仍是一個有待解決的難題。 本文綜臺比較了以往的車牌字符識別技術(shù)，結(jié)合圖像處濺與模式識別的知識，對彩色 圖像矢量中值濾波和魯棒的車牌字符識別算法進行了研究。 提出了一種快速的彩色圖像矢量中值濾波算法。傳統(tǒng)的必魘中值濾波器隨著濾波窗口 的增大運算量程迅速增加，影響算法的快速性。奉文基于象索的區(qū)域?qū)傩?，定義_ 種方 良區(qū)域距離測瘦磐撂梵萼鏨濾波窗口翔努為蘸個子蜜霹，然瑟纜翅子密舀內(nèi)豹象素逡紛矢囊 孛蓬濾波，麓豫貉了彩色銎稼戇鬃節(jié)，舞寄較駑豹凌覺濾波教聚，又降蠡了募法豹逡葵量， 提高了運算遴殿。 提出了麓予邊緣h a u s d o r f f 距離的率牌數(shù)字及字母字符識別算法。該算法采用兩級模 板匹配，首先對字符進行基于前景匹配測度、背景匹配測殿和整體失配測度的模板熙配， 然后對匹配失敗的字符圖像進行邊緣梭測，最后進行邊緣h a u s d o r f f 距離模板匹舀己。蒜；驗 結(jié)果表明該算法不僅能識別相似字符。而且對字符的缺損、旋轉(zhuǎn)和扭曲具有魯棒性，具有 較抒的字符談剮效果。 關(guān)鍵謠；車牌字符識別，矢量中俊濾波，模板匹配，邊緣h a u s d o r f f 距離，方向鹺域蹶離測 度 車輛牌照識別技術(shù)研究 1 1 課題的背景和意義 第一章綣諗 現(xiàn)代社會已經(jīng)進入信息時代，隨著計算機技術(shù)、避信技術(shù)和計算極網(wǎng)絡(luò)技術(shù)鮑發(fā)展， 自動他的信息處理麓力和水平不斷提高，并在人們社會活動和生活的各個領(lǐng)域得到廣泛 陂用，在這年巾情況下，作為信息來源的電動檢測、圖像識別技術(shù)越來越受到人們的重粳。 而且隨著我國國民經(jīng)濟的裔速發(fā)饜，國內(nèi)高速公路、城市道路、停車場建設(shè)越來越多， 對交通控制、安全管理的要求也瞪益提嶷，智能交道系統(tǒng)( i t s ) 汪成為當(dāng)蘸交通管理發(fā) 艘的主要方向，而車牌識別( i j p r ) 技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的核心，起著舉足輕重的作用， 像在高速公路、城市道路和停車場等項弱管理中占考蠢可取代的羹要地健。 l p r 系統(tǒng)主要需要進行的是圖像的實時采集、處理和分析，屬于圖像工程的范疇， 楚一個綜會的計算機視覺系繞。閣像工程是一門系絞研究套秘墅像理論、技術(shù)秘應(yīng)嗣豹 新的交x 學(xué)科。從研究范圍來看，它跨越了數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、自動化技術(shù)以及電子信 怠工程技術(shù)等多個學(xué)零毒，特別是壤式識別。詩簿規(guī)稅燮、數(shù)字圍豢處理等多令專業(yè)豹交 叉點，而且與人工智能、神經(jīng)列絡(luò)、遺傳算法、模糊邏輯、圖像代數(shù)等霧種理論密切相 關(guān)；扶研究方法來番，又冀數(shù)學(xué)、詩算規(guī)程學(xué)、物理學(xué)、耪經(jīng)生理學(xué)、電子學(xué)等誨多熬 學(xué)科相艇借鑒。它的發(fā)展可應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)、交通管理、遙感、媳信、軍事偵察、工業(yè) 舞動優(yōu)等許多麴領(lǐng)域。我們采鼴黲l p r 系綾鯰疆究方法主要是驀予數(shù)字強繯處理技術(shù)鞠 模式識別方法z 上的，除此之外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊邏輯、圖像代數(shù)等也都可 以終為l p r 系統(tǒng)的磺窕方法，纛疑強蔻確實鴦綴多人正在遴行薔運方垂麴疆究。l p r 系 統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用范圍，主要應(yīng)用于 ( 1 ) 贏速公路牧費、j 盔控營理。 ( 2 ) 小區(qū)、停車場管理。 ( 3 ) 城棗遭戇監(jiān)控、違章管理。 ( 4 ) 車牌登錄、驗證。 ( 鼙車浚綾詩、安全管疆。 l p r 系統(tǒng)應(yīng)用予這些系統(tǒng)?？梢越鉀Q通緝車輛的自己稽查問題，可以解決車流高峰 秘毽出入蠢車流瓶鬣造成靜躥轎每蜀、搏車場交逶堵塞淹麓，可以解凌因工偉入員俸弊 造成的路橋帶口、赫速公路、停車場應(yīng)收款流失的問題，還可以以最簡單的方式完成交 逶部門豹車輛信息聯(lián)霹，瓣決數(shù)據(jù)統(tǒng)計鑫餮純，模糊查詢靜海蓮。具俸寢嗣可穰括為； 1 車輛的自動檢測報警 蔸塤功麓錆霹縭八“鬃名單”靜車輛，魏猙關(guān)愛或肇事后述瀵豹車輛、被公安部門 通緝或掛失的車輛、欠費的車輛笛。只要將其車牌資料輸入應(yīng)用系統(tǒng)中。系統(tǒng)就會處于 鑫葫撿濺狀態(tài)，2 4 小時不襻逢對所有經(jīng)過車輛自動進行諼剩、澆較、處邂：一冀發(fā)現(xiàn)上 述車輛經(jīng)過，立刻給出控制信號，達到車輛自油稽查的目的。通常用于交通監(jiān)控卡口、 路撬j i 芟贊西、籜車場入搿等。 車輛牌照識別技術(shù)研究 2 車輛戇鑫裁藏鋝 此項功糍鐘對“綠燈車輛”，翻特種車輛( 如軍車、警車) 、預(yù)交費車輛( 如辦理月、 年繳費卡) 以及其它授權(quán)免費通行的車輛。系統(tǒng)處于自動檢測狀態(tài)的過程與上相同，所 不同的是，一凰發(fā)現(xiàn)該類車輛經(jīng)過，給出的控制信號是自動放行，達到車輛不停車過卡 和減少工作人員工作量的目的。通?？捎糜诼窐蚴召M卡口專用率道、停車場的收費刪以 及單位對出入竄輛的控制等。 3 車輛身份躲麓套集中識鬟 在道路交遴撿涌部門，每天有大爨麓違栽車輛( 熱窩紅露、超速、稔道等) 趲冀匯 集，采用自動l p r 系統(tǒng)能自動地對擎輛牌照進行識別處理，可大量減少人力、減輕l 作 強度，大幅度掇離處理速度和效率。 4 入口無人值守、車輛不停車進入 主要是用于小區(qū)停車場收費系統(tǒng)中，在入口安裝了系統(tǒng)，利用其能夠不停車自動識 別 汽車薄照囂l 車黧翳! | 辜熹，在車輛經(jīng)過卡爨麴一疆闥，得翻談翻縫暴勢逶遘逶信網(wǎng)終褥黿襞 裂窶戇車輛髂憊及入口誼惠傳送到備個凼翻，莛到了替代邀秘鑣班員和節(jié)省透掛奔壤的 作業(yè)，可以節(jié)省遮兩頸成本的開支。 5 自動確認(rèn)車輛及入口、防止司機作弊： 這主要是針對高速公路中途互換入口卡的車輛，高速公路中途互換入口卡，可以將 路費降到最低給高速公路業(yè)主帶來很大的經(jīng)濟損失。通過l p r 系統(tǒng)。入口處可以報容 易地將駛?cè)胲囕v的識別結(jié)果通知各個擻弱，而出口處的系統(tǒng)也可默穰容易地判定該舉輛 寒壹臻令久秘，麩囂桂絕了中途互換入瓣專豹車輟作勢毒亍為，防止了應(yīng)收獲靜流，失。 6 數(shù)據(jù)鴦魂縫諍及模糊查詢： 此項功能主疆用于路橋卡口、停車場的內(nèi)部管理和交通公安部門韻監(jiān)控管理。通過 聯(lián)網(wǎng)，山入卡翻的車輛數(shù)據(jù)實時在絨，隨時可用于統(tǒng)計流量和進行模糊查詢，找猢菜一 車輛現(xiàn)在的具體位置。 7 實現(xiàn)自動扣贊功能 此項功轆邋嗣子預(yù)交費斡情況，可實行對經(jīng)過車輛叁渤翔款收費，一方囂能寅現(xiàn)不 籜車收費，瓣凌卡墨車滾量燕黷閼題；瑟一方面又篷柱絕入冬璦金鮑接皴，解凌與城金 有關(guān)靜靜靜兩蹶。 同時，汽車牌照識別的方法還可以應(yīng)用到其它檢測黎l 識別領(lǐng)域。所以汽車牌照的識 別問題已成為現(xiàn)代交通工程領(lǐng)域中研究的重點和熱點問題之。汽車牌照識別技術(shù)對智 能交通系統(tǒng)的發(fā)展和交通事業(yè)的發(fā)展超赭重要的推動作用，對車輛牌照字符識別算法的 研究對于智能交通系統(tǒng)具有重要的理論意義和實用價值。更具有廣闊的市場前景。 2 本文主要王l 睪 ( 1 ) 查閱了大量有關(guān)智能交通系統(tǒng)的中外文文獻，掌握了錯能交通系統(tǒng)發(fā)展的現(xiàn)狀與 發(fā)展的方向。 ( 2 ) 查閱了大量有關(guān)車輛牌照識別技術(shù)方面的中外文文獻，比較了以往車輛牌照識別 車輛牌照識別技術(shù)研究 算法的性能，并在此基礎(chǔ)上總結(jié)了以往車輛牌照識別技術(shù)的優(yōu)點與不足。 ( 3 l 參考以往文獻，提出了一種快速的彩色圖像矢量中值濾波算法，并用其實現(xiàn)了對 車牌圖像的去噪操作，實驗結(jié)果表明，該算法速度快，具有較好的濾波效果。 ( 4 ) 對車輛牌照中的字符識別算法進行了研究與探討參考以往的字符識別算法，提 出了基于邊緣h a u s d o r f f 距離的字母、數(shù)字字符識別算法，實驗結(jié)果表明，該算法對磨 損褪色、旋轉(zhuǎn)、扭曲、斷裂、污跡、模糊、光照不均等字符質(zhì)量退化車牌的數(shù)字和字母 字符識別具有較高的識別率和魯捧性。具有很好的應(yīng)用價值。 3 車輛薜爨識烈技拳研究 第= 瀨車輛牌照識別黎統(tǒng)原理及技術(shù) 攀輔薅爨識裂系統(tǒng)燕要毽擺車罄定位、字葑分割”8 及字籍諼剮三太端分，奉章窮紹 了率贛辟熙諼裂系統(tǒng)翁淼疆翻車弊諼裂魏技術(shù)，并分析了冀鶯車輛蘑照識裂翡特臻毪。 2 1 率輛牌照自動識別系纜原理 按照所采用豹技術(shù)和設(shè)備，車輛牌照自動識別襟統(tǒng)可分為有源型率輛牌照自動識別 系統(tǒng)瓤無滾型車輛麟囂是劫談熬系統(tǒng)。 育繇輦車輛簿照鴦動諼嶷系統(tǒng)，通常在套專門粥予發(fā)射事輛蘩意麓率裁終蜷設(shè)備( 蠢 擻波、筑外、可覓蠢、怒聲波等) 熬績況下+ 跨運動狀態(tài)車輛或者靜瞧狀態(tài)車輟翡握關(guān) 瞎息避彳亍采集以達到車輛牌照自動識別的目的。這種系統(tǒng)，具有較好的實時性，和較高 的識別率，但是，需要率輛蠱裝統(tǒng)一的車載終端設(shè)備，并需要大范圍內(nèi)娩車輛信息的 標(biāo)凇，很難在短時間得到廣泛的應(yīng)用，并且系統(tǒng)成本較高。 蘢源型車輛牌照自動識剮系統(tǒng)與有源型車輛牌照自動識別系統(tǒng)相威，是指在無任何 專璃予發(fā)送車輛信惠的攀蔽終端設(shè)備熬壤況“f ，辯運費敬態(tài)車囊或者靜正狀態(tài)車贛羲鞠 美僖愚避行菲接麓性蘩惠采集并通過運弱蟊露楚理與模式誤驀l 等霰寒設(shè)計購算法蘧苻智 簸浚剮戇系統(tǒng)。這靜系藐融會了多穆先逶技米，黠魏數(shù)羈撩桃或者數(shù)字?jǐn)z像輥采集封蘸 行使中或者靜態(tài)的車輛進行分析和處理，自動分制出車輛的牌照并智髓i , i n 出車輛牌照 的母碼。與有源型車輛牌照自動識別系統(tǒng)相比，這種系統(tǒng)不用安裝專門的羋載終端設(shè)備， 節(jié)省了丈量的資金，提高”r 綴濟效益。 個完整典型豹汽車牌照識別系統(tǒng)如下圖胼冪： 臣 二區(qū) 竺二卜臣h 困。蘭圍? ! ：。圍字 如上圖所示，汽車牌照識別系統(tǒng)的基本一l 忭艨理為：當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)謝車輛通過時( 通 過煺地感應(yīng)線圈或光束檢測) ，觸發(fā)圖像采集聚統(tǒng)，c c d 攝像機攝取包宙車輛牌照的圖 像，將圖像通過視頻卡輸入計算機進行預(yù)處理，褥由檢索模塊對牌照讖行搜索、檢測、 定能，并分割出包含牌照字符的矩形囂域，然艏對牌照字符進行二德化! 辯= 將箕努割為單 個字簿， 舞一琵君贛入字符諼整l 子系統(tǒng)遴行諼秘。 4 車輛牌爨識翳技術(shù)駢究 2 2 率牌識別技術(shù)中的難點 車牌識別系統(tǒng)在實驗室熙已經(jīng)取得了令人滿意的效果，但很難應(yīng)用于實際1 程中， 這是鞠必實驗室的拜境是姓予理想狀態(tài)的，磊在囊然環(huán)境里，壺予受到天氣等因素魏影 響，談菇l 率壤難這蘩要求。 2 2 1 汽車牌照本身的特征 ( 1 ) 牌照缺乏統(tǒng)一的標(biāo)礁，使得車牌識別過程中警符的分割難度較大，缺乏統(tǒng)一的模 式規(guī)則豹指導(dǎo)作用。 ( 2 ) 簿照戇曩量無法爨誕。騫些簿照舂污逶酸壤，蠢些薅照懿字符摸期甭渣，對光線 的散騖圣瞧不好，這些不確定譙極大的影響了識翱的灌確率。 ( 3 ) 車牌附近環(huán)境惡劣。率牌附近往往有復(fù)雜的外形或擋車器等，不利于車牌的定位 和分割。 2 。2 2 外部環(huán)境的特征 ( 1 ， 賽光照條 警備不鞫強，鑫天窩篾上競照琴弱。光照對圖像震爨影昀穰夫。不露 的光照角度，對車牌光照的不均勻度影響也較太。不弼視覺，不同氣候條件，以及背景 光、率牌反光程度決定了車牌區(qū)域的亮度特征。 ( 2 ) 外界背景的復(fù)雜穩(wěn)艘也影響車牌的定位準(zhǔn)確率。背景中與車牌區(qū)域特征相似區(qū)域 的大小反映了背景的噪聲程魔。例如與車牌字符棚似的背景遠(yuǎn)處的廣告譖容易影響車牌 的瓤定位。 2 ，2 。3 攀薜識葺l l 系統(tǒng)莊弼方案的特缸 ( 1 ) 不同實際上程其攝像方位和角度不一樣。實際t 程中攝像方位相對于車輛行駛的方 向一般是正上方、左側(cè)和右側(cè)。相對來說，攝像角度越小，車牌在平磷i 羽像中變形越小， 識別效果越好。攝像方位和角度對車牌字符分割影響較大，對車牌校正方法的校正能力的 要袋瞧受裹了。 ( 2 ) 光線較落鞋，不圍戇人工光照受痊、方像秘巍痿瓣車薄諼爰系絞彩晌瞧不一群。盡 管髖范車牌對光的散辯稚力較強，但人工光照的方位角度不同時，也會影響車牌的亮度。 亮度不均勻?qū)嚺普斩祷惴ǖ倪m應(yīng)性提出了尉商的要求。 ( 3 ) 不同的實際工程，圖像的分辨率要求也不閽。分辨率大小影響車牌識別系統(tǒng)的識別 速度和字符的識別率。o c r 中字符的象素分辨率一般為3 2 3 2 而車牌識別系統(tǒng)字符的分辨 率一般在1 2 1 2 和2 4 x 2 4 之閾。分辨率過高時，熬個識別系統(tǒng)的處理時間嘗明顯增多，特 搦燕在車壤分裁，車簿= 鑲像貔處理霹閩會顯蔫溪翔。分辨率遘低，字襁識別率會下降， 字禱中靜漢字二毽饞效暴鉸蓑，車薄諼臻系統(tǒng)的 嗣搴會下降。 5 車輛耱照瓣瓣凌術(shù)掰究 總之，車牌識別系統(tǒng)的研究由于受到多方面的限制，其技術(shù)還存在蓿一些不足。但現(xiàn) 代智能交通的發(fā)展，使其具有巨大的應(yīng)用潛力。相信隨者研究的不斷深入，車牌識別技術(shù) 肯定會逐步志向成熟。 2 2 4 我翻車輛牌照識剜的特殊性 由于車輛字符識g 受到率牌匿像噪聲及分割等因素的影嘀，識別率一嶷不能達到實際 鑊嗣豹要求。囂蘸，國， 汽車薅怒潮系綴疆巍工癢毫鴦較裹瘩平，毽巍予我鏊國媾懿 不同，造戒一些特殊情況，主要有數(shù)下蠢個方面： ( 1 ) 我圃標(biāo)準(zhǔn)車輛牌照熄由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成，漢字的識別與字母和 數(shù)字的識別有很大的不同從而增加了識別的難度： ( 2 ) 圜撲讒多國家車輛牌照的底色和字榜艨色通常只有對 e 度較強的甄種顏色( 例如 纂藿，萁擎辯底色為盔毪，車耱主戇字簿為鑫色) ，露我瓣車輛簿照設(shè)筑色就舂藍(lán)、黃、 黑、白等多種顏色，字符灝色也有黑、紅、白等多種颥包： ( 3 ) 其他國家的汽車牌照格式( 如汽_ 車牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等) 通常 只有一種，砸我國則根據(jù)不同車輛、車型、用途，規(guī)定了多種牌照格式( 例如軍車、餐 車、醬避車棼) ； 我戮汽車薅照的魏范懸掛證置不準(zhǔn)一； ( 5 ) 由于環(huán)境、道路或人為因素造成牌照污染嚴(yán)重的率輛，發(fā)達國家不允許上路，而 我國則沒有此規(guī)定。 2 3 車輛麓釋諼剝技術(shù)豹磷究凌襖 汽車牌照識別技術(shù)屬于計算機視覺領(lǐng)域。國內(nèi)外都運用圖像處理技術(shù)進行汽車牌照 識別鮑研究，最早出現(xiàn)于8 0 年代，這個階段的研究著沒竅形成完整的系統(tǒng)體系，兩是裁 車薅諼籜j 熬菜一個翔題遴抒討論，著豆遵常是采蕊籬蕈戇強緣薤瑾技術(shù)瓣浹。誤嗣過張 是使用工般電視攝像機抬下汽車的正前方咧像，然后交給計算機進行簡單處理，并且最 終仍需要人工干預(yù)。1 9 8 8 顰戴營等利用常見的圖像處理技術(shù)方法提出漢字識別的分類怒 在提取漢字特征的基礎(chǔ)上進彳亍的。根據(jù)漢字的投影直方圈( p r o j e c t i o nh i s t o g r a m ) ，選取 浮動邂僮，遴行量純楚瑾菇，形袋一個交長蕤鸚，焉爆動態(tài)規(guī)翅法，求淺與振準(zhǔn)模式鏈 碼的最，j 、躐窩，實現(xiàn)細(xì)分類，完藏漢字省名韻自動識別。 進入9 0 年代，由于計算機視覺的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽率牌照識剮的系統(tǒng)化研究。1 9 9 0 年。a s j o h n s o n 等運用計算機視覺技術(shù)芹“圖像處理技術(shù)實現(xiàn)了車輛牌照的自動識別系 統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割( i m a g es e g m e n t ) 、特征提取和攢扳構(gòu)造( f e a t u r e e x t r a c t i o na n d t e m p l a t ef o r m a t i o n ) 、字簿諼剩( c h a r a c t e rr e c o g n i t i o n 等三棗部分。嗣矮不同閡麓 ( t h r e s h o l d ) 對應(yīng)的直方圈不同，經(jīng)過大鼙統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩 值范圍，從而根據(jù)特定閩饋對應(yīng)的直方閣分割出車牌，辯利用預(yù)先設(shè)簧的標(biāo)準(zhǔn)字符模擻 進行模式匹l ! i 己( p a t t e mm a t c h i n g ) 識別出字符。 近凡年來，汽車磐熙餐娩識別的技術(shù)發(fā)曩綴恢，裁爨璦基礎(chǔ)，主羲霹分為間接法 6 車輛牌照識別技術(shù)研究 和直接法兩種：間接法是基于i c 卡( 即無線電頻率鑒別( r e i d ) ) 或基于條碼的識別。 直接法是基于圖像的汽車牌照識別。 間接法是指通過識別安裝在汽車上的i c 卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別 車牌及相關(guān)信息。i c 卡技術(shù)識別準(zhǔn)確度高，運行可靠，可以全天候作業(yè)，但它整套裝置 價格昂貴硬件設(shè)備十分復(fù)雜，不適用于異地作業(yè)：條形碼技術(shù)具有識別速度快、準(zhǔn)確 度高、可靠性強以及成本較低等優(yōu)點，但是對于掃描器要求很高。此外，二者都需要制 定出全國統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并且無法核對車、卡，條形碼是否相符，也是技術(shù)上存在的缺點， 這使得在短時間內(nèi)推廣造成困難。 基于圖像的車牌識別技術(shù)屬于直接法，是一種無源型汽車牌照智能識別方法，能夠 在無任何專用發(fā)送車輛信號的車載發(fā)射設(shè)備情況下，對運動狀態(tài)車輛或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的 車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。與間接法識別系統(tǒng)相比，首先，這種 系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金，從而提高了經(jīng)濟效益；其次，由于采用了先進的計算 機應(yīng)用技術(shù)，所以可提高識別速度，較好的解決實時性問題；再次，它是根據(jù)圖像進行 識別，所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的識別錯誤，而其它方法是難以與人交互的。 直接法一般有圖像處理技術(shù)、傳統(tǒng)模式識別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。 ( 1 ) 圖像處理技術(shù)：運用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識別問題的研究最早始于8 0 年 代，但國內(nèi)外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常僅采用簡單的 圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的體系，識別過程是使用工業(yè)電視攝像機拍下汽 車的正前方圖像，然后交給計算機進行簡單處理，并且最終仍需要干預(yù)，例如車輛牌照 中省份漢字的識別問題，1 9 8 8 年戴營等利用常見的圖像處理技術(shù)方法提出漢字識別的分 類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動閨值，抽取漢字 在y 方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類，然后根據(jù)漢字在x 方向的投影直 方圖，選取適當(dāng)閩值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態(tài)規(guī)劃法，求出與 標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的最近距離，進行細(xì)分類，完成漢字省名的自動識別。 ( 2 ) 傳統(tǒng)模式識別技術(shù)：傳統(tǒng)模式識別指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計特征法等。9 0 年代，由 于計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識別系統(tǒng)化研究。1 9 9 0 年，a s j o h n s o n 等運用計算機視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實現(xiàn)了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖 像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識別等三個部分。利用不同閾值對應(yīng)的直方圖不同， 經(jīng)過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閾值對應(yīng)的 直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模扳進行模式匹配識別出字符。 ( 3 ) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：近幾年來，計算機及相關(guān)技術(shù)發(fā)達的一些國家開始探討用人 工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動識別問題例如1 9 9 4 年m m m f a 刪y 等就成功運_ h jb a m 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進行自動識別，b a m 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向 聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個字符模板對應(yīng)著唯一一個b a m 矩陣，通過與車牌上的字符比較， 識別出正確的車牌號碼。b a m 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點是無法解決識別系統(tǒng)存儲容量和處理 速度相矛盾的問題。 隨著車輛問題的增多，基于圖像的車牌識別系統(tǒng)的研制引起了許多學(xué)者的廣泛興趣， 也取得了很大的進展，有許多成型的產(chǎn)品出現(xiàn)，但由于外晃環(huán)境光線變化、光路中有灰 塵、季節(jié)環(huán)境變化及車牌本身比較模糊等條件的影響，使得l p r 系統(tǒng)一直是一個不能很 好解決的問題，而且很多的方法都需要大量的數(shù)值計算并沒有考慮到實時處理的環(huán)境。 7 車輛瓣熙識接寒磅究 蕘了瓣決蓬臻繇純的鞫蓮，孽靜鞫蠹辨鼴蕊究稅褥或公司金數(shù)采取翡辦法是采鼴主動葒 井照明攝像或健爝特殊的轉(zhuǎn)感器來提商翻像懿質(zhì)量，繼藤撾盛識剮率，這樣徽靜兩時也 造成了系統(tǒng)的投資成本過大，應(yīng)用頓域凝小，不適合普遍的捺廣。 如今國內(nèi)外的汽車牌照識別系統(tǒng)的研究工作已經(jīng)有了很犬濰展，一些實用的成熟的 產(chǎn)品也相繼出現(xiàn)?，F(xiàn)有的比較典型的識別系統(tǒng)有：以色列的h i - - t c c h 公司、新加坡的 o p t a s i a 公司、簧港鶼a i s a v i s i o n t e c h n o l o g y 公靄癸研制了名掩s e e c a rs y s t e m 、v l p r s 、 v e c o n 懿l p r 蓉統(tǒng)。其孛s e e c a rc h i n e , s e 系統(tǒng)霹驥對中罄大陸騎車嫠進行識掰，魍瞧 舂接丈蘸蚨黧，蕊盈不醞諼剿辜黲中鰉漢字，舅癸，鬟本、柵禽大、穗譬、意太弱、夔 罾等各個西方靛遮翻家都有適舍本塌率牌的識剮系統(tǒng)。備十辮家的產(chǎn)品雖然不同，髓纂 本上都是基于率輛探測器的系統(tǒng)，設(shè)錯投資巨大，其中的笨輛探測器主要有：踏板戲探 測器、光探測器、微波雷達通過型探測器、壓力探測器、聲控探測器、紅外探測器、電 磁感應(yīng)環(huán)探測器、測速雷達探測器和胝敞探羽4 器等。 國出比較典裂瞧漢瓣系統(tǒng)有；上海交遺大學(xué)計算撬系研究酌基于彩色分裁黲髀照趣 囊諼裂系統(tǒng)，牮串鷂控大學(xué)疆窕靜蒸予橫粳選配窩耱經(jīng)鹺貉熬牌照浹翳系凌、顢涯火學(xué) 霜影霾豫磺究斯姘窺靜“車藩遙”產(chǎn)照虢瑟孛霹院鑫動耗磷究骶漢王公司_ 露“汲玉濺氣 巷 車輛牌照識辯技術(shù)研究 第三耄車牌圖像預(yù)鏈理 為了保證有較高的識別率，車牌定能以后，需要對車牌圖像進行預(yù)處理，如，由于角 度的關(guān)系，通過攝像機得到的車牌圖像戲多或少都有一定的傾斜，為了能較好的分騫4 和 識別車牌字簿，簸需要對車牌進行撅瓣矯正；由于車牌本身的污跡、翊瘦等會等數(shù)字簿 諼鬟率下洚，為了鬟蔫專廷鞠率，藏鬟對英送行去臻啜聲戇撩董謄等等。本文錚對傳統(tǒng)豹孛 值濾波算法速發(fā)饅的 嗣題提出了一種快速酌彩色圖像矢豢中德濾波算法，有效去除了車 牌圖像的噪聲。 3 1 車牌圖像濾波技術(shù) 在塑像瓣警戒、簧竣或交換戇建瑕中，麥子多耱愛素懿影璃，慧耍造藏鶩臻瓣強震， 需要采用菜黧技術(shù)去改善匿橡的效栗。在車薄識割系統(tǒng)串，由于受到噪聲等的影璃，使 得圖像效果并不理想，而車牌圖像的僳景與車牌字符分割和對字符的識別有著至哭蘸簧 的聯(lián)系，所以蠢除車牌圖像的噪聲對于提高字符分割質(zhì)量和識別率是必不可少的。 3 1 1 圓像濾波技術(shù)概連 強繯潼波靛囂的是為了鎊除噪聲。嗓聲潰豫貔方法又冒跌分為空海域或菝攀城，亦可 以分為全局贍蠛或局部處理，也可以按線性濾波、菲線性濾波和自適應(yīng)濾波來區(qū)剮，線性 濾波具有完善的理論基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)處理簡單，對高斯噪聲有較好的平滑作用，但對脈沖噪聲 抑制效果較第并且會使圖像的邊緣模糊，不能很好地保護嘲像的細(xì)節(jié)；而非線性濾波則能 抑制非高斯噪聲，較好地保護圖像的細(xì)1 盼和邊緣【l ”。下面介繃中值濾波、鄰域平均濾波、 矢量中值濾波簿幾種濾波方法。 1 。中餐濾波黼 中蘧濾波怒一種典蘩豹 蔻逮濾波器，它戇磊豹是保護閹像邊緣的嗣時去除嚓聲。掰 謂中值濾波，飚指把以某點( x ，y ) 為中心的小窗e l 內(nèi)的所有象索的灰度按從大到小的順序 排列，將中間緞作為( x ，y ) 處的灰度假( 蓿窗i z l 中有偶數(shù)個象索，則取兩個中間值的平均) 。 例如f 圖： o 0 0 0 l1 16 11 0o 原圖 0 圈3 1 9 l 0 0 o o o o o l0 lo i0 00 處理后的圖 車輛牌照識別技術(shù)研究 圈孛數(shù)字鼴襲該娃懿獲度?？瑟z看出爨圖孛閹麴6 蠢l 嗣疆囂獲度鞫差綴犬，是一個 噪聲點。經(jīng)過3 l 窗口( 即水平3 個象素取中間值) 的中值濾波，得到右邊那幅豳j 可以 看出，噪聲點被去除了。 與b o x 模板和g a u s s 摸板福潷，中值濾波能夠綴好的去除圖像中的孤立點并保持圖 像的邊緣，并對去除脈沖噪聲非常有效。以一維模極為例，只考慮水平方向，大小為3 x l 寬毫) b o x 摸投堯x l ，高鬈模板為x a2 。 如下圖所示： o0 三三11三三一2 1 1 44 1 2 331 2 00o1 11 e1 2 l 33 12 1 0 21 l3 l l 3l l21 02l 1 3 1 41 3 333 5 1 7 5 1 31 41 3 333 1 1 6 o 曼三 l 44 l2l l 3 3 1 2 51 11 5 1 6 1 61 6 13 ， 44 笙6 笙 44 99 22 墮6 塹 44 0011 o 三三l 33 0 三曼1 44 00l1 222 3 3 3 2 2 2 原圖鳋b o x 模板處理后經(jīng)g a u s s 模板處理后經(jīng)中值濾波處理后 鷲3 。2 2 鄰域平均法 鄰壤平均法是一靜局部空閑域處理瞬算法。設(shè)一耀圈像f ( x ，y ) ，濾波囂鰉筵像老 g ( x ，y ) ，它豹每個象素的灰度級由包禽在( x ，y ) 的預(yù)定鄰域f i 寸幾個象索的灰度綴的平均值 所決定。即用下式得到濾波的圖像： 如y ) 2 吉。影剛) 仔d 菹上算法籬犖，詩算速度捷。鍵它的主要缺點楚在釋羝唆聲鵑同時使圖像產(chǎn)生模糊， 特別在邊沿和細(xì)節(jié)處，鄰城越大，模糊越嚴(yán)麓。 3 。空間域低通濾波 信號的饅變部分在頻率域?qū)儆诘皖l部分，而信號的快變部分在頻率域是高額部分。對 圖像米說。它的邊緣以及噪聲干擾的頻率分綴都處予頻率域較高的部分，因此可以采用低 遙濾波鰉方法來去除噪聲，孬攢域豹濾渡又綬褰易放空聞域豹豢獲親實凌，戈她只要適當(dāng) 1 0 o l 一垃 1 8 9232313l一3 o l 一9 1 l1 ， l 2 3 0 1 3 0 0 o o 率輛髀豫諼魏技術(shù)醞究 楚設(shè)囂空瓣壤系統(tǒng)漿革餐彈激響應(yīng)淹落藏瑤班選窶l 濾臻嚓聲靛綬采。 掌g ，y ) 一芝藝，( f ，弘o f 十1 , y j 4 - 1 ) ( 3 - 2 ) l j g ；矩韉受鼴滋卷強壤援，霉矮戇簿戳下死耱： ，f i 1t 撥。三1 11 1 9 | _ 王量 h 。；三 圭6 121 24 2 麥2王 4 額城氨遴濾液 圖像的平滑處理也可以在頻域進行。將有噪圖像f ( x ，y ) 經(jīng)傅立時變換得到相臌的頻 域，用f ( u ，v ) 襲示，由于噪聲在頻域中分布在高頻段，所以來用低通濾波的方法，可能將 噪聲去掉。 剝耀卷積激理，式( 3 - 2 ) 可班寫戚戳下形式： g 承，垮- 露軸秘，y ) f 垂，p ) 利用囂 ，v ) 使f ( u ，v ) 的簡頻分黛得到衰減，褥粼g ( u ，v ) 君辯經(jīng)過反博盤” 變換 裁褥到醞耱罄辯霪緣g ( x ，y ) ，醞遙濾波警滂鷺緣豹系統(tǒng)挺潮搬霞耩示。 圈3 3 擷域低通濾波處理橙胬 5 矢量中德濾波【9 _ l o 設(shè)n 個矢懾的集合為；蓋一怛，攔。，x 。 ，貝u 冀必餐中佳x 。為滿足下踐的一 夸矢量： 羹阪喝l s 蠢弒喝l 小珥一- ，一 其孛，鬈。拯l ，菇2 ，菇。 ，l 2 楚數(shù)也可羽冀它瓣鼷裹測疫來援替a 由3 q ) 式可見，矢鬣中值濾波藏怒巍濾波密口中尋找個與其他像素矢鱉躐潛鼴潺 的像素，然詹以此像素替代窗口的中心像素，其計算量與必餐個數(shù)駒平方成正比。當(dāng)濾波 窯霜較，l 、露，濾波效果不麓 襄簿，髓燕隨萋濾波密疊麴壤太遠(yuǎn)籜量x 遮速增熱，影穗簿法 懿甓蘧蓬， 3 1 2 一種新的彩色圖像炙量中值濾波快德算法 在彩毪黼稼囂線牲濾波技術(shù)巾，麓予矢量攆旁絞詩翡矢薰串僮濾波，是一種鬻翅酌 l l 攀輛牌照識別技術(shù)研究 方法。然纛饞統(tǒng)耱矢量中莛濾波算法p “蝣，巒子荬詩算鼙菇矢餐個數(shù)蕤平方畿蔥魄，因 北，濾波窩翻的大，j 、影響若算法的性能，如果濾波窗口較，j 、，葬法運行速度較快德濾噪 效果較差；如聚濾波窗口較大，雖能保證濾噪性能但又影響快速性。本文提出了種快 速的彩色圖像矢攝中值濾波算法，譙保持圖像細(xì)節(jié)的前撼下大大減少了運算時間。 1 基于方向區(qū)域距離測度的彩色圖像矢量中值濾波算法 傳統(tǒng)的矢擻中值濾波算法窗口的大小影響算法的性熊，如果能夠在濾波宙秘尺寸不 變鮑馕囂下，羰少算法健用靜矢鼙拿數(shù)，藏會在鏢矗濾曝攘轆的目眩疆裹算法蕤避 i 逮 疫。我裁鵑辮路是定義一秘能愛浹象綮送域震睦茲方囪囂城簇離測度并據(jù)魏蔣濾波察口 劃分為兩個子窗口，然后使用予窗內(nèi)的象素進行矢量中德濾波。 設(shè)彩色象索d i ，j ) = 僻( f ，j ) ，g ( i ，) ，b ( f ，j ) j ，其中，r ( i ，) ，g ( i ，) ，b ( i ，) 分別 是象素c ( f ，j 在r g b 彩色空間中的紅、綠和藍(lán)顏色分鬣。以c ( j ，f 為中心墩 ( 五+ 1 ) ( 知+ 1 ) 的窩口，其中，s 為大于等于1 的整數(shù)。在窗掰內(nèi)過c ( i ，j 做一與霍擻方向 鷹殘夾焦為霹筘x ) 的線段l 勞將密霜裁分蕘拜幫激舞個子密墨，鯉翻3 3 褒 示。設(shè)黔耪覯內(nèi)各包含拿象素，劉戮和弼內(nèi)蒙素戇警均色彩番數(shù)毽分裁為： 汰 鞠3 4 蘧域捌分 m 專耋。一嘉霪。) 一磚耋告薹專冀) 一m ) 囂瑾： 懶。w i 臺 c 班，。，毽川，抗p ) 這里，島和c 肌分別是w 1 和w 2 內(nèi)的第k 個和第1 個矢量像素：8 樅，q m ，分 別是w i ( i = 1 0 ) 內(nèi)n 個矢量像素r 、g 、b 顏色分量的平均德。 定義w 1 和w 2 間艙平均色彩距離為： 一0 一 + 一g 鶘 + 峨一 ( 3 - 4 、 當(dāng)在0 和n 之間變化時，d 。必縣有一個最大值，定義方向區(qū)域距離測度為 d t “警b 日0 “ ( 3 5 ) 率輔牌照識i 4 技術(shù)研究 迷。表示c # ，j 煮垂宣予多方囪色彩丞數(shù)夔麓突變程麓，如果d 。值較小，說明 c # ，j ) 點位于平滑區(qū)，如果墳。值較大，說明c ( f ，) 點可能能于邊緣區(qū)。無論c ( f ，) 點 位于平滑區(qū)還怒邊緣區(qū)，都不必使用窗口內(nèi)的全部象素，只需使用此時子窗口內(nèi)的象索， 即參與濾波運算的象素數(shù)量減少了一半，因此，所用時間也大大減少。但有一個問題， 求取方向區(qū)域飚離測度要花費一定的時聞，為保證算法的快速性，可選擇確增幅為4 擎。 醫(yī)照，霹褥妖速矢量串燕濾波葵法步驟舞下： 1 ) 交取暖像象素的方離區(qū)域鼯離溪l 疫幫踅時靜算舞； ( 2 ) 使用予窗口肉的象素進行矢獺中值濾波。 2 實驗結(jié)果 圖3 5 ( a ) 為原始車牌圖像，圖3 6 ( a ) 和圖3 7 ( a ) 分別是2 5 6 x 2 5 6 、2 4 位像索的 的人造彩色圖像和實際彩色圖像，對它們加入5 脈沖噪聲所得圖像分別如圖3 6 ( b ) 和圈3 。7 所承。我們將傳統(tǒng)的矢量中俊濾波算法積本文掇漱的快速矢量中值濾波簿法 分裂應(yīng)羯予豳3 5 ( a ) 、盈3 6 ( b ) 暈j 瓣3 + 雄 蓑進行主窖瓣彈徐院較，濾渡塞疆為5 x 5 。 客疆謹(jǐn)徐櫞壤聚翔婦一證靜均方誤蒺n m s e ，n m s e 怒義翔下： j l f n ：l l c ，a ，) 一c o o ，) 0 、 n m s e ! 二! i i 三里：? 一 3 6 x l l c ，“，4 i 1 0 i 一0 其孛，q # ，j 移c o 棗，j ) 努裁楚舔始銎豫器濾波垂翳爨像，m 、k 蕘鷲像戇縫數(shù)。 客蕊謹(jǐn)贊北較繚果如表3 。1 所示。 表3 1 矢最中值濾波算法韻客觀評價 傳統(tǒng)矢量中值潞波算法奉史的算法 國。像 n m s e 運行酎旆似r l削s e運行時闡( 杪) 車瓣糕緣 8 盎王2 2l 許j 3 l薅鴦i 3 s6 9 j 5 8 造彩彀灝緣 o 0 1 3 2 0 6 j 5 50 0 0 0 2 11 1 9 m 實際彰色圖像 0 0 1 6 32 0 5 9 2 20 0 2 1 9 1 】89 4 5 ( a ) 濺貽率髀強像( b ) 健轆矢量孛值濾渡岳毯像 ( c ) 本文算法結(jié)采 圈3 5 車牌圖像的矢量中值濾波比較 車輛牌鼴識剮按本研究 ( a ) 原始人潴圖像 秘簧統(tǒng)矢蠢串值濾波結(jié)采 ( b ) 加噪人造圈像 ( d ) 奉支算法臻果 嘲3 , 6 人造彩色豳像的矢量中值濾波比較 醇聶始黲攘赫翻噪囂辣 車輛脖熙識剮技術(shù)研究 袖傳統(tǒng)失薤中值濾波結(jié)采( d ) 奉文算法結(jié)果 圖3 7 實際彩色腰像的矢量中值濾波比較 由襲3 1 可見，本文囂法的n m s e 晦祗于傳統(tǒng)矢豢咚馕濾波算法，但時聞節(jié)省了娥 1 2 ：孬蠢濾波續(xù)栗蠶稼爵躲，麩太豹主溪援覺上，奉支算法靜澹渡效袋勢未有舞顯靜下 降。 3 2 車牌豳像的傾斜矮壓技術(shù) 車牌識別技術(shù)是將攝像機等設(shè)備拍攝的車輛圖像，蛻視頻圖像采集卡轉(zhuǎn)換成數(shù)字闋 像( 或直接使用數(shù)字?jǐn)z像機獲取數(shù)字圖像) 并傳送給計算機，由計算機通過車牌識別欺 件定位提取率牌，切分車牌上的字符，最好識別出切分的字符，是一種不需要人的干預(yù)、 垂 i 募極爨動獲霉逶行車鞲車薄號碼瓣鼓零。最瑾怒壤瑰下拍攝戇車薅潮像是一令矩形。 毽由于攝像楓和車牌之弼角壤的變純，攀常使所拍攝靜車牌圖像產(chǎn)生顫斜現(xiàn)象，給字符 分割帶來不利影響，造成錯誤分割和車牌識別率下降。因此，需要在字符分割之前進行 車輛牌照的傾斜矯正。 3 。2 。i 豐辯霜露謠辭較萎技術(shù)概速 由于道路的坡度、車牌的懸掛和攝像機與車牌之間傾斜角度的影響，使得拍攝到的 車牌圖像產(chǎn)生了傾斜，這實際上是一種透視失賓。一般憤凝下，可將饋斜的車牌圖像避 縊看成一令擎行霾逮形，露三靜簇瓣摟式：窳平頹藏，蘩巍 羲瓣蠢承警壤矗贛麓，琶籍 的傾斜矯戒方法主要有： ( 1 ) h o u g h 變換法1 ”“，通過h o u g h 變換求取車牌的沈框，進而確定車牌的傾斜角； 或者由h o u g h 變換提取牌照邊框的參數(shù)后，再求解牌照鹺域四個頂點的嫩標(biāo)，然后通過 雙線性空閹變換對畸變圖像送行矯正。 ( 2 遺避模叛匹配尋我牌照區(qū)域豹四個頂點，再逶過載線性空聞交換藏建矩形車薄囂 域筒j 。 ( 3 ) 通過求取車牌字符區(qū)域的局部極小和局部極大特 難點，再進行投影確定車牌的傾 斜角。 搭 車輛牌照識別技術(shù)研究 ( 4 ) 通過求取車牌上各個字符連通域的中心點，然后擬合為直線來確定車的傾斜角 2 4 1 。 由于圖像中車牌的邊框有時并不明顯( 如有的自牌白車) ，且因噪聲、污跡等干擾的 影響，造成h o u g h 變換后參數(shù)空間中的峰值點很分散，這使得方法( 1 ) 和方法( 2 ) 效 果并不理想；當(dāng)車牌上有污跡和噪聲時，方法( 3 ) 的檢測精度下降：由于二值化等原因。 車牌上字符會有粘連和斷裂現(xiàn)象，就使得方法( 4 ) 的效果也不理想。而且，上述四種方法 有一個共同的缺陷，就是當(dāng)圖像對比度較小、光照不均時，檢測到的傾斜角誤差較大。 3 2 2 基于h o u g h 變換的車牌傾斜校正 1 。h o u g h 變換的原理 h o u g h 變換的基本思想是點、線對偶性。圖像變換前在圖像空間，變換后在參數(shù)空 間。在二維圖像空間里，直線可以表示為 x c o s 0 + ys i n 0 - p f 3 - 7 ) 其中，p ，0 ( 0 s o s h ) 為參數(shù)，從而圖像空間的直線被影射到參數(shù)空間的一點 ( p ，0 ) ，而圖像空間的一點則對應(yīng)參數(shù)空間的一條正弦曲線。圖像中任意兩點( 墨，y 。) ， ( x 2 , ) ，2 ) 所對應(yīng)的正弦曲線在參數(shù)空間將相交于一點( p ，從而，通過點( 西，y 1 ) 與 ( 屯，y 2 ) 的直線上的所有點所對應(yīng)的正弦曲線在參數(shù)空間都將相交于這一點?；谶@一 點，我們將直線的檢測問題轉(zhuǎn)化為參數(shù)空間尋找局部最大值的問題。 由于車牌的傾斜角度一般不會超過4 5 0 ，并且存在1 0 的誤差不會影響后面對字符的 識別。所以，只要以1 。為步眭，日取遍- 4 5 。一+ 4 5 。的所有值，并根據(jù)3 - 7 式計算出對應(yīng)的 p 值，將得到的( p ，0 l 值填入事先開設(shè)的l 9 0 的= 維累加器中，并根據(jù)二維累加器中 的值確定晟終的傾斜角度。其中，l = 4 m 24 - n 2 ，m ，n 分別為車牌圖像像素的行數(shù) 和列數(shù)。 2 車牌傾斜矯正的實現(xiàn) ( 1 ) 在p ，0 合適的最大值、最小值之間建立一個離散的參數(shù)空間； ( 2 ) 建立一個累加器爿( 島口) 矩陣，并置每一個元素為0 ： ( 3 ) 選取圖像每一個目標(biāo)像素( x ，y ) ，并對每一個0 的取值0 ，計算 p = 工c o s o7 + y s i n o ，并遞增相應(yīng)累加器，即爿，0 ) = 4 ( p ，07 ) + 1 。 ( 4 ) 求出局部最大值，確定傾斜角度 車牌圖像矯正結(jié)果如下： 原始圖像 圖38 1 6 矯正圖像 車轆簿怒諼鬟技術(shù)騷究 3 2 3 基于彩色i 迓緣檢測和旋轉(zhuǎn)投影的傾斜校正 由予h o u g h 交換弱葺蠢疫秘運簍戇復(fù)雜疲存在羞矛篷，對存鑣空溜豹要求氌魄較大， 麗且車牌潮像的太小決定了校正速度懿抉橙，一般用于率牌傾斜校正時的速度比較慢。 本文采用水平和垂直彩色邊緣檢測結(jié)合旋轉(zhuǎn)投影求取車牌的水平和垂盥傾斜角度的方法 來對車牌圖像進行傾斜校j e 陋l ，簡單實用，對光照不敏感，抗干擾性強，有較好的校正 效果。圖3 + 9 、圖3 。1 0 和燃3 。n 分別表示水平傾斜，羹蠢頹斜和水平穗童傾斜三種鎂 簸模式： ，爻 【 碧。 (v 7 拳平疆斜( 瑚) y 。 之。# = 、：弘 黼3 ，9 水平傾斜 垂直傾斜( # 0 ) ，。 眨。甕 、： 圖3 。1 l 嫩乎垂直傾斜 水平垂直傾斜( n o ) 車輛麟蘸諷剮技術(shù)研究 冀贊強 ： 1 求平垂謄邊緣檢測 設(shè)c ( io ，j o ) 代表圖像位置( i0 ，j o ) 處的彩色向爨，c ( i qj o ) = 僻( i o ，j o ) ， g ( io , j o ) ，b ( i o ，j o ) ) ，以c ( i o j 0 ) 為中心取一( 2 w + 1 ) ( 2 w + 1 ) 脯i s i ，其中，w 為大于等于1 的整數(shù)。令： 以筏蕊) ；w ( 2 w l + 1 ) i - x 。, - tj 娶蕊d v + ( i o 卜硒1 南；磊。，霧( f ，d 1 w 0 + ”j 如+ ” 曩硒2 而而薈j - j u - c 1 1 剛) l _ 0 + w j ，n 一” 璣( i 0 瓿卜幣南。茹。，髻( f ，d 則( i o ，j o ) 處的垂直彩色梯度和水平彩色梯度分別定義為： d v ( i o ，。) 一敝魄，j 。) - v _ ( i o ，刪l d h ( i 。，矗) = 貉+ ，。) 囂一( o ，j 。冀 其中，代表歐幾里德范數(shù)a 設(shè)和螄分別代表d v 的均值和標(biāo)準(zhǔn)方差，陽和咖分別代褒d h 的均值和標(biāo)準(zhǔn)方麓， 則按下式對嘲像進行二值憂獲取圖像的水平彩色邊緣e h 和簸囊彩色邊緣e v ： 跚贏) 一囂：。d v ( i o , 硒j o ) 瓴zt * r + 3 努a v ， 騙 ，；弘蹴裟z 老 圖3 1 2 分別是車牌的原始圖像、車牌的水平彩色邊緣圖像和車牌的垂直彩色邊緣圖 續(xù)。 車牌的原始圖像車牌的水平彩色邊緣圖像車牌的垂直彩色邊緣剖像 熊3 1 2 1 8 車輛牌照識別技術(shù)研究 2 傾斜校正 ( 1 ) 水平校正 以水平彩色邊緣圖像的中心為原點建立兩個笛卡爾坐標(biāo)系x y 和x - y ( 參考圖3 9 ) ， 兩坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸x4 與x ，y 。與y 之間的夾角為，統(tǒng)計圖像在y 軸上的投影，設(shè)s 為最 大的4 個投影值之和，旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系x - y ，則當(dāng)c c 等于車牌的水平傾斜角度時，s 取得最 大值?！耙籹 的統(tǒng)計直方圖如圖3 1 3 所示，由圖可見，車牌的水平傾斜角為6 度。將車牌 順時針雙線性插值旋轉(zhuǎn)6 度，可得水平傾斜校正后的車牌圖像，如圖3 1 4 所示。 圖3 1 3 ( x - s 直方圖 圖3 1 4 水甲傾斜校正后的車牌 ( 2 ) 垂直校正 與水平校正同理，以垂直彩色邊緣圖像的中心為原點建立兩個笛卡爾坐標(biāo)系x y 和 x - y 。，兩坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸x 與x ，y 與y 之間的夾角為b 統(tǒng)計圖像在x + 軸上的投影，設(shè) n 為x 軸上投影值是0 的區(qū)域長度之和，旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系x - y 1 ，則當(dāng)b 等于車牌的垂直傾斜角 度時，n 取得最大值。i s - n 的統(tǒng)計直方圖如圖3 1 5 所示，由圖可見，車牌的垂直傾斜角 為一2 度。由于車牌的垂直傾斜是同一行間像素的錯位偏移【2 6 1 ，因此，要在同一行內(nèi)對像 素進行移位。設(shè)車牌的高度為h ，垂直傾斜角度為p ，車牌區(qū)域內(nèi)任一像素的坐標(biāo)為( i ，j ) 其校正后象素坐標(biāo)為( i , j n e 吶，則： j n e w = i4 - 醇一1 ) t g p j n e w ；j + q o t g ( 一盧)，盧 0 n 匾 圖3 1 5b “直方豳 1 9 車輛牌照識別技術(shù)研究 確定了校正后象索坐標(biāo)( i j n e w ) ，再進行雙線性插值運算則可求取象素的彩色值。校 正后圖像如圖3 1 6 所示。 3 3 本章小結(jié) 圖3 1 6 校正后的車牌圖像 對于彩色圖像濾波，在有效抑制噪聲的同時保證快速性是非常重要的。傳統(tǒng)矢量中 值濾波算法雖然效果較好但運算量較大。本文基于象素的區(qū)域?qū)傩蕴岢龅男碌氖噶恐兄?濾波算法，其優(yōu)點是大大降低了算法的運算量，提高了算法的運算速度，并且具有較好 的視覺濾波效果。 2 0 舉輛牌照識剮技術(shù)研究 第四章率j | 聾字符識判算法 一個完鵝的車輛牌照自動識別祭統(tǒng)，應(yīng)包括車牌定位、字符分割和單字識別墨大部 分，字符識別怒其核心部分，但由于車牌字符褪色、污逾、劃傷破損、傾斜扭曲等閑像 質(zhì)量退化導(dǎo)數(shù)識別效果薺不理想，零文提出一猙亳效的車黲數(shù)字及字母字符識捌舞法， 該算法采蠲辯綴旗扳蓮配，善競j i | 字稽圖像迸孬摸投匿琵，然最黠匹琵失黢戇字禱強像 求取邊緣，辯麓進行邊緣h a u s d o r f f 距離模板匹配。該算法不僅對模糊、扭鞠、旋轉(zhuǎn)、 缺損等質(zhì)量退化車牌圖像能正確識刺，而且對一些相似字符( 如8 ，b 等) 也有較好的 識別效果。 4 t 模式識別赫介2 7 l 字符識澍照模式識剃領(lǐng)域中鏇活躍的一個分支“e 摸斌識剮研究識n 過程躺一般原 理，對字符識別有指導(dǎo)作用；而字符識別的研究又促進了熬礎(chǔ)理論一模式識別領(lǐng)域的發(fā) 展。 4 1 。1 模式議嬲的流程 模式談潮怒伴隨羞計霧祝翡戮究、應(yīng)用強益發(fā)袋起來的。按照廣義酌定義，模式是 一些供模仿用的、完美無缺的標(biāo)本。模式識別就是識別激特定客體所模仿的標(biāo)奉。而狹 義的模式是對菜些感興趣