1．摘要

　　在智能交通領(lǐng)域，汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是道路交通智能化的重要因素，包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)主要部分。本項(xiàng)目主要探討車牌定位和字符分割兩個(gè)部分，字符 識(shí)別部分由于開發(fā)板資源有限，因此采用matlab完成算法驗(yàn)證。本文首先確定車輛牌照在原始圖像中的水平位置和垂直位置，從而定位車輛牌照，然后采用局部投影進(jìn)行字符分割。在字符識(shí)別部分，采用較為簡(jiǎn)單的末班匹配方法進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有良好的識(shí)別性能。隨著公路逐漸普及，我國(guó)的公路交通 事業(yè)發(fā)展迅速，所以人工管理方式已經(jīng)不能滿足實(shí)際的需要，微電子、通信和計(jì)算機(jī)技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用極大地提高了交通管理效率。汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)必將得到廣泛應(yīng)用，如小區(qū)門禁、智能電子交通警察、犯罪分子車輛追蹤等等領(lǐng)域。

　　2．設(shè)計(jì)原理

　　由于車輛牌照是機(jī)動(dòng)車唯一的管理標(biāo)識(shí)符號(hào)，在交通管理中具有不可替代的作用，因此車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)具有很高的識(shí)別正確率，對(duì)環(huán)境光照條件、拍攝位置和車輛行駛速度等因素的影響應(yīng)有較大的容閾，并且要求滿足實(shí)時(shí)性要求。

　　
圖1 牌照識(shí)別系統(tǒng)總體流程

　　該系統(tǒng)是圖像處理與字符識(shí)別技術(shù)在智能化交通管理系統(tǒng)中的應(yīng)用，它主要由圖像的采集和預(yù)處理、牌照區(qū)域的定位和提取、牌照字符的分割和識(shí)別等幾個(gè)部分組成，如圖1 所示。其基本工作過程如下：

　?。?）當(dāng)行駛的車輛經(jīng)過時(shí)，觸發(fā)埋設(shè)在固定位置的傳感器，系統(tǒng)被喚醒處于工作狀態(tài)；一旦連接攝像頭光快門的光電傳感器被觸發(fā)，設(shè)置在車輛前方、后方和側(cè)面的相機(jī)同時(shí)拍攝下車輛圖像；

　?。?）由攝像頭拍攝的含有車輛牌照的圖像通視頻卡輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)處理，圖像預(yù)處理包括圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)、濾波和水平較正等；

　?。?）由檢索模塊進(jìn)行牌照搜索與檢測(cè)，定位并分割出包含牌照字符號(hào)碼的矩形區(qū)域；

　?。?）對(duì)牌照字符進(jìn)行二值化并分割出單個(gè)字符，經(jīng)歸一化后輸入字符識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別。

　　3．算法的詳細(xì)設(shè)計(jì)步驟

　　3.1 提出總體設(shè)計(jì)方案

　　車輛牌照識(shí)別整個(gè)系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符識(shí)別兩部分組成，其中車牌定位又可以分為圖像預(yù)處理及邊緣提取模塊和牌照的定位及分割模塊；字符識(shí)別可以分為字符分割與特征提取和單個(gè)字符識(shí)別兩個(gè)模塊。

　　為了用于牌照的分割和牌照字符的識(shí)別，原始圖象應(yīng)具有適當(dāng)?shù)牧炼?，較大的對(duì)比度和清晰可辯的牌照?qǐng)D象。但由于該系統(tǒng)的攝像部分工作于開放的戶外環(huán)境，加之車輛牌照的整潔度、自然光照條件、拍攝時(shí)攝像機(jī)與牌照的矩離和角度以及車輛行駛速度等因素的影響，牌照?qǐng)D象可能出現(xiàn)模糊、歪斜和缺損等嚴(yán)重缺陷，因此需要對(duì)原始圖象進(jìn)行識(shí)別前的預(yù)處理。

　　牌照的定位和分割是牌照識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，其主要目的是在經(jīng)圖象預(yù)處理后的原始灰度圖象中確定牌照的具體位置，并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個(gè)圖象中分割出來，供字符識(shí)別子系統(tǒng)識(shí)別之用，分割的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個(gè)牌照字符識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。

　　由于拍攝時(shí)的光照條件、牌照的整潔程度的影響，和攝像機(jī)的焦距調(diào)整、鏡頭的光學(xué)畸變所產(chǎn)生的噪聲都會(huì)不同程度地造成牌照字符的邊界模糊、細(xì)節(jié)不清、筆劃斷開或粗細(xì)不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困難，進(jìn)而影響字符識(shí)別的準(zhǔn)確性。因此，需要對(duì)字符在識(shí)別之前再進(jìn)行一次針對(duì)性的處理。

　　為了進(jìn)行牌照識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：

　　a.牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

　　b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

　　c.牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成牌照號(hào)碼。

　　車牌識(shí)別的最終目的就是對(duì)車牌上的文字進(jìn)行識(shí)別。主要應(yīng)用的為模板匹配方法。

　　3.2 圖象的采集與轉(zhuǎn)換

　　考慮到現(xiàn)有牌照的字符與背景的顏色搭配一般有藍(lán)底白字、黃底黑字、白底紅字、綠底白字和黑底白字等幾種，利用不同的色彩通道就可以將區(qū)域與背景明顯地區(qū)分出來，本系統(tǒng)中，對(duì)藍(lán)底白字這種最常見的牌照，采用藍(lán)色B 通道時(shí)牌照區(qū)域?yàn)橐涣恋木匦?，而牌照字符在區(qū)域中并不呈現(xiàn)。因?yàn)樗{(lán)色（255，0，0）與白色（255，255，255）在B 通道中并無區(qū)分，而在G、R 通道或是灰度圖象中并無此便利。同理對(duì)白底黑字的牌照可用R 通道，綠底白字的牌照可以用G 通道就可以明顯呈現(xiàn)出牌照區(qū)域的位置，便于后續(xù)處理。原圖、灰度圖及其直方圖見圖2與圖3。對(duì)于將彩色圖象轉(zhuǎn)換成灰度圖象時(shí)，圖象灰度值可由下面的公式計(jì)算：

　　G=0.110B+0.588G+0.302R???????????? （1）

　　G= （B+G+R）/3?????????????????????? ? ? ?? ? （2）

　　3.3 預(yù)處理及邊緣提取

　　
圖2 預(yù)處理及邊緣提取流程圖

　　3.4 平滑處理

　　對(duì)于受噪聲干擾嚴(yán)重的圖象，由于噪聲點(diǎn)多在頻域中映射為高頻分量，因此可以在通過低通濾波器來濾除噪聲，但實(shí)際中為了簡(jiǎn)化算法也可以直接在空域中用求鄰域平均值的方法來削弱噪聲的影響，這種方法稱為圖象平滑處理。例如，某一象素點(diǎn)的鄰域S 有兩種表示方法：8鄰域和4鄰域分別對(duì)應(yīng)的鄰域平均值為

　　其中，M 為鄰域中除中心象素點(diǎn)f（i，j） 之外包括的其它象素總數(shù)，對(duì)于4鄰域M=4，8 鄰域M=8。然而，鄰域平均值的平滑處理會(huì)使得圖象灰度急劇變化的地方，尤其是物體邊緣區(qū)域和字符輪廓等部分產(chǎn)生模糊作用。為了克服這種平均化引起的圖象模糊現(xiàn)象，我們給中心點(diǎn)象素值與其鄰域平均值的差值設(shè)置一固定的閾值，只有大于該閾值的點(diǎn)才能替換為鄰域平均值，而差值不大于閾值時(shí)，仍保留原來的值，從而減少由于平均化引起的圖象模糊。

　　由上圖可以歸納起來以下方面：原始圖像清晰度比較高，從而簡(jiǎn)化了預(yù)處理，結(jié)合MATLAB實(shí)驗(yàn)過程，得出不是每一種圖像處理之初都適合濾波和邊界增強(qiáng)。本次汽車車牌的識(shí)別，為了保存更多的有用信息。

　　3.5 牌照的定位

　　牌照的定位和分割是牌照識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，其主要目的是在經(jīng)圖象預(yù)處理后的原始灰度圖象中確定牌照的具體位置，并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個(gè)圖象中分割出來，供字符識(shí)別子系統(tǒng)識(shí)別之用，分割的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個(gè)牌照字符識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。由于牌照?qǐng)D象在原始圖象中是很有特征的一個(gè)子區(qū)域，確切說是水平度較高的橫向近似的長(zhǎng)方形，它在原始圖象中的相對(duì)位置比較集中，而且其灰度值與周邊區(qū)域有明顯的不同，因而在其邊緣形成了灰度突變的邊界，這樣就便于通過邊緣檢測(cè)來對(duì)圖象進(jìn)行分割。

　　自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。流程圖如下：

　　圖3 牌照的定位流程圖