一种基于图像增强的弱光背景下车辆牌照识别方法

周 原，姚汝贤，姚巧鸽

一种基于图像增强的弱光背景下车辆牌照识别方法

周 原，姚汝贤，姚巧鸽

针对弱光背景下图像的对比度较低，常规的车辆牌照识别方法难以准确识别车牌信息的问题，提出一种弱光背景下对车牌信息识别的新方法。先通过直方图匹配和空域滤波进行图像增强预处理，以提高图像对比度，再通过锐化信号边缘，提高信号边缘的定位精度，最后对增强后的车牌图像进行识别。实验结果表明，该方法对弱光背景下的车牌信息可以进行较好地识别，具有一定的实用性和鲁棒性。

直方图匹配；空域滤波；车牌识别

0 引言

车牌识别技术是智能交通领域中的一个研究热点，在交通监管、智能停车收费等场合得到了广泛应用。传统的车牌识别方法主要针对车牌定位、字符分割、字符识别等几项关键技术进行研究，出现了多种实用的算法[1]-[3]，并且人们根据这些基本方法提出了一些改进方法，如基于改进的神经网络算法的车牌识别方法[4]，基于多帧图像综合技术的车牌识别方法[5]等。

以上各种方法一般只适合于在白天光线较好的情况下对车牌信息进行识别，在傍晚或夜晚等弱光环境下，识别的效果往往不理想。针对这个问题，本文提出一种弱光背景下对车牌信息识别的新方法，通过直方图匹配增强图像特定灰度范围内的对比度，再进行空域滤波和锐化信号处理，在抑制噪声的同时提高信号边缘的定位精度，为后续车牌信息的准确识别奠定基础。

1 图像增强

在傍晚或夜晚等弱光情况下，采集到的车辆牌照图片对比度较低，且通常含有一定的噪声(主要是高斯噪声)，采用常规的车辆牌照识别方法往往难以准确识别车牌信息。因此，应对原始车牌图像进行预处理，提高其对比度，并进行去噪处理，以便于后续的图像识别。常规的采用直方图均衡化增强图像的方法，会使图像对比度明显增强，但也可能导致处理过的图像中有些地方细节模糊，看不清楚，有些地方又过分增强，对清晰度造成干扰。基于此，本文在直方图均衡的基础上，采用直方图匹配的方法，有选择地增强某个灰度范围内的对比度或使图像灰度值满足某种特定的分布，使原始图像的直方图匹配特定的形状，从而弥补直方图均衡不具备交互作用的特性。

其匹配原理是先对原始的直方图均衡化公式（1）：

同时对规定的直方图均衡化公式（2）：

经过直方图匹配后，处理后的图像效果优于直接均衡化的效果，在对比度明显增强的同时，也将一些重要的细节突出来。未进行图像增强处理的照片灰度图如图1 中(a)所示：

在图像增强过程中，直方图均衡和直方图匹配的效果对比如图1 中(b)和(c)所示：

图1 图像增强前和增强后的对比

2 去噪和图像锐化

弱光背景下获取的车牌图像往往会叠加随机闪烁噪声，且这些噪声在经过直方图均衡处理后，得到了放大[6]。因此在进行车牌信息识别前还需进行去噪处理。采用空域线性滤波的基本原理如图2所示：

图2 空间滤波原理

采用 3*3 模板，在欲处理的图像中逐点移动模板，对于每个（x,y）点，其响应 R 可表示为公式（4）：

进行滤波去噪处理之后的图像如图3(a)所示：

图3 对增强后的图形进行去噪和锐化处理的结果

在去噪处理过程中，滤波出来之后的图像噪声明显减弱，但图像也变得比较模糊，图像细节的锐化程度降低。利用 Sobel算子3×3滤波器模板进行信号锐化，该方法的表达式为公式（5）：锐化之后的结果如图3(b)所示：

3 实验结果

对处理后的图像信息进行边缘提取、车牌定位、字符分割和字符归一化处理，处理中各个步骤的结果如图4(a)-(d)所示。

从以上实验结果可以看出，对于弱光背景下获取的车辆牌照信息，经过图像增强以及去噪、锐化等步骤的预处理后，车牌字符的识别效果良好。按此方法对 50幅弱光背景下获取的车辆牌照图片进行处理，包含有 E字符的 4幅图片中有 1幅识别为 F，包含有 M 字符的 3幅图片中有 1幅识别为 N，包含有 8字符的 7幅图片中有 1幅的连号 88被识别为 33，其余图片均得到了正确识别，车牌号码的正确识别率达到 94%。

4 结束语

本文所提出的基于图像增强的车牌识别方法，较好地解决了弱光背景下的车牌识别问题。先通过直方图匹配和空域滤波进行图像增强预处理，再对增强后的车牌图像进行识别。实验结果表明，该方法对弱光背景下的车牌信息可以进行较好地识别，具有一定的实用性和鲁棒性。

[1]白璐. 基于图像处理的车牌识别系统的研究[D]. 西安:长安大学硕士论文,2010.

[2]刘静. 基于奇异值分解的车牌特征提取方法研究与实现[J]. 电子设计工程,2012,20(9):8-10.

[3]方兴林,方云楼. 一种基于先验知识约束的车牌字符分割新算法[J]. 重庆工商大学学报,2012,29(8):42-46.

[4]蔡勇智. 一种改进的神经网络算法车牌识别算法研究[J]. 科技通报,2012,28(10):128-130.

[5]彭延辉,丁广太,梁琦. 多帧图像综合技术在车牌识别中的应用[J]. 微计算机信息,2010,26(2):167-168.

[6]李文书,赵悦. 数字图像处理算法及应用[M]. 北京:北京大学出版社,2012.

A Method of License Plate Recognition in Weak Light Background Based on Image Enhancement

Zhou Yuan, Yao Ruxian, Yao Qiaoge
(Information Engineering College, Huanghuai University, Zhumadian 463000, China)

As the contrast of image in weak light background is low, general method of license plate characters are difficult to identify accurately. This paper presents a method of license plate recogonition in weak light background. Firstly, enhanced image contrast with histogram matching and spatial filtering, then, sharpened the image edges, improved the position accuracy of the image edges, finally, we processed the enhanced image. The experiment results show that the method is satisfactory, and it has a certain practicality and robustness.

Histogram Matching; Spatial Filtering; License Plate Recognition

TP311

A

1007-757X(2014)02-0030-02

2014.02.24)

周 原（1981-），男，河南驻马店，黄淮学院信息工程学院，讲师，硕士，研究方向：信号处理，驻马店，463000姚汝贤（1973-），男，河南驻马店，黄淮学院信息工程学院，副教授，硕士，研究方向：信号处理，通信网络，驻马店，463000姚巧鸽（1984-），女，河南驻马店，黄淮学院信息工程学院，讲师，硕士，研究方向：信号处理，驻马店，463000