基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现.pdf
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1、收稿日期:基金项目:安徽省 年度高校优秀拔尖人才培育项目();安徽省 年度高校自然科学研究重点项目();安徽省 年度质量工程项目()作者简介:邓成(),男,安徽凤阳人,安徽粮食工程职业学院机电工程系副教授,硕士,研究方向:机电一体化技术,自动化技术。:第 卷第期 年月太原学院学报(自然科学版)()基于 的车牌识别系统设计与实现邓成,王锦谟(安徽粮食工程职业学院 机电工程系,安徽 合肥 )摘要:智能交通的一个重要方向是车牌识别系统,现在车牌识别系统越来越受到重视。高速公路超速管理系统、停车场管理系统、小区车辆管理系统、城市十字路口的“电子警察”等各个领域都在车牌识别系统中有着应用,车牌识别系统对
2、国家的安全发展有着非常重要的作用。提出一个基于 的车牌识别系统,包含了车牌定位、车牌字符切分与识别功能。通过测试平台,对采集到的图像进行车牌识别与系统性能的测试。结果表明该车牌识别系统能够有效地实现车牌识别,识别准确率达 。关键词:车牌定位;车牌识别;图像预处理;中图分类号:文献标识码:文章编号:()犇 犗 犐:引言随着汽车在人们的工作和生活中扮演着越来越重要的角色,汽车的数量也在急速增加。因此带来的交通管理问题也变得越来越复杂,智能交通系统是最好的解决方法。其中,车牌识别技术不但可以运用在高速公路的超速管理系统中,而且用于小区车辆的管理系统,城市道路的“电子警察”,停车场管理系统等。小汽车车
3、牌是汽车的“身份证”,同时也是汽车唯一的管理标识符号,在交通管理中具有不可替代的作用。如果使用计算机技术设计出一种能够在任何场合,尤其是在公共场合,能快速鉴别出车牌号,并且通过系统查询到相关的车主,就能大大提升车辆管理水平,为出现的交通事故提出安全策略。目前,车牌识别技术的相关研究主要集中在两个方面:其一是复杂背景环境下识别技术,周蒙疆等人采用 算法集合高斯滤波技术解决复杂环境因素干扰而造成的车牌模糊、反光、倾斜等情况造成识别不准的问题。韩浦霞通过 算法建立车牌图像特征模型,提高深度学习识别技术在复杂环境下车牌识别准确度;其二是识别算法的开发与改进,潘思赣等人通过颜色空间与神经网络融合,提高边
4、缘检测精确度,实现 字符分割车牌文字。李伟基于多层感知机模型,利用视觉开发库对车牌图像进行快速识别与检测。然而,关于基于 开发的车牌识别技术与系统鲜有报道 。本文基于 设计一套完整的车牌识别系统,首先对原始图像实行包含了彩色的图像转成灰度的图像、图像的灰度拉伸以及图像的二值化处理一连串的预处理。然后对图像的定位和切分处理,先对图像中牌照区域定位,以便显示截下的牌照区域,并进行字符切分。最后识别牌照字符,此过程采用模板匹配法。车牌识别系统设计分析 主要构成整个软件系统是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软件构成,主要包括两个部分,分别为车牌图像的采集和软件识别。采集车牌图像时需要车牌底色为蓝
5、色,选择干净无磨损的车牌,并在适当的距离拍摄,同时要求拍摄到的照片清晰。软件的作用是对识别到的图像进行处理,并控制整个系统的运行。车牌识别软件的结构图如图所示。首先,使用智能手持设备收集 位真彩色车辆图像,存储格式是 格式,采用灰度图进行灰度图像处理,处理流程如图所示。然后,在 中打开车牌图片,对车牌图片进行灰度图转化,便于对车牌区域的提取,之后使用 算子对牌照进行边缘检测。为了得到更加平滑的图像,对图像再进行平滑处理,采用彩色分割方法对车牌进行定位并剪切,寻找连续有文字的块进行字符分割,并归一化为与模板中字符大小相同,与数据库中的字符相比较并选择相似度最大的结果显示出来。图车牌识别软件的结构
6、图 图车牌识别流程图 车牌图像预处理当车牌图像的对比度较大,亮度适中且清晰可见时,对车牌信息的识别非常有利。然而,车牌识别的图像大部分采集于室外环境,外界的环境、光照和车牌自身的整洁度及行驶速度等因素的影响会造成车牌图像模糊和不完整,这将直接导致不能完整地获取车牌图像信息,因此要对初始车牌图像进行预处理。灰度图转化图像灰度化就是将彩色图像转换为灰色图像的过程。在车牌图像的获取过程中,大部分均为数字彩色图像,包含丰富的色彩信息。各个像素颜色分量由犚、犌、犅组成,红、绿、蓝都有 种灰度值可以选择,而灰度图像则简单很多,它的红、绿、蓝的灰度值均相同且可以反映出与彩色图像相同的图像的形态特征。因此,需
7、要把彩色图像转化为简单的位的灰度图像。图为灰度化处理效果图。图灰度化处理效果 )图像灰度图。由于车牌的背景颜色不同,故从犚、犌、犅图像直接提取牌照区域存在一定程度的困难,但无论车牌的背景是什么颜色,都会与其上的字符颜色相差很多,在灰度化之后,车牌背景和字符的灰度值则会相差更大。灰度图转化结果如图()所示。太原学院学报(自然科学版)第 卷)增强灰度图。图像增强可以采用空间域方法中的直方图均衡化来进行。图像增强处理可以加大图像灰度动态范围和对比度,同时也可以提高定位和分割的正确率。对于光照并不是太好的图像,可先进行图像增强处理,再进行定位和分割,就可以大大提高分割的正确率。灰度增强效果图如图()所
8、示。图像的边缘检测边缘检测其实就是提取图像中的一些重要的结构特征,去除多余信息,可以减少一些不必要的处理步骤,为后续的车牌识别节省时间,提高效率。以下个方面是重要结构特征的主要体现:深度图像的不连续性,图像在表面方向上的不连续性,图像材料特性的变化以及图像外部的光照环境的变化。为了提高边缘检测的准确性,先对灰度化图像进行二值化处理,即将其转为黑、白二值的图像。处理的操作过程是先由用户指定或通过算法生成一个阈值,如果图像中某中心像素的灰度值小于该阈值,则将该像素的灰度值设置为或 ,否则灰度值设置为 或。二值化处理的关键在于最佳阈值的获取。本文通过双精度型函数的最大值与最小值获取最佳阀值。然后,在
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