[计划]基于数字图像处理的车牌定位与识别研究.doc

基于数字图像处理的车牌定位与识别研究 摘 要 ： 研究了车牌图像的特征，车牌定位算法基于车牌图像颜色特征，选取适合的颜色模型进行车牌提取，将彩色车牌图像转化为灰度图像．采用基于矩的阈值选取方法进行图像二值化处理，Hough 变换的方法对图像进行倾斜校正，最后对已预处理增强的图像进行 Sobel 垂直算子边缘检测，用阈值分割出前景,有哪些信誉好的足球投注网站出符合车牌字符特征的候选区域，对候选区域进一步分析得到牌照位置．提出并采用基于 PCA-BP 神经网络的字符识别算法对车牌进行识别，300ms 内车牌字符识别率达 97.5%，实验证明，在训练样本较少的情况下，该系统的识别率依然较高。 关键词 ： 车牌识别；图像处理；字符分割；字符识别 0 简介 车牌识别，lpr是交通管理系统中的图像处理和汉字识别技术；他包含了车牌图像采集和预处理，即是对图片区域中车牌的定位和提取，以及车牌字符的识别。 Lpr系统是基于特殊的用户群体的，主要研究计算机可视化系统，他可以智能提取图片区域中的车牌和解析车牌中的字符。他基于图片识别和人工智能技术，lpr能够从实时交通监测视频图像中精确的识别车牌中的数字和中文字符，其识别结果与真实的车牌图像能够相当接近。 和众多的识别技术一样，lpr的关键就是提取和选取其特征。当车牌中背景和字符颜色不足的情况下，英文字母和数字的混合就是两个客观的特征。普通的蓝底白字车牌研究对象，包括种基本的技术：车牌的定位和车牌字符识别，因此如下的问题就解决了：第一，准确和快速的定位以及区分混合背景图像中的车牌区域；第二，提高车牌字符的识别能力。 在将包括亮度和颜色的彩色图片转换成灰度图的过程中，转换公式即是: (1) 就是之前图片对应的像素点的灰度值。 1 车牌图像的预处理 将彩色图片转换成灰度图过程的方法 在图像处理过程中，灰度处理是非常重要的一步，经过这一步处理后的结果是建立了图片： 图像增强 图像增强技术通常应用在提高图片质量的过程中，图片增强提供了图片需要的合适的确定信息，同时移除不需要的图片信息。他的主要目的是提高图片的可阅读性。 直接修改图片像素的灰度阶是图片增强技术中简单和特殊的操作。他有两个阶段：一个是灰度的校正，他通过修改单独像素点的灰度值来填充图片中不规律的灰度值；另一个是灰度的映射变形，它的目的是改变全部图像或者图像中的某些区域的灰度，以至于增强对比度，使其更容易看到图片的细节。输入的图片像素点的灰度等级值f(x,y)映射到输出图像灰度值g(x,y)，是通过映射函数T(g)来的，即是 1.2.1 线性灰阶转换 假设这个初始函数f(x,y)的灰阶范围是[a,b]，预计变形后的图像动态灰度范围是[c,d],这个变形可是通过一下公式实现： (2) 1.2.2 非线性灰阶转换 当运用合适的非线性函数时，比如对数函数或者指数函数作为映射函数，非线性图像转换可以被实现。对数变形如下： （3） a,b都是可变参数，当低阶灰度图像区域被期望大幅度的扩大以及高阶灰度图像区域被期望大幅度的压缩是，这种变形可以被采用。它使图像灰度分配一致和符合人类可视的特性。 1.3 边缘探索 实验显示，灰度边缘是主要垂直的边缘和少量的水平边缘，这是通过车牌字符的特性来确定的。不连续的灰度能够通过定向的操作被探测到，比如索贝尔算子和线监测算子，用上了他，对应的水平或者垂直的边缘便可以有效的从灰度图像中提取出来。 假设获得的灰度图像举证是f(x,y),在灰度图像中获得的线性检测算子H如下： （4） 图像矩阵被获得后，图像中的平均值m和标准偏差s分别被计算出，将T作为二值化临界值，那么二值化图像矩阵将产生： （5） 2 车牌的定位 车牌定位的主要任务是从交通图像中找到车牌的位置和区分出车牌的精确范围。 2.1 流动算法 2.2 车牌定位的步骤 （1）RGB图像被转换成256个彩色位图，之后彩色图像被转换成灰度图像。 （2）通过基于定向和动向临界值的二值化的方法获得二进制图像。 （3）通过垂直的索贝尔边缘检测算子，从二进制图像中获得边缘图像。 （4）通过寻找临界值的方法（第一次定位）获得车牌粗糙的位置，这样，车牌区域便被提取出了。 （5）被提取出的车牌的色彩信息被用在车牌的第二次定位。 （6）车牌区域就这样被提取出了。 2.3 车牌的粗糙定位 粗糙的定位就是从边缘监测后的图像中获得和提取车牌的范围，图像中的像素通过如下公式计算： （6） 在该公式中, 为像素点的改变值，L为扫描的的变量长度，为对应的像素点索引。当扫描线进入车牌区域后