一、項(xiàng)目背景及可行性分析
　　2.1 項(xiàng)目背景及技術(shù)難點(diǎn)
　　項(xiàng)目名稱：智能交通：汽車車牌定位識別；
　　項(xiàng)目內(nèi)容：本項(xiàng)目是在FPGA前端實(shí)時完成圖像采集、預(yù)處理、車牌定位和字符分割以及數(shù)據(jù)傳輸工作，在后端完成車牌字符識別工作。FPGA接收采集的實(shí)時圖像，在內(nèi)部采用流水線方式依次完成圖像預(yù)處理、車牌定位和車牌字符分割工作，最后通過高速USB端口將已分割字符傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行字符識別。其中，圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸是通過EDK內(nèi)嵌的MicroBlaze內(nèi)核控制實(shí)現(xiàn)的，這簡化了FPGA內(nèi)部控制電路；而FPGA內(nèi)部信號處理電路采用的流水線方式，大大提高了系統(tǒng)實(shí)時處理視頻幀的能力。
　　技術(shù)難點(diǎn)：（1）車牌自身特征的多樣性及外界環(huán)境的不確定性導(dǎo)致的定位識別不準(zhǔn)確；（2）圖像處理算法的較高計(jì)算復(fù)雜度導(dǎo)致的實(shí)時性不滿足。
　　2.2 關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新點(diǎn)
　　算法：采用了一種基于邊緣檢測和區(qū)域搜索的車牌定位算法，該算法直觀且運(yùn)算量小，利于硬件實(shí)現(xiàn)；
　　電路實(shí)現(xiàn)：FPGA內(nèi)部采用流水線方式依次完成圖像處理、車牌定位和字符分割三部分工作，極大地提高了對視頻流的實(shí)時處理能力；
　　嵌入式控制：采用Xilinx EDK內(nèi)嵌的MicroBlaze軟核控制完成圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸工作，簡化了FPGA內(nèi)部的控制電路。
　　2.3 性能指標(biāo)及可行性分析
　　設(shè)定的性能指標(biāo)：我國電視視頻標(biāo)準(zhǔn)采用PAL制，其幀頻為 25，因此設(shè)定本系統(tǒng)所需達(dá)到的處理速度為25幀/秒，并可以將字符分割信息通過USB端口上傳至PC機(jī)或其它設(shè)備。
　　可行性分析：本方案已經(jīng)過MATLAB仿真，結(jié)果表明可以有效進(jìn)行車牌的定位、分割和識別。在保證車牌識別效果的前提下，通過對算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，結(jié)合流水線方式的FPGA實(shí)現(xiàn)，可以達(dá)到實(shí)時性要求。另外，本小組成員均有豐富的FPGA設(shè)計(jì)功底和扎實(shí)的信號處理理論知識，有能力保證順利完成交付該項(xiàng)目。
　　二、軟件設(shè)計(jì)方案概述
　　汽車車牌識別系統(tǒng)一般分為三個部分，即車牌區(qū)域定位、車牌字符分割和車牌字符識別。為了突出圖像的有用特征，通常在車牌定位之前需要對所拍攝圖像進(jìn)行預(yù)處理，以達(dá)到更好的定位效果。圖3—1為本項(xiàng)目所設(shè)計(jì)軟件方案流程圖，其中車牌區(qū)域定位部分設(shè)計(jì)采用了一種基于邊緣檢測和區(qū)域搜索的車牌定位分割算法，其仿真結(jié)果見附錄。
　　
　　圖3—1 軟件設(shè)計(jì)方案流程圖
　　3.1 圖像預(yù)處理
　　在車牌定位之前對攝像機(jī)所拍攝圖像進(jìn)行預(yù)處理，是指突出圖像中的有用信息，抑制可能對后續(xù)步驟產(chǎn)生不利影響的無效信息，以達(dá)到減小運(yùn)算復(fù)雜度、提高識別效果的目的。圖像預(yù)處理主要包括圖像灰度化、去噪和灰度拉伸三部分。
　　3.1.1 RGB2Gray
　　攝像機(jī)所拍攝的圖像一般為RGB彩色圖像，每個像素包括R、G、B三種顏色分量，每個顏色分量用8 bit表示，即24 bit表示一個像素。而灰度圖像是指只包含亮度分量的圖像，每個像素用8 bit表示，亮度值量化為256級。對于車牌識別，灰度圖像足以滿足要求，且相對于RGB圖像具有計(jì)算復(fù)雜度低、所需存儲空間小的優(yōu)點(diǎn)。因此，可以把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，計(jì)算公式為Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B。