【JP045】车辆牌照图像识别算法研究与实现[论文类][C]
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【JP045】车辆牌照图像识别算法研究与实现[论文类][C],jp045,车辆,牌照,图像,图象,识别,辨认,算法,研究,钻研,实现,论文
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车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要： 近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于 学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用 件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词 ：车牌定位；字符分割； 牌识别； In of in on by in In a on of On to On to In to of in BP to of C+ 6.0 in BP 目 录 第 1 章 绪论 . 错误 !未定义书签。 题研究背景 . 错误 !未定义书签。 辆牌照识别系统原理 . 错误 !未定义书签。 辆牌照识别在国内外研究现状 . 错误 !未定义书签。 文主要工作及内容安排 . 错误 !未定义书签。 第 2 章 车辆牌照的定位方法 . 错误 !未定义书签。 辆牌照图像的预处理 . 错误 !未定义书签。 56色位图灰度化 . 错误 !未定义书签。 度图像二值化 . 错误 !未定义书签。 除背景干扰去除噪声 . 错误 !未定义书签。 辆牌照的定 位方法简介 . 错误 !未定义书签。 统采用的定位方法 . 错误 !未定义书签。 辆牌照的水平定位 . 错误 !未定义书签。 辆牌照的垂直定位 . 错误 !未定义书签。 位的算法实现 . 错误 !未定义书签。 验结果分析 . 错误 !未定义书签。 第 3 章 车辆牌照的字符分割 . 错误 !未定义书签。 牌预处理 . 错误 !未定义书签。 边框处理 . 错误 !未定义书签。 噪声处理 . 错误 !未定义书签。 度锐化 . 错误 !未定义书签。 斜调整 . 错误 !未定义书签。 符分割方法简介 . 错误 !未定义书签。 统采用的分割方法 . 错误 !未定义书签。 法介绍 . 错误 !未定义书签。 法的实现 . 错误 !未定义书签。 符分割实验结果 . 错误 !未定义书签。 第 4 章 特征提取与字符识别 . 错误 !未定义书签。 符的特征提取 . 错误 !未定义书签。 符的识别方法简介 . 错误 !未定义书签。 统采用的识别方法 . 错误 !未定义书签。 工神经网络简介 . 错误 !未定义书签。 . 错误 !未定义书签。 . 错误 !未定义书签。 验结果分析 . 错误 !未定义书签。 总结 . 错误 !未定义书签。 致谢 . 错误 !未定义书签。 参考文献 . 错误 !未定义书签。 西南科技大学 本科生 毕业论文 西南科技大学 毕业设计（论文） 题目名称 ： 车辆牌照图像识别算法研究与实现 年 级： 2003级 本科 专科 学生学号： 20035064 学生姓名：何建斌 指导教师：方艳红 学生单位：信息工程学院 技术职称：讲师 学生专业：生物医学工程 教师单位：信息工程学院 西 南 科 技 大 学 教 务 处 制 西南科技大学 本科生 毕业论文 I 车辆牌照图 像 识别算法研究与实现 摘要： 近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于 学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用 件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词 ：车牌定位；字符分割； 牌识别； 西南科技大学 本科生 毕业论文 In of in on by in In a on of On to On to In to of in BP to of C+ 6.0 in BP 西南科技大学 本科生 毕业论文 目 录 第 1 章 绪论 . 1 题研究背景 . 1 辆牌照识别系统原理 . 1 辆牌照识别在国内外研究现状 . 2 文主要工作及内容安排 . 3 第 2 章 车辆牌照的定位方法 . 4 辆牌照图像的预处理 . 4 56色位图灰度化 . 4 度图像二值化 . 5 除背景干扰去除噪声 . 6 辆牌照的定位方法简介 . 6 统采用的定位方法 . 7 辆牌照的水平定位 . 7 辆牌照的垂直定位 . 7 位的算法实现 . 10 验 结果分析 . 12 第 3 章 车辆牌照的字符分割 . 13 牌预处理 . 13 边框处理 . 13 噪声处理 . 13 度锐化 . 15 斜调整 . 16 符分割方法简介 . 17 统采用的分割方法 . 19 法介绍 . 19 法的实现 . 20 符分割实验结果 . 21 西南科技大学 本科生 毕业论文 第 4 章 特征提取与字符识别 . 22 符的特征提取 . 22 符的识别方法简介 . 23 统采用的识别方法 . 24 工神经网络简介 . 24 . 25 . 28 验结果分析 . 29 总结 . 32 致谢 . 33 参考文献 . 34 西南 科技大学 本科生 毕业论文 1 第 1 章 绪论 题研究背景 现代社会已经进入信息时代， 计算机技术、通信技术和计算机网络技术的 不断发展，自动化 信息处理能力 的 不断提高，在人们社会活动和生活的各个领域得到 了 广泛的应用， 在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。 随着汽车数量的急剧增加，车牌自动识别 (术日益成为交通管理自动化的重要手段 1。车牌自动识别技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别 等 技术的融合，是智能交通系统中一项非常重要的技术。通过车辆牌照自动识别， 就可以对运动车辆查询相关的数据库，根据提取的车辆信息，实现有针对性的车辆检查，极大的提高工作人员的效率，降低工作强 度，同时也减少了国家财政收入的流失，减少交通事故的发生以及加强 社会治安。因此对车牌识别技术研究有巨大的经济价值和现实意义。 由于车牌自动识别技术在智能化交通控制管理中发挥的重要作用，吸引了各国的科研工作者对其进行广泛的研究，目前已有众多的算法，有些已应用于交叉路口、车库管理、路口收费、高速公路等场合。由于需适应各种复杂背景，加之要识别的车辆种类繁多，颜色变化多端，以及检测时要适应不同天气变化导致 的不同光照条件，因此，目前的系统都或多或少地存在一些问题。 但 随着计算机性能的提高和计算机视觉理论及技术的发展，这种技术必将日趋成熟。 车牌的定位与识别技术 ，总体来说是图像处理技术与车牌本身特点的有机结合，当然也包括小波分析、神经网络、数学形态学、模糊理论等数学知识的有效运用 2。 本课题是对汽车图像进行分析 ， 从算法角度来研究车牌 的 定位与识别。 辆牌照识别系统原理 一个典型的车辆牌照识别系统 (由图像采集系统和 图像识别系统组成 的，如图 1。当系 统发现有车时，图像采集系统便开始采集车 辆牌照信息，得到的信息是图像 识别系统的输入。通过识别系统的预处理，为目标搜索提供一个良好的 定位环境。在预处理的基础上把图像中的车牌从背景中分割出来。对车牌中的字符做字符分割，最后把分割后的字符进行识别，便得到了汽车牌照的号码。 西南 科技大学 本科生 毕业论文 2 整套系统实际是一种硬件和软件的集成。在硬件上，它需要集成可控照明灯、镜头、图像采集模块、数字信号处理器、存储器、通信模块、温控模块、单片机等 ； 在软件上，它 包括车牌定位、车牌字符切割、车牌字符识别等算法。这样一体化的结构形式能在现实中降低对环境的要求。 C C D 摄 像 机图 像 输 入 接 口预 处 理字 符 识 别显 示字 符 分 割牌 照 与 背 景 分割图 1辆牌照识别系统原理框图 辆牌照识别在国内外研究现状 自 1988 年以来，人们就对 车辆牌照识别系统 进行了广泛的研究，目前国内外已经有众多的算法，一些实用的 术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费等场合。然而无论是 需要适应新的要求而不断完善。如以色列 需要多种变形的产品来分别适应某一个国家的车牌；新加坡 司的 列，只适合于新加坡的车牌； 车牌进行识别，但都存在一定的缺陷，而且不能识别车牌中的汉字 。 我国在 90 年代初期开始了车辆牌照识别技术的研究。但由于以下几个原因使我国的车辆牌照识别技术在研究和应用方面都有一定难度，且落后于 其它国家 ： 我国的标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同，从而增加了识别的难度。 国外许多国家汽车牌照的底色和字符颜色通常只有对比度较强的两种颜色，而我国汽车牌照仅底色就 有蓝、黄、黑、白等多种颜色，字符颜色也有黑、红、白等几种颜色。 其他国家的汽车牌照格式通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途，规定了多种牌照格式。 我国汽车牌照的规范悬挂位置并不唯一，而且由于环境、道路或人为因素造 成汽车牌照污染的情况比较严重，这都给车牌 识别造成 了 一定 的 难度。 西南 科技大学 本科生 毕业论文 3 因此，我国车辆牌照识别技术的提高 和广泛应用 还需广大科研工作者和相关交通部门的共同努力。 文主要工作及内容安排 本文主要研究车辆牌照识别系统中的数字识别技术，将数字 图像 处理技术与模式识别技术紧密结合，针对汽车牌照字符识 别的特点，分析了车牌 定位与 分割、字符分割、特征提取、 法 。在车牌 定位 、 字符 分割和特征提取的基础上，详细研究了车牌 数字 字符的识别。 文章在接下来的第二章介绍了车辆牌照的定位方法 ； 第三章介绍了车辆牌照的字符分割算法；第四章介绍了车辆牌照 数字 字符的识别。其中车辆牌照 数字 字符的识别是本课题的重点。文章在每一步处理后给出了实验结果，并给出了最后的识别结果。 西南 科技大学 本科生 毕业论文 4 第 2 章 车辆牌照的定位方法 车辆牌照 的 定位方法是基于图像处理的基础上，对图像进行分析、总结并经过大量的试验所 获得的。定位方法的研究与车牌特征和图像处理技术是分不开的。从自然背景中准确可靠地分割出车牌区域是提高系统识别率的关键，但是由于车牌图像摄于背景复杂且光照不均匀的自然场景，因而会出现颜色失真或低对比度的图像，这给车辆牌照的定位带来了很大的困难。为此人们进行了大量的研究，并取得了一定的成果。 本课题 中，根据车牌的二值图像在水平和垂直方向的投影特性提出了基于二值化图像投影法和数学形态学相结合的车牌定位算法，该算法具有快速、简洁实用和与背景相关性小的特点。车牌的定位算法分为预处理、水平定位、垂直定位。其流程图如图 2 图 像 输 入牌 照 区 域 定 位 中 值 滤 波 削 弱 背 景 干 扰灰 度 图 像 二 值化彩 色 图 像 灰 度化裁 减 车 牌 子 图像图 2辆牌照定位原理 辆牌照 图像 的预处理 为了使车牌能够被精确定位，在定位搜索以前，要对车牌图像进行预处理。为了能够方便的进行后期的数字 图像 处理，需要将彩色图 像 转化成 256色的灰度图后进行处理，然后对图像做二值化处理，削弱背景干扰，消除噪声。经过以上的预处理，就可以对车牌进行定位和分割 处理 。 56 色位图灰度化 由于 256色的位图的调色板内容比较复杂，使得 图像 处理的许多算法都没有办法 西南 科技大学 本科生 毕业论文 5 展开，因此有必要对它进行灰度处理。所谓灰度图像就是图像的每一个象素的 色图像的每个象素的 是不同的，所以显示出红绿蓝等各种颜色。灰度图像没有这些颜色差异，有的只是亮度上的不同。灰度值大的象素比较亮，反之比较暗。图像灰度化有各种不同的算法，比较直接的一种是给象素的 后求和。 经常用到的灰度化公式 由 式 (2成 ： (2式 (2 I 为灰度值。 加权系数的取值是建立在人眼的视觉模型之上的，对于人眼较为敏感的绿色取较大的权值，对人眼较为不敏感的蓝色则取较小的权值 。 这样可以使得到的灰度图像在视觉上更接近人的主观感觉。应该注意的是最后得到结果一定要归一到 0 255之内。 度 图像 二值化 在进行了灰度化处理以后， 图像 中的每个象素只有一个值，即象素的灰度值。它的大小决定了象素的亮暗程度。为了更加便利的开展下面的 图像 处理操作，还需要对已经得到的灰度 图像 做一个二 值化处理。 图像 的二值化就 是把 图像 中的象素 的灰度值根据一定的标准分化成两种颜色。在系统中是根据象素的灰度值 将图像 处理成黑白两种颜色。 图像 的二值化有很多成熟的方法 ： 可以采用阈值分割法，也可以采用给定阈值法。 阈值 分割法可以分为全局阈值法和局部阈值分割法。所谓局部阈值分割法是将原始图像划分成较小的图像，并对每个子图像选取相应的阈 值。在阈值分割后，相邻子图像之间的边界处可能产生灰度级的不连续 ，因此需用平滑技术进行排除。局部阈值法常用的方法有灰度差直方图法、微分直方图法。 全局阈值分割方法在图像处理中应用比较多，它在整幅图像内采用固定的阈值分割图像。根据阈值选择方法的不同，可以分为模态方法、迭代式阈值选择等方法。这些方法都是以图像的灰度直方图为研究对象来确定阈值的。另外还有类间方差阈值分割法、二维最大熵分割法、模糊阈值分割法、共生矩阵分割法、区域生长法等等。 在本系统中考虑到所要进行处理的图像大多是噪声比较少的灰度车牌，系统中采用全局阈值分割的方法进行处理，初始阈值 T 的确定方法是由式 (2成： 3/m i nm a xm a x (2别是最高和最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性，能够保证背景基本被置为 0，以突出牌照区域。 经过二值化，可以进行下一步处理。 西南 科技大学 本科生 毕业论文 6 除背景干扰去除噪声 对 二值化后的图像进行相邻象素灰度值相减，得到新的图像 ， 左边缘可以直接赋值，不会影响整体效果。考虑到图像中的文字是由短的横竖线组成，而背景噪声有一大部分是孤立噪声，所以用模板 (1， 1， 1， 1) 得到 去除大部分干扰的图像。 辆牌照的定位 方法简介 经过以上的预处理，我们就可以对图像进行车牌的定位和分割。 为了快速、准确地定位车牌，目前已有很多学者提出许多定位算法。其中，众多算法都是利用了车牌自身异于背景区域的特征来进行车牌定位的。这些特征包括车牌的颜色特征、几何特征、纹理特征 和 经过处理运算后得到的车牌区域固有的特征 (异于背景区域特征 )等 。 车牌定位的算法基本上可以分为两大类 ： 第 1 类是通过一个步骤将车牌定位出来；第 2类是通过两个步骤将车牌定位出来 4。 第 1类 ： 这类算法的主要特点是通过一个步骤就可以将车 牌区域定位出来。其主要的算法介绍如下 ： (1)基于神经网络的车牌定位方法 ： 该方法首先是用神经网络对大量的样本图像进行训练，然后再进行图像预处理，最后用训练的神经网络提取真正的车牌区域。该算法要求把图像中每一个像素所提取特征输入神经网络来进行学习，计算量很大，同时需处理好网络局部收敛的问题，且车牌定位时间长 5。 (2)基于模板匹配的车牌定位方法： 该算法主要是设立一个滑动窗口，该窗口有若干向量值，利用该窗 口在汽车图像上滑动，并计算该窗口所覆盖的那块车牌图像的向量值， 找出最佳的向量值，认为是车牌区域。 (3)直线边缘检测 ： 这种方法主要利用 化检测车牌周围边框直线。这种方法 的 缺点是 换计算量大，对于边框不连续的实际车牌，需附加大量的运算 6。 (4)统计直方图 及投影方法： 该方法通过对图像的水平和垂直两个方向灰度投影直方图来 分析推断出牌照的位置。 该方法的缺点是对噪声敏感，且牌照图像存在 倾斜时，不能达到预期的效果。 第 2类 ： 即先对车辆图像进行车牌的粗定位，然后再进行精定位。所谓粗定位有 西南 科技大学 本科生 毕业论文 7 两种含义 ： 第 1种粗定位的含义就是从车辆图像中找出车牌的大致位置，它并不要求非常精确的定位出车牌的位 置，只需要给出 包含车牌的相对较小或较大的一块区域就达到目的；第 2种粗定位的含义就是利用粗分割，即给出包含车牌区域在内的若干候选区域，再从这些区域中提取车牌区域 7。 这里不再作详细的论述。 统采用的定位方法 在系统中，采用投影法来实现车辆牌照的定位。利用水平投影来检测车牌的水平位置，利用垂直投影 和形态学的方法 检测车牌的垂直位置 8。 辆牌照的水平定位 得到二值化图像以后，首先把二值图像投影到 据车牌特征，车牌区域中的垂直边缘较密集，而且车牌一般悬挂在车身较低的位置其下方没有很多的边缘密集区 域。因此在车牌对应的水平位置上会出现一个峰值，如图 2值的两个低谷点就是车牌的垂直位置，这样就得到了包含了车牌的带状区域。 所以问题转成确定低谷点的位置。但是从图中可以发现投影图不是十分的 光滑，会给精确定位带来一些困难，所以对投影图进行平滑。窗口尺寸比较关键，选小了不足以平滑，选大了则会改变投影图原有的基本变化特性。对于实际的投影曲线可以通过找差分曲线的过零点来确定低谷点，所以对平滑以后的投影图 )(一阶差分 ： )1()()( (2找出其由正至负的点，也就是局部最小值。但是并不是所有的局部最小值之间都能称为峰的，它可能附属邻近的一个峰，因而要确定哪一个局部最小值是峰谷，哪一个是毛刺。如何判决峰的独立性呢 ？ 本文采取了 3个判决依据 ： 1. 独立峰具有一定峰顶和峰谷的落差， 当局部最 大值和邻近的局部最小值的差大于阈值，则该局部最小值为谷底，反之 则为毛刺。 2独立峰具有一定的宽度， 这是由车牌的宽度信息决定的。 3独立峰具有一定的面积， 这是因为在经过边缘提取，二值化后，在车牌区 域具有明显的纹理特征。 在光照均匀和背景不是很复杂的图像中 ，车牌的峰值特性十分明显，很容易就可以定位出车牌区域的水平位置。 但在光照不均匀或背景复杂的图像中峰值特性就不是很明显了。如何准确地确定局部最小值是否为谷底，关键在于阈值的选取。 辆牌照的垂直定位 西南 科技大学 本科生 毕业论文 8 根据车牌的特征可以知道，车牌在垂直方向的投影呈现有规律的 “峰、谷、峰 ”的分布。字符与字符之间的间隔是近似相等的，而且字符的宽度是近似相等的，而车 （ a） 二值化图像 （ b） 水平 投影图 图 2平投影 牌具有 7个字符，所以车牌区域在垂直方向上的投影应该存在 6个低谷点，而且相邻低谷点之间的距离是近似相等的，第二和第三字符之间的距离略大于其他字符间的距离。但在现实中得到二值图像的 “峰、谷、峰 ”的特点并不十分明显，采用这种方法对车牌的垂直位置进行定位效果不是很好， 本文 考虑使用形态学 与投影法相结合 的方法来对车牌进行垂直定位 ，下面简单介绍图像形态学 9。 最初形态学是生物学中研究动物和植物的一个分支，后来也用数学形 态学来表示以形态学为基础的图像分析数学工具。形态学的基本思想是使用具有一定形态的结构元素来度量和提取图像中的对应形状，从而达到对图像进行分析和识别的目的。数学形态学可以用来简化图像数据，保持图像的基本形状特性，同时去掉图像中与研究目的无关的部分。使用形态学操作可以 实现 增强对比度、消除噪声、细化、填充和分割等常用 的 图像处理任务。 数学形态学的数学基础和使用的语言是集合论，其基本运算有四种：膨胀( 、 腐蚀 (、 开启 (闭合 (。基于这些基本运算还可以推导 和组成各种数学形态学运算方法。其运算对象是集合，通常给出一个图像集合和一个结构元素集合，利用结构元素对图像进行操作。结构元素是一个用来定义形态操作中所用到的邻域的形 状和大小的矩阵，可以具有任意的大小和维数。下面简单介绍一下以上 4种运算。 1、 膨胀 膨胀的运算符为 “ ”，图像集合 A 用结构元素 B 来膨胀，记作 ，其定义见式 （ 2，其中 B 表示 B 的映像，即与 B 关于原点对称的集合。式 （ 2表明，用B 对 A 进行膨胀的过程是这样的 ： 首先对 B 作关于原点的映射，再将其映像平移 x ， 西南 科技大学 本科生 毕业论文 9 当 A 与 B 映像的交集不为空集时， B 的原点就是膨胀集合的像素。也就是说， 用 B 来膨胀 A 得到的集合是 B 的位移与 A 至少有一个非零元素相交时 B 的原点的位置的集合。 | （ 2 膨胀的作用效果如图 2中白色表示目标，背景为黑色，结构元素为一33正方形对象。 （ a）膨胀前 （ b）膨胀后 图 2像膨胀前后的显示效果对比 2、 腐蚀 腐蚀的运算符是 ，图像集合 A 用结构元素 B 来腐蚀记作 ，其定义为 ： x )(| （ 2 式（ 2明， A 用 B 来腐蚀的结果是所有满足将 B 平移 x 后， B 仍全部包含在 A 中的 x 的集合，从直观上看就是 B 经过平移后全部包含在 A 中的原点组成的集合。 腐蚀的操作效果如图 2中白色为目标，黑色为背景，结构元素为一 33正方形对象。 （ a）腐蚀前 （ b）腐蚀后 图 2像腐蚀 前后的显示效果对比 3、 开启 开启的运算符为 “ ”， A 用 B 来开启记为 ，其定义如下 ： )( （ 2 西南 科技大学 本科生 毕业论文 10 4、 闭合 闭合的运算符为 “ ”， A 用 B 来闭合记为 ，其定义 见式（ 2： )( （ 2 开启和闭合运算不受原点位置的影响，无论原点是否包含在结构元素中，开启和闭合的结果都是一样的。 开启和闭合操作的效果如图 2中白色为目标，黑色为背景。 对形态学了解后，我们用形态学来进 行定位，具体算法为： 1、对得到的带状区域用结构算子先进行一次腐蚀运算，消除一些独立的亮点，但使用的结构算子不能太大，否则会失去一部分车牌的信息。 （ a）原图 （ b）对原图开启操作后 （ c）对原图闭合操作后 图 2像的开启、闭合操作的显示效果 2、 再进行二次膨胀运算，由于膨胀的目的是要把车牌区域连通，因此使用的结构算子和腐蚀的结构算子不一样，要略大一些。 3、最后进行一次开运算，将车牌区域平滑一下。可以发现车牌 在图像中形成了一个块状区域。如图 2 将得到的图像再投影到垂直方向，再根据车牌的宽度信息，设定一个范围，可以把这个范围设置大些，这是因为经过形态学变化后，车牌的长度会变大，而且有可能把附近的一些杂点连在一起了，从而增大了车牌连通区域的长度，如果范围定的太小，就有可能检测不到车牌区域 10。 位的算法实现 利用投影法，在 +中用 C+语言对以上算法进行编程，对车辆牌照进行定位。实验中水平方向上的定位函数为 ；垂直方向上的定位函数为；定位以后分割过程所用的函数为 ； 车牌的左右边缘。 定出车牌的四个边缘以后， 西南 科技大学 本科生 毕业论文 11 就可以通过分割函数 将车牌从源图像中裁减出来，为了使裁减的准确，可以设置边缘的微量调整。 图像定位算法流程图 如 图 2 (a) 水平投影分割得到的图像 (b) 腐蚀运算得到的图像 (c) 第一次膨胀运算得到的图像 (d) 第二次膨胀运算得到的图像 图 2态学变化得到的图像 图 2位流程图 西南 科技大学 本科生 毕业论文 12 验结果分析 经实验，大部分图片中的牌照能够被正确的定位出来如图 2少部分牌照不能正确定位。实验表明，投影法基本上实现了车辆牌照的定位，但同时不难看出被定位的车牌还包括车牌边框，与理想要求还有很大差距，如果在这些车牌上进行字符分割，将会有很大的困难。另外在实验中还发现该算法对车牌背景环境要求比较严格，车牌如果比较倾斜或者车牌颜色与汽车颜色相近或者车牌背景中的噪声较大，则定位起 来比较困难，不能实现车牌的精确定位，以后需要进一步改进。 图 2位前后的图像 西南 科技大学 本科生 毕业论文 13 第 3 章 车辆牌照的字符分割 在做字符分割以前，必须对定位出来的图像做进一步的处理，要对车牌做去边框处理、去噪声处理、梯度锐化、倾斜度调整等预处理才能进行字符分割。 牌预处理 边框处理 一般 蓝底白字的车牌都有白色边框，与字符的颜色相同，它的存在将对后继的字符识别造成影响，因此它的滤除十分必要。 1、 滤除上下边框 将检测到的二值牌照图像进行水平投影，在 0I 算各 ，( 为从 0到 值化牌照图像的白像素点数 )然后，将所有的 累加起来，记为一值，然后将该值除以 2*)*果 小于该商，就令该 为 0。这样 直方图中必有连零块和非连零块，测试每个非连零块的宽度，如果它不在车牌高度的范围内，就置其为零，那么就将边框滤除了 (其中 。 2、 滤除左右边框 滤除左右边框的方法与滤除上下边框的方法类似， 只是阈值有些不同，不再赘述 。 噪声 处理 图像在扫描或者传输过程中夹带了噪声，去噪声是 图像 处理中常用的手法。通常去噪声用滤波的方法，比如空间域滤波和同态滤波。采用合适的滤 波方法不但可以滤除噪声还可以对图像进行锐化，增强图像的边缘信息。下面介绍几种常用的滤波方法 。 1、邻域平均法 为了消除图像中的噪声，可以直接在空间域上对图像进行平滑滤波。它的作用有两种 ： 一种是模糊 ； 另一种是消除噪声。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像素点的平均亮度值，称为邻域平均法。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻 域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需要合理选择邻域的大小。典型的邻域有两种 ： 四邻域和八邻域，其模板 见 式 （ 3。 如果图像中的噪声是随机不相关的加性噪声，窗口内各点噪声是独立分布的，经 西南 科技大学 本科生 毕业论文 14 过上述模板平滑后，信号与噪声的方差比可提高许多 倍。 这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处。而且， 010101010414M111101111818M（ 3 随着邻域的增大，虽然增强了去噪声的能力，但同时模糊程度也更严重。 2、 高通滤波 在进行图像处理时，我们经常要对图像进行锐化以便突出图像的边缘。同样的，可以采用在空间域对图像进行滤波的方法，只不过这时采用的冲激响应阵列与空间域低通滤波时所采用的完全不同。采用高通滤波器让高频分量顺利通过，而对低频分量则充分限制，使图像的边缘变得清晰，实现图像的锐化。但是，对图像进行空间域的高通滤波，在增强图像边缘的同时 ， 孤立的噪声点也得到了增强。常用于空间域高通滤波的冲激响应阵列有以下几种： 0101510101H1111911112H1212521213H（ 3 3、 中值滤波 中值滤波是一种非线性滤波，它也是一种邻域运算，类似 于 卷积。但中值滤波的计算不是加权求和，而是把它邻域内的所有像素按灰度值进行排序，然后取该组的中间值作为邻域中心像素点的输出值。中值滤波的突出优点是在消除噪声的同时，还能防止边缘模糊。如果图像的噪声多是孤立的点，这些点对应的像素又很少，而图像则是由像素较多、面积较大的块构成，中值滤波效果很好。 4、 同态滤波 同态滤波器的思想就是用一系列方法把乘性信号变换成加性组合信号，经过处理后再反变换回乘性信号。同态滤波以图像的照明反射模型作为频域处理的基础，它在数字图像处理中有着十分重要的应用。 这里不再详细论述。 去除噪声处理要根据不同的噪声特点选取合适的方法。
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