基于图像处理的车牌的自动识别ppt课件

基于图像处理的车牌的自动识别 图像识别典型案例 识别 原理: 牌照自动识别 是一项利用车辆 的动态视频 或静态图 像 进行牌照号码、牌照颜色自动识别 的模式识别 技术。 其硬件基础一般包括触发设备 、摄像设备 、照明设备 、图像采集设备 、识别车 牌号码的处理机等，其软件 核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符 识别 算法等。某些牌照识别 系统还 具有通过视频图 像 判断车辆驶 入视野的功能称之为视频车辆检测 。一个 完整的牌照识别 系统应 包括车辆检测 、图像采集、牌 照识别 等几部分。当车辆检测 部分检测 到车辆 到达时 触发图 像采集单元，采集当前的视频图 像。牌照识别 单元对图 像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中 的字符分割出来进行识别 ，然后组成牌照号码输 出。 基于图像处理的车牌的自动识别 基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来 ； c.牌照字符识别 ，把分割好的字符进行识 别，最终组 成牌照号码。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图 像背景复杂、光照不 均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照 区域是整个识别过 程的关键。首先对采集 到的视频图 像进行大范围相关搜索，找到 符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区 ，然后对这 些侯选区域做进一步分析、评 判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区 域，并将其从图象中分割出来。 导入原 始图像 图像预处理增 强效果图像 边缘提 取 车牌定 位 对图像开 闭运算 流程图: （3）牌照字符识别 : 字符依次分析显示误差最小的图片名字 分析之差最小的图片是哪张 与数据库的图片相减 切割出的字符送入库中 字符识别 方法目前主要有基于模板匹配算法和 基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首 先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩 放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的 模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结 果。 原始图像 图图像的灰度化 对原始图像进行开运算 得到图像背景图像 灰度图像与背景图像作减法 ，对图 像进行增强处理 将图像二值化取得最佳阈值 二值图 像是指整幅图像画面内仅黑、白二值 的图像。在实际 的车牌处理系统中，进行图 像二值变换 的关键是要确定合适的阀值 ，使 得字符与背景能够分割开来，二值变换 的结 果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有 用的形状信息，不会产生额外的空缺等等。 车牌识别 系统要求处理的速度高、成本低、 信息量大，采用二值图 像进行处理，能大大 地提高处理效率。阈值处 理的操作过程是先 由用户指定或通过算法生成一个阈值 ，如果 图像中某中像素的灰度值小于该阈值 ，则将 该像素的灰度值设 置为0或255，否则灰度值 设置为255或0。 边缘检测 : 两个具有不同灰度值的相邻区域之间总 存在边缘 ，边 缘就是灰度值不连续 的结果，是图像分割、纹理特征 提取和形状特征提取等图像分析的基础。为了对有意 义的边缘 点进行分类，与这个点相联系的灰度级必须 比在这一点的背景上变换 更有效，我们通过门 限方法 来决定一个值是否有效。所以，如果一个点的二维一 阶导 数比指定的门限大，我们就定义图 像中的次点是 一个边缘 点，一组这样 的依据事先定好的连接准则相 连的边缘 点就定义为 一条边缘 。经过 一阶的导数的边 缘检测 ，所求的一阶导 数高于某个阈值 ，则确定该点 为边缘 点，这样 会导致检测 的边缘 点太多。可以通过 求梯度局部最大值对应 的点，并认定为边缘 点，去除 非局部最大值，可以检测 出精确的边缘 。一阶导 数的 局部最大值对应 二阶导 数的零交叉点，这样 通过找图 像强度的二阶导 数的零交叉点就能找到精确边缘 点。 像边缘提取 对得到图像作开操作进行滤波 数学形态非线性滤波，可以用于抑制噪声，进行特征 提取、边缘检测 、图像分割等图像处理问题 。腐蚀是 一种消除边界点的过程，结果是使目标缩 小，孔洞增 大，因而可有效的消除孤立噪声点；膨胀是将与目标物 体接触的所有背景点合并到物体中的过程，结果是使目 标增大，孔洞缩小，可填补目标物体中的空洞，形成 连通域。先腐蚀后膨胀的过程称为开运算，它具有消 除细小物体，并在纤细处 分离物体和平滑较大物体边 界的作用；先膨胀后腐蚀的过程称为闭 运算，具有填 充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用 。对图 像做了开运算和闭运算，闭运算可以使图像的 轮廓线更为光滑，它通常用来消掉狭窄的间断和长细 的鸿沟，消除小的孔洞，并弥补轮 廓线中的断裂。 闭运算的图像 开运算的图像 对二值图 像进行区域提取，并计算 区域特征参数 a.对图 像每个区域进行标记 ，然后计算每 个区域的图像特征参数：区域中心位置、 最小包含矩形、面积。 计算出包含所标记的区域 的最小宽和高，并根据先 验知识，比较谁的宽高比 更接近实际车 牌宽高比， 将更接近的提取并显示出 来。 计算矩形的高度 框架的宽度和高度的范围 车牌的开始列 车牌的开始行 计算车牌长宽比 获取车牌二值子图 计算矩形的宽度 灰度子图和二值子图 对水平投影进行峰谷分析 对水平投影进行峰谷分析,计算出车牌上边框、车牌字符 投影、车牌下边框的波形峰上升点、峰下降点、峰宽、 谷宽、峰间距离、峰中心位置参数。 计算车牌旋转角度 a.车牌倾斜的原因导致投影效果峰股谷不明显，在这里 需要做车牌矫正处理。这里采取的线性拟合的方法,计算 出车牌上边或下边图像值为1的点拟合直线与水平X轴的 夹角。 去水平（上下）边框,获取字符高度 .通过以上水平投影、垂直投影分析计算，获