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车牌自动识别系统关键技术研究张爱朋,许建龙,姜锐引言蹬撇噬枷裨ご浙江理工大学学报,第卷,第冢月车牌自动识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对采集到的汽车图像进行处理,实时准确地识别出车牌中的数字、字母及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。车牌识别系统主要由车牌定位、字符分割和字符识别等部分组成。本文针对车牌自动识别系统中所需图像处理和模式识别相关算法晗附樯芰顺蹬仆枷裨ご和车牌定位的相关技术,如彩***像灰度化、边缘检测、形态学的开运算等。然后讨论得出最优化的可行性处理算法和处理规则。系统实现是基于7⒒肪潮喑蘙来操作,可以为后续车牌字符分割和识别提供支持。彩***像灰度化摄像机所采集到的图像是彩***像,其中包含大量的颜色信息。此种图像占用的存储空间较大,处理过程中会浪费系统资源,从而有可能降低系统的速度。而在灰度图像中,像素灰度级用表示,所以每个像素都是介于黑色和白色之间的种灰度中的一种灰度值,图像是只含亮度信息,不含色彩信息的图像。从技术上说,就是具有从黑到白的只叶壬虻牡ド枷瘛;叶韧枷竦拿枋鲇彩***像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征,系统处理灰度图像的速度要比彩***像快很多。彩***像转换为灰度图像的转换公式为:式衴为相对应的每个像素点的灰度值。、直鸨硎久扛鱿袼氐愕暮臁⒙獭⒗度盅丈分量值。对比原汽车图像突叶韧枷图则可以发现,灰度图像没有原来的彩色信息。图像边缘检测及轮廓跟踪图像的几何或物理性质的突变,总是以图像中灰度突变的形式出现的。这些灰度突变区域是人类视觉系统识别图像景物的重要因素。边缘检测过程可以在保留图像有用的结构信息的同时降低图像处理数据量,并且可以根据边界物体的轮廓就可以识别出物体。琋,文章编号:———憬砉ご笱畔⒀г海贾摘要:车牌自动识别系统是现代智能交通领域的重要研究课题之一。文章主要研究了车牌自动识别系统中的车牌图像的边缘检测和车牌定位的算法及其实现过程。车牌图像的边缘检测采用阕蛹觳夥椒ǎ蹬贫位采用了基于车牌先验知识和线扫描的方法。实验结果表明:应用上述方法能够准确定位到车牌区域,算法检测用时短,错误率较低,具有一定的使用价值。关键词:灰度化;自动识别;线扫描;阌中图分类号:文献标志码:猅收稿日期:一—作者简介:张爱朋,男,山东临沂人,硕士研究生,主要从事计算机视觉和模式识别方面的研究。通信作者:许建龙,电子邮箱:甤
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唬孵讹率辛炕芄缓芎玫胤从ν枷癖咴瞪系幕边缘检测算子检测每个像素的邻域并对灰度变度变化。常用的边缘检测算子有算子、阕印算子、阕拥取S捎赗—阕蛹觳獾耐枷癖咴当冉洗郑焕诤笮蹬频精确定位;而阕拥募觳饨峁荒芙枷竦主体与背景严格区分开来,所检测的图像轮廓较模糊;阕佑捎谑嵌姿阕樱酝枷竦脑肷敏感,所以该算子很少直接用于边缘检测。综合车牌定位部分对边缘图像的要求,本文用咴导觳馑阕拥玫匠蹬仆枷癖咴担盟阕泳有一定的抗噪声能力,检测精度较好。阕如下式所示:各种边缘检测算子处理的图像效果如图⑼图像的二值化图像的二值化是指将彩***像或灰度图像转换为二值图像啪,即转换为只有黑白两色的图像的过程。由于汽车牌照定位时要用到复杂的运算,二值第⑼所示。张爱朋等:车牌自动识别系统关键技术研究图噬枷图叶然枷
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