文档介绍：Matlab平台基于颜色的车牌识别程序
摘要
近年来,随着交通现代化的发展要求,、字符切割、,,为此提出了许多方法,如Hough变换以检测直线来提取车牌边界区域、使用灰度分割及区域生长进行区域分割,。
设计目的和意义
目的:
1、巩固理论课上所学的知识,理论联系实践。
2、锻炼自己的动手能力,激发研究潜能,提高协作精神。
意义:
车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统,能够提高分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。
设计原理
由于车辆牌照是机动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,因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率,对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈,并且要求满足实时性要求。
图1 牌照识别系统原理图
该系统是计算机图像处理与字符识别
图像输入
车牌区域定位
对车牌区域去噪处理
字符分割
字符归一化
模版匹配
识别
读取识别结果
识别结果存储
技术在智能化交通管理系统中的应用,它主要由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成,如图1 所示。其基本工作过程如下:
(1)当行驶的车辆经过时,触发埋设在固定位置的传感器,系统被唤醒处于工作状态;一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发,设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像;
(2)D 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理,图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等;
(3)由检索模块进行牌照搜索与检测,定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域;
(4)对牌照字符进行二值化并分割出单个字符,经归一化后输入字符识别系统进行识别。
(5)对识别结果读取、并进行数据库存储。
详细设计步骤
1. 提出总体设计方案。
车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成,其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块;字符识别可以分为字符分割与特征提取和单个字符识别两个模块。
为了用于牌照的分割和牌照字符的识别,原始图象应具有适当的亮度,较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境,加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响,牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷,因此需要对原始图象进行识别前的预处理。
牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一,其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置,并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来,供字符识别子系统识别之用,分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。
由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响,和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均,加上牌照上的污斑等缺陷,致使字符提取困难,进而影响字符识别的准确性。因此,需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。
车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。
因为系统运行的过程中,主要进行的都是图像处理,在这个过程中要进行大量的数据处理,所以处理器和内存要求比较高,,内存在128MB及以上。系统可以运行于Windows98、Windows2000或者Windows XP操作系统下,程序调试时使用matlab。
2. 各模块的实现。
本文主要模块如下:颜色信息提取、车牌区域定位、识别、提取、检测倾斜度、车牌校正、车牌区域2值化、擦除干扰区域、文字分割、模版匹配、结果输出。
一、颜色信息提取及车牌区域定位
输入车牌图象
寻找车牌区域
灰度处理
倾斜校正
图2颜色信息提取及车牌区域定位
1、图象的采集与转换
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的
候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例,在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降,不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。