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摘要 汽车牌照自动识别技术的研究与实现 硕士研究生：黄有金导师：赵力教授 东南大学无线电工程系 汽车牌照自动识别技术在许多领域都有着广泛的研究和应用价值，本文详细 讨论了汽车牌照自动识别系统的具体结构。个完整的汽车牌照自动识别系统由 以下四部分组成：车牌图象捕获、车牌区域的定位与分割、车牌字符分割、字符 识别。 车牌图象捕获：车辆图像的捕捉与获取是汽车牌照识别的第一步，是后端处 理的前提，获取图像质量的好坏直接影响到后端图像处理和识别的效果，可见， 图像获取部分在整个系统中的地位是非常重要的。本文提出了基于单片机控制的 动态车牌捕捉系统，该系统可以全天候图像采集，并获得比较清晰的图像。 车牌区域的定位与分割：本文提出了一种基于颜色聚类的车牌分割新方法， 根据颜色的视觉一致性，采用了m u n s e l l 颜色系统的n b s 颜色距离的概念对色彩 进行聚类，对于聚类后的图像，又采用不同的结构元素，再进行一系列的数学形 态学运算以及根据中国车牌的几何特征从而准确定位出车牌的位置并加以分割。 车牌字符分割：首先对车牌图象进行预处理，它主要包括车牌图象的二值化、 归一化、滤波、旋转校e ；然后依据汽车牌照的先验知识和牌照图象的二维直方 图利用投影法分割字符。 字符识别：根据国内车牌字符集的特点分别应用矢量量化( v q ) 算法和应用 k l 变换算法对车牌字符进行识别，并就两种不同识别方法的实验结果进行探讨 和分析。 关键字：汽车牌照识别，单片机，字符分割，矢量量化，k l 变换，字符识别 a b s t r a c t r e s e a r c ha n da c c o m p l i s ho na u t o m a t i c r e c o g n i t i o nt e c h n i q u eo fl i c e n s ep l a t e c a l l d i d a t e ：h u a i l gy o u - j i n ，s u p e r v i s o r ：p r o f e s s o rz h a ol i r a d i oe n g i n e e r i n gd e p a n m e n t ，s 0 u t h e 舔tu n i v e r s i t y t h ev e h i c l el i c e n 5 ep 】a f e r e c o g n m o n ( l p r ) s y s t e mi se x p e c 把d t oh a v en u m e m u s a p p l i c a t i o n si nm a n yf l e l d s i nt h i sp 印e rt h ef u l ls y s t e mo f t h ev e h i c i el i c e n s ep l a t er e c o g n i t i o ni s d i s c u s s e di nd e t a 订t h ef u i is y s t e mc a nb ed i v i d e di n t 0f o u rp a r t s ：p i c t u r ec a p t u r e ，l i c e n s ep j a t e l o c a t i n 岛c h a r a c t e rs e g m e n t a t i o n ，c h a m c t e rr e c o g n i t i o n p i c t u r ec 印t u r e ：ar e a s o n a b l ea n du s a b l es c h e m eo fi m a g eo b t a i n i n gi s p r e s e n t e da r e r a n a n a l y s i so fi m a g eo b t a i n i n gt e c h n i q u ew h i c hw i l lb e u s e d nt h ei n t e l i i g e n tv e h i c l ep l a t e r e c o g n i z a t i o ns y s t e m t h es c h e m ei sd i s c u s s e di nd e t a i lo f t h es y s t e mo fm o t i o nc 印t u r eb a s eo n s j g 】ec h i pc o m p u 地c 伽t r 0 1 t h j ss c h e m ec a nb eu s e dt oo b t a i nap e r f e c t a n dc 】e a rv e h j c j ep 】a l e i m a g ei nc o m p l e xe n v i r o n m e n t l i c e n s ep l a t e1 0 c a t i n g ：w eu s et h em e t h o db a s e do nt h ei d e ao ft w od i m e n i o nc o l o r h i s t o g 姗f i 嘲，t or e d u c et h er e d u n d a n c yc 0 1 0 ri n f o m l a t i o nw ec l u s t e rt h ec 0 1 0 ro ft h ew h o l e v e h i c l ei m a g ei n t os e v e r a lc 0 1 0 r s s e c o n d ，w eg e tt h et w od i m e n i o nc o l o rh i s t o 掣锄f 曲mt h e v e h i c l ei m a g e t h i r d ，w es e a r c ht h ev e h i c i e1 i c e n c eb a s e do nt h eg e o m e t r i ca n dc 0 1 0 rp r o p e r 哆o f 1 i c e n c ea u t o m a n c a l l yf m mt h ev e h i c l ei m 雄| e c h a r a c t e rs e g m e n t a t i o n ：f i r s t ，w ep r e - p r o c e s st h ei m a g eo ft h ev e h i c i el i c e n s e ( i n c i u d i n g n l t e n n gb a s e do nm a 血m o r p h o l o g i c ，s k e wc o r r e c t i o n ，t h r e s h o l d i n ga n dn o n n a l i z e ) s e c o n d ，w e g e tt h et w od i m e n i o nc 0 1 0 rh i s t o g r a mo ft h el i c e n c ei m a g ea n du s eat h r e s h o l dt oc u tt h e1 i c e n c e c h a r a c t e rb a s e do nt h et w o d i m e n s i o nh i s t o g r a m c h a r a c t e rr e c o g n i t i o n ：t h i sp a ni st h em o s ti m p o r t a n tp a r to fl p r w er e c o g n i z e sm e c h a r a c t e r b a s e do nt h e 舟a f u r e sp j c k e do u lb yk ln 硼s f o ma n db yv e c t o rq u a m i 2 a t j 彻 1 “y w o r d s ：1 i c e n s ep l a t er e c o g n i t i o n ，s i g l e c h i pc o m p u t e lc h a r a c t e rs e g m e n t a t i o n ，v e c t o r q u a n 廿z a t i o n ，k _ lt r a n s f o r r n ，c h a r a c t e rr e c o g n i t i o n i i 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我 一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生躲垄刍垒日期：碰：堑 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印 件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括 刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生签名：僮刍丝导师签名：研究生签名：巧翟，! 凸翌导师签名： 日期：巡：笙 第一章绪论 1 1 问题的提出 第一章绪论 当今世界各国的大中城市无不存在着交通拥堵问题。以美国为例，1 9 7 6 一1 9 9 7 年期间， 年车辆数以7 7 的速度上升，而同期道路建设里程的增睦却仅为2 。 在中国，交通拥堵正不断困扰着大中城市人们的生活，由此引发的交通安全、机动车排 放污染等正在成为甫6 约经济可持续发展的“瓶颈”。据权威部门预测，到2 叭0 年，我国汽 车产量将达到8 0 0 万辆，机动车拥有量达到1 3 亿多辆。随着机动车拥有量的急速增长，我 国的交通拥堵、交通事故、环境污染、社会效率低下等一系列问题日趋严重。在大力发展各 项基础设施的同时，如何在现有路况下实现对道路、午辆的有效监控，实现道路利用效率的 最大化，便成了有效解决交通拥堵问题的当务之急。 随着电子技术、通信技术、计算机技术和自动控制技术的发展，为解决交通问题提供了 新的思路丁- 是，智能交通系统( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ，英文缩写为i t s ) 就应运而生了。实践证明，智能交通系统是解决当前交通拥堵、环境污染严重等问题的有效 途径。目前i s t 在美国、欧洲、日本等国家、地区已受到政府、产业机构、科学研究单位的 重视。其中，电子收费系统是智能交通系统在公路收费领域的具体表现，其应用可解除收费 站的“瓶颈”制约作用，较好地缓解收费站的交通拥挤、排队等待以及环境污染等问题。智 能交通系统是将先进的信息处理技术、数据通讯技术、传感技术、电子控制技术及计算机视 觉技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种实时、准确、高效的综合交 通运输管理系统。智能交通系统将人、车、路三者紧密协调、和谐统一，能够有效地利用现 有交通设施减少交通负荷和环境污染，保证交通安全，提高通行效率，促进社会经济发展， 提高人民生活质量。 近年来，i t s 在中国有了长足的发展“。1 9 9 9 年，由科技部牵头，联合建设部、交通部、 公安部等十多个相关部委，组织成立了全国智能交通系统( i t s ) 协调小组，为推动交通系 统的智能化发展提供了组织机制保障。2 0 0 0 年，完成了中国i t s 体系框架研究和标准规范 的制定。其中标准规范的制定从一定程度上确定了系统构成、功能模块以及模块之间的通信 协议和接口建立了能够与国际接轨的i t s 标准体系，中国i t s 体系框架也已成为指导中国 i t s 发展的纲领性文件。 “十五”期间，科技部将j t s 作为“十五”科技计划的重大专项 项目予以实施，并将以“示范工程为引导，加快技术开发与产业化，促进相关技术的全面发 展。”目前，国内已经涌现出一批i t s 的科技成果和产品，有些已经得到了广泛的应用。一 些国有大企业、上市公司、民营企业纷纷看好i t s 领域，大量投入资金、人力和物力。 智能交通系统( i t s ) 的核心就是汽车身份识别，而代表汽车身份信息的重要且惟一标 识符号就是汽车牌照，因此汽车牌照的自动识别是目前交通科技发展与研究的热点问题。 1 2 汽车牌照识别系统 汽车牌照识别系统( l i c e n s ep l a t er e c o g n i t i o n ，l p r ) 是一个以汽车牌照为识别对象的专用 计算机信息处理系统。该系统通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图 像处理、模式识别和人工智能技术，通过对汽车图象的采集和处理，实时准确地自动识别出 车牌上的汉字、字母及数字字符，最终将正确识别的车牌数据存入特定信息单元，通过与系 东南大学砸l 学位论文 统数据库对比，完成各种特定信息处理，从而使得车辆的自动化监控和管理成为现实”。汽 车牌照自动识别系统的总构架如图1 1 所示。 图1 1 汽车牌照自动识别系统构架图 不同的汽车牌照自动识别系统，其处理与识别车牌的方法可能不同，但在通常下，一7 【、 完整的汽车牌照自动识别系统一般可顺序地分为车辆图像获取，车辆牌照子图像定位与分 割，牌照字符识别三火部分“。流程图如图卜2 所示。 图卜2 汽车牌照自动识别系统流程图 车辆图像的捕捉与获取：车辆图像的捕捉与获取是汽车牌照识别的第一步，一般由动态 车牌捕捉系统来完成。动态车牌捕捉系统是由传感器、高分辨力摄像机、多光谱照明灯、图 像处理器及控制器组成。即一有汽车通过时，传感器输出触发信号，摄像机立即采集下汽车 的图像，同时对图像进行初始的处理以满足汽车牌照识别系统对图像的要求。 车辆牌照子图像定位与分割：车辆牌照子图像定位与分割就是从包含牌照信息的整个图 像中找到牌照区域的位置并将牌照分割出来。由于图像中牌照的位置多变，需要根据牌照的 特征来找出牌照。可以根据牌照的几何特征和色彩特征来查找牌照，也可以采用频谱特征来 分析牌照位置。具体操作本人采用根据牌照的几何特征和色彩特征来查找牌照，它的具体步 骤如r ： 1 1 、颜色聚类及图像二值化，把图像上所有的颜色信息归结为两类：即牌照底色的和非 底色两太类，再采用开运算的方法对图像进行降噪，减小对牌照区域位置确认的干扰。 2 1 、根据关于牌照底色的二维彩色直方图记录下牌照区域的位置并根据牌照的长、宽的 尺寸范国以及它们比值的变化范围，从而确定牌照的确切区域并从图像中分割出牌照。 牌照字符识别：它主要包括牌照图像预处理、字符分割和字符识别三人部分。 ( 1 ) 、牌照图象预处理：牌照图象预处理采片；| 二值化、归一化、滤波等技术。首先将 彩色汽车牌照图象进行二值化和归化处理，再滤去其中的噪声，减小噪声对确认字符区域 位置的干扰，然后对牌照进行倾斜校正，方法是利用直线拟台的方法计算出边框底线所在直 线的斜率从而来计算出牌照的倾斜角度，再用快速旋转算法米校正图像。 ( 2 ) 、字符分割：即把牌照上的字符一个个的提取出来，可由字符的块状外形特征来提 取出。目前采用方法有：利用字符的宽高比与字符间距的经验数据进行分割，利用车牌图像 在竖直方向投影直方圈的期望与方差确定蒯值进行分割。 第一章绪论 ( 3 ) 、字符识别：字符识别是汽车牌照识别的关键。一般先对字符细化剔除字符的信息 冗余，提高系统识别的准确性。字符识别的方法一般多采用模板匹配法、特征匹配法、神经 网络模式识别等。 汽车牌照自动识别系统具体流程图如图卜3 所示。 触发信号 图卜3 汽车牌照自动识别系统具体流程图 1 3 汽车牌照自动识别系统的应用领域及前景 汽车牌照自动识别系统是交通科技( i t s ) 的重要组成部分，在许多领域都有着应 用，主要有以下几个方面： ( 1 ) 、高速公路管理系统：在高速公路入口、出口分别完成车牌号码识别工作，当车辆 经过山、入口时，系统自动识别车牌并调出汽车的资料实现自动收费、汽车登记、违章记 录管理等。 ( 2 ) 、道路交通管理数据的自动记录：列道路交通管理数据自动记录并送往汽车车辆监 管中心，实现对汽车和道路的监管。例如交通路口车流量统计，智能交通违章监视拍摄管理 ( 电子警察) 等。 ( 3 ) 、停车场及居民小区自动收费管理：自动记录进出汽车并进行自动计时收费。 ( 4 ) 、公安、交通部门打击交通犯罪：利用汽车牌照自动识别技术进行公路布控，实现 对重点车辆的自动识别、快速报警处理。为公安、检察机关交通部门对嫌疑车辆自动监控、 跟踪提供了有效的高科技手段。 另外还有像海关物流监控系统和重要路段及特殊地段车辆监控等。可见，汽车牌照自动 识别系统不仅可以提高道路管理部门的交通工作效率，起到事半功倍的效果，而且降低了与 汽车有关的犯罪率，从而维护了社会治安。总之，汽车牌照识别系统在我国乃至全世界的应 用前景都非常广阔，今后必然得到逐步应用，它的发展必将对我国经济建设产生巨大促进作 用。 东南大学硕士学位论文 1 4目前汽车牌照自动识别技术的研究成果 2 0 世纪9 0 年代，研究人员就开始了对汽车牌照自动识别的研究。其主要途径是利用 计算机图象处理技术对拍摄到的车牌图象进行分析，自动提取车牌信息，识别车牌号。我国 的计算机字符识别研究起步较晚，但近几年来得以迅速发展，各种识别软件与系统也如雨后 春笋般涌现。 目前，我国汽车牌照识别主要还处于研究阶段，应用于实际的系统还不多。国外已开发 出了许多实际的应用系统，例如德国西门子公司研制了a r t e m 7 s 系统，以色列的h i t e c h 公司、新加坡的o d t a s i a 公司、香港的a s i av i s i o nt e c h n o l o g y 公司分别研制了名为s e e c a r s y s t e 、v l p r s 、v e c o n 的l p r 系统。国内许多重点大学和科研院所也纷纷开展l p r 系统研 究。同济大学人工智能所提出了基于纹理分析的牌照二值化算法；上海交通大学提出了基于 色彩分割的牌照定位算法。随着模式识别技术和数字图象处理技术的发展，数学形态学、 神经网络、小波分析等新的分析方法正不断被引入本课题研究中。 就汽车牌照自动识别系统的发展趋势来看是，各个系统都在努力提高其识别率，并使系 统更加完善，以使系统可应用于各种条件下，同时各个系统都在力求提高识别速度，以保证 能达到实时性的要求。 1 5 本论文内容介绍 本文共分6 章，首先简单介绍了智能交通系统的发展和车牌自动识别技术的研究现状。 然后按照汽车牌照自动识别流程分别讨论了车牌图象捕捉、牌照区域提取、牌照图象预处理、 车牌字符分割、车牌字符特征提取及车牌字符识别的理论依据和技术实现。 本文旨在研究和实现汽车牌照的自动分割与识别技术，把计算机视觉的有关知识及模式 识别的有关知识应用在本系统中。 车辆图像的捕捉与获取是汽车牌照自动识别的第一步，是后端处理的前提，获取图像 质量的好坏直接影响剑后端图像处理和识别的效果，因此，本文提出了基于单片机控制的 动态车牌捕捉系统，并详细介绍了它的组成和工作原理，同时详细讨论了摄像机的安装要点， 我们希望采用本系统可以获得比较清晰的图像并能适应全天候图像采集。接着本文提山了一 种基于颜色聚类的车牌分割新方法，根据颜色的视觉一致性，采用了m u n s e i i 颜色系统的 n b s 颜色距离的概念对色彩进行聚类，对于聚类后的图像，又采用不同的结构元素，再进 行一系列的数学形态学运算以及根据中国车牌的几何特征从而准确定位出车牌的位置并加 以分割。最后为了提高车牌的识别率以及满足系统的实时性要求本文采用了基于矢量量化 ( v o ) 算法以及基于k l 变换算法”1 的车牌字符特征提取及识别，从实验结果上看两者都能够 满足工程要求。其中基于矢量量化( v q ) 算法的车牌字符的识别是本文中车牌识别的重点。 全文章节安排如下： 第一章绪论 第二章基丁二单片机控制的车辆图象的捕捉与获取 第三章基于颜色聚类和形态学滤波的汽车牌照提取 第四章车牌字符的分割 第五章车牌字符的特征提取和识别方法 第六章车牌字符识别的实现与实验结果的分析 4 第二章基于单片机控制的车辆图像捕捉与获取 第二章基于单片机控制的车辆图像捕捉与获取 2 1 引言 汽车牌照识别系统由车辆图像的捕捉与获取、车牌图像的定位与分割、车牌字符的识别 等几部分组成。车辆图像的捕捉与获取是汽车牌照识别的第一步，是后端处理的前提。获 取图像质量的好坏直接影响到后端图像处理利识别的效果，可见，图像获取部分在整个系 统中的地位是非常重要的。要获得比较清晰的图像，需要考虑许多影响图像质量的因素， 主要包括：摄像头和图像卡的选取，摄像机的位置标定，汽车的车速，出入汽车之间的 距离，天气情况对摄像机所摄图像曝光量的影响等”1 。本章主要对图像的获取技术进行研 究和讨论。 2 2 动态车牌捕捉系统 动态车牌捕捉系统是由传感器、高分辨力摄像机、多光谱照明灯、图像处理器及控制器 组成。即一有汽车通过时，传感器输出触发信号，摄像机立即采集下汽车的图像，同时对图 像进行初始的处理以满足汽车牌照识别系统对图像的要求。该系统可以在白天和夜间等多种 情况下工作，清楚捕捉高速运动中的汽车牌照图象，其效果不受目光、车灯等环境因素的影 响，是目前最理想的车牌图像捕捉方法”1 ，动态车牌捕捉系统示意图如图2 一l 所示。 图2 1 动态车牌捕捉系统示意图 2 2 1 动态车牌捕捉系统的组成 汽车牌照自动识别系统一般需要全天候工作，这就要求系统的前端( 即：车辆图像的捕 捉与获取) 能全天候进行图像采集，然而由于图象的采集设备对光线的明暗变化、光线入射 的角度很敏感，因此外界环境的变化会影响到所摄图象的质量。如要满足野外道口汽车牌照 摄像的要求，主要存在以下困难：1 、野外照度变化范罔很宽；2 、摄像区受外界光干扰及汽 东南大学硕士学位论文 车灯光的影响较大：3 、车牌照的自身颜色种类较多，由于每种颜色的光波长不同，车牌照 在摄像机中产生的图象是不同的“。为了解决上述问题，我秆j 提山了基于单片机控制的动态 车牌捕捉系统，它的组成如图2 2 所示。 图2 2 动态车牌捕捉系统的组成原理图 2 2 2 动态车牌捕捉系统的工作原理 动态车牌捕捉系统的具体工作原理是：有汽车通过时，触发拍照的传感器输出一个触发 信号给单片机控制系统，单片机控制系统实时采集测距传感器中送来的车距信息和光感传感 器送来的光照信息，并进行实时分析，从而去控制多光谱照明灯的照度以及高分辨力摄像机 的电子快门，自动光圈和焦距，然后实现抓拍，最后将抓拍到的图像进行初步处理后送到计 算机管理中心进行车牌识别。动态车牌捕捉系统的工作流程图如图2 3 所示。 触发拍照信号 采样环境光照信 息 采样车距信息 单片机进行实时 分析与判断 输出光照控制命 奄 输出控制摄像机 命令实现抓拍 将抓拍到的车牌图像 作初始处理，以满足 后端识别要求。 输送到计算机管 理中心进行车牌 识别 图2 3 动态车牌捕捉系统的工作流程图 6 第二章基于争片机控制的车辆图像捕捉与获取 2 3 摄像机的安装 2 3 1 摄像机和图像卡的选取 大多数应用领域的视频都是采用标准的黑白彩色电视标准，标准摄像机的最大分辨率 为7 0 0 电视线，如果为了处理高分辨率图像，就必须采用非标准的高分辨率的摄像机。为 了满足汽车牌照识别的需要，图像采集卡灰度精度至少应定为8 位，而图像的分辨率则由 后端汽车牌照识别要求的精度来决定”。 2 3 2 摄像机镜头位置的标定 摄像机镜头的位置标定”1 ，需依据后端汽车牌照识别要求的图像清晰度、实际用户的 建筑设施约束和现行摄像机以及图像采集技术所能达到的分辨率等条件来统筹设计。 汽车牌照自动识别系统中车牌识别部分要求分割下来的车牌具有较高的清晰度，这就对 系统前端摄像头的拍摄视野提出一定的要求。表l 是根据识别需要对汽车的一些基本参数 的统计。 表2 1 汽车的基本参数( 单位：m m ) i 前车牌离地高后车牌离地高车牌长车牌宽字符高字符宽 5 0 09 0 04 4 01 4 09 04 5 按照汽车牌照识别的要求，分辨率愈高愈好，但结合后端字符识别需要的特征向量数。 如果要求3 5 x1 6 像素字符( 其中3 5 为字符高的像素值) ，则7 个字符的车牌所需像素可 用以下方法估算：3 5 1 6 ( 字符像素数) + 4 ( 间隔像素数) 7 + 4 ( 字母与数字间隔像素 数) ) = 1 6 1 4 4 像素。若设全景宽为y ，图像的水平分辨率为x ，那么对应于实际车牌长 度o 4 5 m 可得： x y = ( 2 1 ) 0 4 51 4 4 摄像机视野与车辆图像像素点数的关系如图2 4 所示。 酱 幂 嚣 坚噩 鞋 图2 4 摄象机视野与像素点数的关系 东南大学硕士学位论文 从图2 4 中可见，斜率愈小清晰度愈高，如果采用分辨率为7 6 8 5 7 6 的采集卡，则 满足1 4 4 个像素需全景宽( 即视野宽) 至多为24 米，一般选取2 米左右。 2 3 3 摄像头视角的选取 摄像头视角与摄像头视野及其安装位置的关系”。如图22 所示 图2 5摄像头标定方位图 图中点a 是摄像头的安装位置，0 是摄像头的视角，点b ，c 分别是摄像头视角边线与 车前端的交点，线段a b 长为a ，线段a c 长为b ，a 是a 在地面上的投影，h 是摄像头到 地面的高，h 是车牌离地面的高度，d 是午前端到门的距离，d 是摄像头到路边的垂直距离， g 是摄像头的视野宽。由余弦定理可得： c 。s 口：! 兰：垡( 2 2 ) 2 a b a 2 = d 2 + d 2 a 2 = ( h h ) 2 + d 2 + d 2 b 2 = ( h - h ) 2 + d2 + ( g ，d ) 2 ( 2 3 ) ( 2 4 ) ( 2 5 ) 。卢：! 坚：墅：罢堡：堡 ( 26 ) ( h h ) 2 + d 2 + d 2 、( h d ) 2 + d + ( g d ) 2 在式中，b 的大小主要与h 、h 、d 、d 有关。d 的选取主要由以下两个冈素决定： ( 1 ) 、在实际应用中路面埋设的触发拍照的感应线圈与摄像机的垂直距离约为5 1 0 m ， 由于汽车一般情况是运动中的，所以d 5m 。 ( 2 ) 、同时考虑车的车速和系统识别处理的时间，系统在汽车经过摄像机前需作出判断， 则系统对d 的要求为d 3 m 。 若选d = l m ，h = 2 m ，h = o 5m ，代入式( 2 6 ) 可得到摄像头视角b 2 3 3 。，同时考虑 到车前端与摄像头之间的距离愈远，摄像头视角愈小，车牌图像的投影畸变愈小；并且 8 第二章基于单片机控制的车辆图像捕捉与获取 系统有充足的时间来响应，作出判断，在市场上，视角大于2 3 3 。的摄像头最小标准是 2 7 3 。因此选择2 7 3 。的摄像头，此时d 为3 8 m ，同时满足d 3 m 的约束。 2 3 4 摄像头数目的确定”3 本系统采用电磁定位传感器作为触发识别器，给出汽车方位时，系统能自动开启摄像 头，同时能兼顾在汽年中部或左部的车牌。但是，由于路面较宽，汽车可以从路面不同的 位置进入，为了达到所需的视野宽度，需要安装多个摄像头，并且为了使汽车车牌始终能完 整地落入到某个摄像头的视野中，还需要考虑两摄像头视野间的重复覆盖区。摄像头数目设 置示意图如图2 6 所示。 搬嬖盘 靛赣落 图2 6 摄像头数目设置示意图 设l 为某大门前的路宽，w 为摄像头重复覆盖区宽度，其他参数设定与图2 - 2 相同 如果设镜头数为n ，从图中可以得出n 与g ，w 的关系为 l 兰n ( 卜( n 一1 ) w ( 2 7 ) 由图2 3 和式( 2 7 ) 可知，如用较少的镜头，则要有较宽的视野，然而分辨精度达不 到要求，给后面的识别增加难度：而用较多的镜头，则要求磁感应线圈的定位系统较精确， 并且硬件投入加大。下面根据相关因素进行综合考虑，分析摄像头设置数目的方案，假设 路宽为6 m ，设置1 m 宽的人行道，这时l = 5 ，摄像头视野按前面的要求g = 2 m ，需选用3 个 摄像头，其重复覆盖区宽度w 为o 5 m ，经计算后，结果b = 2 73 。，即采取2 7 3 。的视角 摄像机3 台，并且d = 3 8 m ，符合设计要求，如图2 6 所示，s 3 为安装在路面中间上的摄像 头s 1 ，s 2 分别为安装在路边上的摄像头。s l 、s 2 、s 3 分别以各自角度样本为主识别样本 进行识别，用两台处理系统来做后段并行处理，其优点是采样和识别精度都比较高。 9 东南大学硕士学位论文 2 4 本章小结 本章主要介绍了动态车牌捕捉系统的组成和工作原理，并且就摄像机的安装进行重点讨 论和分析。由本章分析可见，汽车图象采集系统要获取清晰的图像，首先在于晟前端的摄像 头和图象采集卡的分解力的大小，其次是镜头的位置、汽车的车速以及摄像头的曝光量， 只有综台考虑这些因素，进行合理设计，才可以为汽车牌照自动识别后端处理与识别提供 清晰的图像，提高整体的识别率，同时还可以降低系统的成本。 1 0 第三章基于颜色聚类和形态学的汽车牌照提取 第三章基于颜色聚类和形态学滤波的汽车牌照提取 3 1 引言 车牌的提取是一种复杂背景下的目标提取问题，车牌识别首先就是要从拍摄到的汽车照 片中将车牌区域提取出来。对丁彩色图像，颜色是它最基本的特征之一，基于颜色的图像分 割方法是彩色图像分割的重要方法”1 。为此，本文提山了一种基于颜色聚类的车牌分割新方 法，根据颜色的视觉一致性，采用了m u n s e l l 颜色系统的n b s 颜色距离的概念对色彩进行聚 类，对于聚类后的图像，又采用不同的结构元素，再进行一系列的数学形态学运算以及根据 中国车牌的几何特征从而准确定位山车牌的位置并加以分割。 3 2 数字图象的表征 3 2 1 数字图象获取 客观世界是一个能量场e ( x ，y ，z ，l ，t ) ，其中x ，y ，z 为空间坐标，1 为电磁波波| 王= ，t 为时 间。设图象i 是对e 的一次摄像结果，g ( x ，y ) 表示在波长为】o 1 l 的屯磁波辐射下形成的 图象上的点，则可在x y 平面有限区域内形成与原场景对应的灰度或彩色信息阵列，即二维 图象。 实际图象是连续的，而计算机只能处理离散的数字图象，通常要对连续图象进行采样和 量化后获得数字图象，以便利用计算机处理来自连续世界的图象。 对连续图象信号采样是将其在空间的离散化。采样的过程可以看作连续图象和抽样函数 的相乘。设f ( x ，y ) 表示二维连续图象函数，s ( x ，y ) 为空间抽样函数，f i ( x ，y ) 为采样图 象函数，则”： 工( x ，y ) = - 厂( x ，y ) s ( x ，y )( 3 1 ) 其中 s ( x ，y ) = 6 一f 缸，_ y 一，妙) ( 3 2 ) 一 采样的结果是得到每一像元的灰度值。采样通常由光电传感器完成。 量化即对离散样本点上的灰度值通过模数转换器件( a dc o n v e r t e r ) 转化为离散的整 数值，将原图象的连续亮度分割为等间隔的灰度级别。 数字图象的获取即是图象的数字化过程，主要涉及光电转换及模数转换( a dc o n v e r t ) 技术。目前，以c c d 技术为核心，数码图象的获取设备主要有数码摄像机( d v ) 和数码照相 机( d c ) 。 东南大学顾士学位论文 3 2 2 数字图象的矩阵和向量表示 数字图象是一幅离散化的陶象，是特指物体的一个数学表示，它具有n n 或m n 个样 本点。数字图象本身是一个整数阵列，在数学上将它描述成一个二维矩阵f ，通常将矩阵中 的每一个元素称为象索( p i x e l ) 。把数字圈象表示成矩阵形式的优点在于能应用矩阵理论对 图象进行处理运算，真实图象所应满足的有界非负的约束条什可以容易的表示成o f ( i ，j ) b m 。 f = ，( 0 ，o ) ，( 1 ，0 ) ，( 0 ，1 ) ，( 1 ，1 ) ，( o ，一1 ) ，( 1 ，一1 ) ，( 一1 ，o ) 厂( j v 一1 ，1 ) ，( 一1 ，一1 ) ( 3 3 ) 当f 的行与列不相同时，则f 不再是方阵。 数字图象处理的实质是对二维矩阵的处理。将一幅图象转换为另一幅图象，即是将一个 二维矩阵转换为另一个二维矩阵的过程。 在有些分析处理过程中，矩阵符号运算不方便，需要将数字图象表示成向量形式。数字 图象的向量表示形式可以由图象矩阵转换而成。在图象矩阵中，按照行的顺序，f 一行的第 一个元素排在前一行的最后一个元素后面，所有元素串在一起，排成一列，构成一个行扫描 向量f ，如式( 2 4 ) 所示1 “： f = f 0 ，f ，f + - 。 ( 3 4 ) 其中 f = f ( i ，0 ) ，f ( i ，1 ) ，f ( i ，n 1 ) 。 ( 3 5 ) 显然，图象向量也可以在图象矩阵中按列的顺序构成。将数字图象表示成向量形式后， 就可以直接应用向量分析方法对数字图象进行分析和处理。 3 3 颜色空间模型 3 3 1 颜色的表征和定量描述 颜色是人眼视网膜上感红、感绿、感蓝三种锥状细胞分别感受不同波跃的光刺激后由大 脑合成的一种主观感知”。这种感知既是波长的函数，同时又受到人眼生理结构及感知颜 色的心理活动等主观因素的影响，根据颜色形成的物理机制，可分为光源色、物体色、荧光 色。同一种颜色可以在不同的颜色空间中精确表达。但由于颜色感知所固有的主观性和非线 性，他们大多不能直接运用于彩色图象处理，必须经过拟视觉化处理和必要的非线性变换。 颜色有三种表观特征：明度、色调、饱和度。明度表示颜色的明暗程度，灰度图象仅有明度 特征。色调反映颜色的类别，是区分不同颜色的土要特征。在可见光谱范围内，不同波长的 可见光在视觉上呈现不同的色调。 波k 范围与颜色的对应关系见下表表3 1 “1 。 表3 1波长范围与颜色对照表 波长 7 8 0 一6 2 06 2 0 一5 9 05 9 0 一5 6 05 6 0 5 3 05 3 0 一5 0 05 0 0 4 7 04 7 0 一4 3 0 4 3 0 一3 8 0 范围n m l 颜色名红橙 黄 黄绿绿青蓝紫 第三章基于颜色聚类和形态学的汽车牌照提取 物体色、荧光色的色调不仅和照明光的光谱组成有关，而且与物体对光的选择吸收特性 及受激辐射特性有关。饱和度表示颜色接近光谱色的程度。任意一种颜色都可以看成是某种 光谱色与白色混合的结果。光谱色所占的比例越大，颜色接近光谱色的程度就越高，即颜色 的饱和度高，颜色深且艳丽。 颜色光学的大量试验表明”，视觉正常的人其视觉器官的生理结构和认知颜色的心理 活动基本一致，人对色光刺激的反应主要体现为( 1 ) 人眼只能感受颜色的三种变化，即： 明度、色调、饱和度。( 2 ) 每一种颜色均可用三个选定的颜色按适当的比例混合而成。所以 颜色可以用明度、色凋、饱和度三变量定量描述。 3 3 2c i e 标准色度学系统 国际照明委员会( c i e ) 规定了颜色测量原理、基本数据和计算方法，核心内容是用三 刺激值及其派生参数来表示颜色。c i e 标准色度学系统主要有：1 9 3 l c i e r g b 系统、1 9 3 1 c i e x y z 系统、c i e l 9 6 4 补充色度学系统。 1 1 9 3 l c i e r g b 系统 该系统用波长分别为7 0 0 n m ( 红) 、5 4 6 1 n m ( 绿) 、4 3 5 8 n m ( 蓝) 的光谱色为三基色。 系统规定，用上述三基色匹配等能白光( e 光源) 时三刺激值相等。r 、g 、b 单位三刺激值 的光亮度比为1 0 0 0 0 ：45 9 0 7 ：o 0 6 叭；辐亮度比为7 2 ，0 9 6 2 ：】3 7 9 l ：1 0 0 0 0 。 2 1 9 3 l c i e x y z 系统 1 9 3 1 c i e x y z 系统中采用三个假设的三基色x 、y 、z ，避免了利用1 9 3 1 c i e r g b 系统 色品图配色时有的分量出现负值的情况。c i e 的色度值x 、y 、z 为 x + y + zx + y + z 且 x + y + z = 1 。 z x + y + z 3 c i e l 9 6 4 补充色度学系统 c i e l 9 6 4 补充色度学系统规定了适合于1 0 。视场使t i = j 的光谱三刺激值和i 色品图。 3 3 3m u n s e l l 颜色空间和n b s 距离 为了定量表达自然界的色彩，人们借助于数学坐标，提出了多种颜色空间“。颜色空间 即是由表征颜色的三个参数构成的三维空间。在数字图象处理中，常用的颜色空间有：面向 硬件的r g b 颜色空间、x y z 颜色空间、l _ a b 颜色空间和h s i 颜色空间，其中r g b 颜色空间、 x y z 颜色空间的独立性和均匀性较差。蒙塞尔( m u n s e l l ) 颜色系统具有良好的视觉一致性， 所谓视觉一致性，就是说颜色空间中相似的颜色在人类看来也是相似的。在该彩色空间可以 很方便和有效地进行色彩的区分和归类。 m u n s e l l 所创建的颜色系统是用颜色立体模型表示颜色的方法。它是一个三维类似球体 的空间模型，把物体各种表面色的三种基本属性色相、明度、饱和度全部表示出米“。以颜 色的视觉特性来制定颜色分类和标定系统，以按目视色彩感觉等间隔的方式，把各种表面色 的特征表示出来。目前国际上已广泛采用m u n s e 儿颜色系统作为分类和标定表面色的方法。 m u n s e l l 颜色立体如图3l 所示，中央轴代表无彩色黑白系列中性色的明度等级，黑色 在底部，白色在顶部，称为n s e 儿明度值。它将理想白色定为1 0 ，将理想黑色定为0 。m u n s e 儿 明度值由o l o 。共分为1 1 个在视觉上等距离的等级。 东南大学硕士学位论文 图3 一lm u n s e l l 颜色立体示意图 在m u n s e l l 系统中，颜色样品离开中央轴的水平距离代表饱和度的变化，称之为m u n s e l l 彩度。彩度也是分成许多视觉上相等的等级。中央轴上的中性色彩度为o ，离开中央轴愈远， 彩度数值愈大。该系统通常以每两个彩度等级为间隔制作一颜色样品。各种颜色的最大彩度 是不相同的，个别颜色彩度可达到2 0 。 蒙塞尔颜色立体水平剖面上表示1 0 种基本色。如图3 2 所示，它含有5 种原色：红( r ) 、 黄( y ) 、绿( g ) 、蓝( b ) 、紫( p ) 和5 种间色：黄红( y r ) 、绿黄( g y ) 、蓝绿( b g ) 、紫蓝 ( p b ) 、红紫( r p ) 。在上述l o 种主要色的基础上再细分为4 0 种颜色，全图册包括4 0 种色 相样品。 图3 2蒙塞尔色相的标定系统 4 第三章基于颜色聚类和形态学的汽车牌照捉取 任何颜色都可以用颜色立体上的色相、明度值和彩度这三项坐标来标定，并给一标号， 标定的方法是先写出色相h ，再写明度值l ，在斜线后写彩度c ，h l c = 色相明度值彩度 例如：标号为1 0 y 8 1 2 的颜色：它的色相是黄r y ) 与绿黄( g y ) 的中间色，明度值是8 ， 彩度是1 2 ，这个标号还说明，该颜色比较明亮，具有较高的彩度；3 y r 6 5 标号表示：色相 在红( r ) 与黄红( y r ) 之间，偏黄红，明度是6 ，彩度是5 。对于非彩色的黑自系列( 中性 色) 用n 表示，在n 后标明度值l ，斜线后面不写彩度。即：n l = 中性色明度值。例如 标号n 5 的意义：明度值是5 的灰色。另外对于彩度低于o 3 的中性色，如果需要做精确 标定时，可采用下式：n l ( h ，c ) = 中性色明度值( 色相，彩度) 例如标号为n 8 ( y ， 0 2 ) 的颜色，该色是略带黄色明度为8 的浅灰色。 由于通常使用的r g b 颜色空问是非均匀的，并不以一致的尺度表示色彩。为此，我们 采用了m u n s e l l 颜色空间。 m u n s e l l 颜色空间的颜色分量分别用h 、l 、c 表示，其中h 为颜色的类型( 色相) ，l 为明度，c 为色彩的浓度，即彩度。 假设爿= ( l ，厶，c 1 ) ，b = ( h 2 ，厶，c 2 ) 是m u n s e l l 颜色空间的一个颜色对，则它们的 n b s 距离定义为： 耻心b 卜s ( 斋删 + ( c ) 2 + c 。埘) 必 e ， 其中：日= l q 一马j ，三= i 厶一厶j ，c = c j c j f 。 研究表明，当h l c 颜色对的n b s 距离火于6 o 时，人类视觉认为它们是显著不同的。 3 3 4 从r g b 颜色空间到h l c 的转换 x = 0 6 2 0 r + o 7 1 8 g + 0 2 0 4 口 y = o 2 9 9 r + o 5 8 7 g + o 1 4 4 占( 3 7 ) z = 0 0 5 6 g + o 9 4 2 曰 然后，变换空间彬为空间朋： p = 厂( x ) 一，( y ) q = o 4 【厂( z ) 一，( y ) 其中，( y ) ：1 1 6 j ，一1 6 ，进一步将空间p g 变为空间盯 s = ( 口+ 6 c o s p ) p f = ( c + ds i n p