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《数字图像处理》大作业——车牌识别（车牌定位和字符分割部分）学院：电子与控制工程学院专业：交通信息工程及控制学号：2012132029 姓名：尹其畅任课教师：丁爱玲车牌识别系统1 车牌识别系统1.1车牌识别系统的概述目前随着科技和经济的日益发展，智能交通系统在世界范围内引起重视，我国已经将其列入科技计划重点实施。智能交通系统是交通发展的必然趋势，而车牌识别系统是智能交通系统中的重要组成部分。该系统可以记录十字路口违章车辆，实现高速公路，收费路口，停车场等地的收费。既减少了人力，又节约了时间，还提高了效率。车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆图像，定位分割牌照，最后自动识别汽车牌照上的字符，LPR是利用车辆牌照的唯一性来识别和统计车辆，它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统。在现代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素，LPR系统应该能够从一幅图像中自动提取车辆图像，自动分割牌照图像，对字符进行正确识别，从而降低交通管理工作的复杂度。车牌字符识别的实质是对车牌上的汉字、字母和数字进行快速准确的识别并以字符串的形式输出识别结果，字符识别技术是整个车牌识别系统的关键。车牌识别系统与其它图像识别系统相比较而言要复杂的多，在字符识别中，汉字识别是最难也是最关键的部分，很多国外较为成熟的车牌识别系统无法进入中国市场的原因就在于无法有效的识别汉字。1.2车牌识别系统的结构和工作原理车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的车辆图像，实现车牌号码的自动识别。典型的车辆牌照识别系统是由图像采集系统、中央处理器、识别系统组成，一般还要连接相应的数据库以完成特定的功能。当系统发现(通过埋地线圈或者光束检测)有车通过时，则发出信号给图像采集系统，然后采集系统将得到的图像输入识别系统进行识别，其识别结果应该是文本格式的车牌号码。区域有哪些信誉好的足球投注网站与分割预处理图像输入单字识别字符特征提取归一化字符分割图1.1 车牌识别系统原理图车牌整体识别过程大体可分为四个步骤:图像预处理、车牌定位和分割、车牌字符分割和车牌字符识别。图1.2 车牌识别流程图⑴ 图像预处理，在外界光照不均匀，光照强度不稳定的情况下，通过摄像机采集到的车牌原始图像会模糊不清，因此需要对其进行图像增强的处理；在外界环境噪声以及电子器件自身产生的噪声干扰下，车牌图像质量会有所下降，因此需要对原图像进行去噪处理；当摄像头摆放位置与车辆牌照悬挂位置存在一定角度，或者在摄像头进行拍摄的过程中，由于车辆发动机的震动导致摄像头抖动从而使摄取到的车牌图像具有一定程度的倾斜，因此需要对车牌图像进行倾斜矫正等等。以上所做的这些处理均属于图像预处理的工作。⑵ 车牌定位分割，在一张完整的车辆图像中，大部分区域都是背景图像，对识别工作毫无意义，我们可以将背景区域视为无用区域，并设法将其去除，即从复杂的背景图像中准确的定位并分割出车牌区域图像，从原图像中提取出需要的部分舍弃不需要的部分，以便节省系统识别时间，这也是车牌定位分割的目的及意义所在。在定位分割的过程中要保证不能把非车牌区域误判为车牌区域，也不能漏检车牌区域，否则后继的工作将无法进行。⑶ 车牌字符分割，被分离出的车牌区域图像，系统并不能直接对其进行识别，还需要将车牌上的每一个字符都独立的完整的分割出来，即从车牌区域图像中将车牌上所包含的每一个字符都切分出来，使其成为不具有任何相关性的单个字符图像，再由系统分别对每个字符进行识别，在对字符进行切分时，要注意保证每个字符的完整度。⑷ 字符识别:车牌字符识别是系统的最后一个步骤，也是最为关键的一步，前面对车牌图像所做的处理都是为了完成最终的识别。系统输入的是单个的字符图像，输出的却是文本格式的完整的车牌号码，车牌字符识别的准确率直接反映出车牌识别系统性能的好坏。对于车牌识别系统而言，以上的每一个步骤都是必不可少的，并且后一步骤均是建立在前面步骤的基础之上进行的，因此，只有确保做好每一步才能顺利完成系统最终的识别工作。本文采用VS2005与open cv 1.0相结合对车牌定位过程进行处理。2 车牌定位车牌定位是将通过前方摄像头采集的图像经过预处理后，根据车牌的区域特征来判断车牌的位置。采集是指从摄像头读入一幅图像或者打开本地现存的一幅彩色位图文件。而预处理包括灰度化，二值化，灰度拉伸及边缘提取等过程。这些过程包含将待处理图像彩色信息转换成灰度信息，较少处理过程中的信息量，节约了时间。而且过滤图像噪声使图像区域特征明显，根据区域特征确定车牌区域。车牌定位的流程图如图2.1所示：图2.1车牌定位的流程图2.1 车辆图像采集与预处理车辆图像的采集是车牌识别的第一步工作，只有采集到合理的车辆图像，并使当地预处理，才能够进行后续的字符分割与识别工作。