车辆牌照的识别技术研究

摘要：车辆牌照识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分。本文阐述了车辆识别系统的的关键技术，并且对车辆识别技术存在的问题和发展进行讨论。

关键词：车牌识别系统； 智能交通； 技术

中图分类号： TP391.4文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)18-20ppp-0c

Research on Licence Plate Recognition System

YI Lian-jie

(Loudi Vocational and Technical College Loudi Huanan417000)

Abstract: The licence plate recognition system has an importantrole of morden intelligent traffic system. This paper narrated the key technology ofthe licence plate recognition system and discussed the existing problems and development of the licence plate recognition system.

Keywords: the licence plate recognition system; intelligent traffic system; technology

车牌识别系统是智能交通系统的关键部分，可广泛应用于交通管理、监控和电子收费等场合。车牌识别系统就是以车牌作为车辆的唯一标识，采用计算机视觉和模式识别技术对汽车车牌的自动识别。

1 车牌识别系统的组成

典型的车牌识别系统由车辆检测、图像采集、车牌识别等部分组成（图1）。车辆检测就是使用车辆传感器或红外线检测等来判断车辆是否通过某一位置。当车辆驶过探测部位时，CCD摄像机拍摄车辆图像，由图像采集卡采集图像并输入计算机。车牌识别部分由计算机和识别软件组成，从由CCD摄像机采集的图像中自动寻找车牌，然后对找到的车牌进行字符切分和识别，最后获得车牌号码，并将识别结果送至监控中心等场合。

图1车牌识别系统的组成

在整个识别系统中，以车牌识别最为关键。识别过程有两个步骤，首先从图像中找出确切的车牌位置，即车牌定位，然后对找出的车牌进行字符切分和识别。车牌识别过程包含两大关键技术：1.车牌区域定位技术；2.车牌字符切分和识别技术。

2 车牌定位技术

图像输入计算机后，系统要自动找出车牌的准确位置。车牌区域定位是车牌字符切分和识别的基础，是提高系统识别率的关键。车牌定位过程包括三个步骤：图像预处理、车牌搜索和车牌纠偏。

2.1 图像预处理

图像预处理的作用：平滑去噪和车牌特征增强。

平滑去噪就是消除图像上由于光照、车牌污损等产生的噪声干扰。平滑方法主要有平均滤波、中值滤波和指数函数滤波等方法。中值滤波和指数滤波平滑效果好且能较好保持牌照和字符边缘，但在平滑效果和处理速度方面不如平均滤波。

通常的车牌定位算法是依据车牌特征从图像中找出车牌，因此必须使车牌区域显示出与非车牌区域不同的独有的特征，车牌特征增强使图像中车牌区域明显突出。通常有下述增强方法：边缘检测法、二值化法、量化法、数学形态学法。

具有不同灰度的相邻区域之间存在边缘，在车牌区域存在车牌边框边缘和车牌字符边缘。边缘检测法就是要检测出这些边缘。有关边缘检测的算法很多，考虑实时性要求，采用简单的微分算子，如一阶微分算等。这些算子采用小区域模板与图像卷积实现边缘检测。文献[1]提出一种牌照字符边缘特征增强的方法，该方法使用线性滤波器函数将每一行中多个连续的水平方向梯度值相加，使得字符的垂直边缘增强。微分算子对噪声较为敏感，因此在使用之前需要平滑去噪。LOG算子是高斯指数平滑法与Laplacian算子相结合的边缘检测方法，既能消除噪声又能很好的突出车牌字符的边缘。

二值化增强法先确定一个阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值比较，根据比较结果将整个图像的像素点分为两类，车牌区域归为一类，便于车牌搜索。为了满足实时性要求，采用简单、快速的二值化法，如平均阈值法，反积分自适应阈值法等。

文献[3]使用神经网络来对彩色图像量化，使得车牌区域的字符为一种特定的颜色，然后进行颜色过滤或线扫描，借此提取车牌。该方法首先必须选取车牌样本图像，并且要把RGB颜色模式转换为HSI模式，以HSI各分量值作为输入对神经网络进行训练，再以训练好的神经网络对图像的各像素点量化分类，该方法抗干扰能力强，量化前可不要求平滑，

数学形态学表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具，它的基本思想使用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学有四种基本的运算：膨胀，腐蚀，开启和闭合。出于以下两个意图而使用形态学方法：1.将开启和闭合结合起来，消除二值化后的车牌区域中存在的细小空洞；2.采用水平线段的结构元素膨胀，使二值化后的车牌区域成为一连通区域。

需要说明的是，上述方法往往不是单独使用，如二值化法是对边缘检测后的图像进行，而形态学方法是在二值化图上实现。不能简单的评价图像预处理方法的优劣，因为这与所对应的车牌搜索方法紧密相关。

2.2 车牌搜索

车牌搜索就是根据车牌区域特征在图像中寻找车牌的过程。根据搜索的方式可把车牌搜索方法分为以下几种：投影统计法、线扫描法、模板匹配法和反Hough变换法等。车牌搜索法要与相应的车牌增强法配合使用(见表2)。

表2车牌增强法用于不同搜索法的情况

投影统计法对边缘化或二值化图像进行水平和垂直累加投影，根据投影直方图呈现的连续峰、谷、峰的分布的特征来提取车牌，或对由形态学膨胀运算后的图像水平和垂直投影，在投影图上寻找波峰和波谷而确定车牌位置。文献[24]提出的采用高斯指数函数对投影图平滑，能有效消除投影图的毛刺，使车牌位置为明显的波峰，提高车牌定位的精度。

线扫描搜索法则是对边缘化或二值化后的图像逐行水平扫描，穿过车牌区域的扫描线因为字符边缘的存在，灰度呈现起伏的峰、谷、峰的变化，或频繁交替出现亮基元、暗基元的特征，以提取车牌。文献[3]用神经网络对彩色图像量化之后，再逐行水平扫描，分别获取颜色向量和长度向量，能与标准车牌区域的颜色向量和长度向量匹配的为车牌区域。

模板匹配搜索法是以特定的模板在图像区域滑动，以与模板匹配的局部区域为车牌。使用的模板有线模板、倒”L”角模板、矩形框模板。线模板以水平线段或垂直线段为模板，来检测车牌的边框角点；倒“L”模板以倒“L”结构为模板来寻找车牌边框的左上角；矩形框模板以一个与车牌长宽比例相当的矩形框作为模板，在整个图像区域滑动，以符合某一判别函数值的区域作为车牌区域。

反Hough变换搜索法是基于车牌形状特征的方法，先对图像进行Hough变换，然后在Hough参数空间寻找车牌的四个端点。

上述搜索法可以结合使用，如文献[25]提出的自适应边界搜索法，先用倒”L”模板寻找车牌边框的左上角，然后用水平线扫描和垂直线扫描找出下边框和右边框。投影统计搜索法和线扫描搜索法处理速度快，能对大小不同的车牌识别，但定位精度不高和出现虚假车牌的情况，需要提高定位精度和去除虚假车牌的后续工作。模板匹配搜索法能比较准确的找到车牌位置，但难以满足实时性要求，可以采用神经网络或遗传算法来加快搜索进程。反Hough变换搜索法除了能准确找到车牌位置，还能确定车牌的倾斜角度，对噪声、轮廓线中断不敏感，但在有直线干扰下可能实效，文献[28]提出的快速Hough变换的策略能满足实时性要求。

2.3 车牌纠偏

由于车辆运行轨迹不定、摄像机位置偏斜等原因，使得图像中车牌扭曲，为了后续正确的车牌字符切分和识别，就须对车牌纠偏，使车牌达到规范的位置和大小。采用的纠偏方法通常先是用Hough变换确定水平边框倾斜角度和垂直边框倾斜角度，然后纠偏。文献[22]提出使用Rodan 变换可用来确定倾斜角度。

3 车牌字符识别技术

车牌定位之后就要对车牌字符识别。这一过程包含下列几个步骤（见图2）：车牌二值化，字符切分，字符特征提取和字符识别。这里只讨论后三个步骤。

图2 车牌字符识别步骤

3.1 字符切分

字符切分把车牌上的字符分开，得到一个个的字符图像。常用的字符切分方法有投影法、模板匹配法、区域生长法、聚类分析法等。

投影法把车牌图像垂直累加投影，形成峰谷交替的投影直方图，找到投影图的各个谷就能把字符分开。模板匹配法以字符大小的矩形作为模板，根据字符的宽度初步确定每个字符的起始位置，然后以此模板在初定位置附近滑动，找到最佳匹配位置而切分字符。区域生长法对每个需要分割的字符找一个像素作为生长起点的种子，将种子像素周围邻域中与之相同或相近性质的像素合并到种子像素所在的区域，然后将这些新像素当作新的种子继续进行上述过程，直到再没有满足条件的像素可被包含进来。基于聚类分析的方法对车牌图像从上到下逐行扫描，如属于字符类的两像素间距离小于阈值，可认为两像素为同一字符，由此而得字符像素的聚类。

3.2 字符特征提取和车牌字符识别

目前使用的车牌字符特征提取的方法可归纳为下述三种：1.基于字符统计特征。计算字符图像的多阶原点矩，多阶中心矩以及中心惯性矩，以中心矩与中心惯性矩的比值作为字符特征向量，这样提取的特征量具有平移，旋转和尺度不变性，但运算量大；也有把字符在多个方向上的投影（如水平方向，垂直方向，右斜方向，左斜方向）和二阶中心矩的比值作为特征向量。2.基于结构特征。外围轮廓特征，粗网格特征，层次轮廓特征以及字符特征点.这类特征提取计算量较少，但对噪声和位置变化比较敏感，需要去噪和对字符归一化。3.基于变换。对原始特征（像素点矩阵）进行傅里叶变换、K-L变换或小波变换等，提取的特征向量反映字符的结构特征和统计特征，相似字符的特征矢量距离较大，效果较好。实际应用中往往是多种特征的提取，多种特征提取方法的使用。

对车牌字符特征提取之后，就把相应的特征值输入分类器识别，目前对于车牌字符的分类识别方法归纳为下列几种。（1）模板匹配。该方法首先对待识字符进行二值化并将其缩放为字符数据库中模板大小，然后与所有的字符模板比较匹配，计算相似度，以最大相似度者为识别结果。（2）PCA子空间分类器。子空间分类器由训练样本相关矩阵的特征向量构成，单个模式的子空间建立彼此独立，相互之间没有联系，以待识别字符的特征向量与所对应的子空间距离最小作为结果。（3）基于人工神经网络。人工神经网络有抗噪声、容错、自适应、自学习能力强的特点。多隐含层的BP神经网络，BAM(Bidirectional association memories)神经网络方法，自谐振ART神经网络识别等是此方法的典范。（4）基于逻辑规则推理的识别方法。文献[18]提出基于归纳推理的字符识别，该方法在训练时自动生成识别规则。（5）基于随机场图像模拟的识别方法。该方法识别率高，并且可对灰度图像直接提取字符特征，抗干扰性强。另外使用感知器的识别，通常感知器只用于相似字符对的识别，作为其他识别方法的补充。

4 总结与展望

从已有车牌识别系统的性能分析来看，正确识别率和识别速度两者难以同时兼顾。其中原因包括目前的车牌识别技术还不够成熟，又受到摄像设备、计算机性能的影响。

现代交通飞速发展，LPR系统的应用范围不断扩宽，对车牌识别系统的性能要求将更高。对现有的算法优化或寻找识别精度高、处理速度快、应用于多种场合的算法将是研究的主要任务。

参考文献：

[1] 廖金周,宣国荣.车辆牌照的自动分割[J].微型电脑应用,1999(7):32-34.

[2] 刘智勇.车牌识别中的图像提取及分割[J].中文信息文报,2000(3):29-34.

[3] Wu Wei,Mingjun Wang.An Automatic Method of Location for Number_Plate Using Color Features IEEE 2001.

[4] 郭捷,施鹏飞.基于颜色和纹理分析的车牌定位方法[J].中国图像图形学报,2002,7(5):473-476.

[5] 章毓晋.图像工程(上)——图像处理与分析[M].清华大学出版社.

收稿日期：2008-04-10

作者简介：易连结（1971-），男，湖南娄底人，娄底职业技术学院教师、软件工程师，研究方向：软件开发、图形图像识别。