杨颖 袁征
摘 要 随着模式识别和图像处理技术的发展,车牌识别已成为车辆自动化管理的重点。本文采用车牌识别技术对车辆进行快速识别,经过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别,比对数据库确定车辆身份,扩大了车辆识别的范围和种类,加强了人机协同,实现了车辆出入的安全、高效、有序。
关键词 车牌识别 登记 系统设计
中图分类号:TN911.734 文献标识码:A
近年来,车辆自动化管理成为社会发展的大趋势。车辆保有量剧增、社会形势深刻变化,造成重要区域车辆出入步骤繁琐、安全性差。本文设计了一个车辆识别系统,实现车辆出入安全、高效、有序。
1设计方案
车辆驶近营门,触发检测装置,图像采集装置摄取图像,经识别后,比对数据库,辅助哨兵确定车辆类型。
2车牌识别
车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四步。其具体处理流程如图2所示
2.1图像预处理
采用加权平均值法,将图像灰度化,可大大降低系统运算量,提高处理速度。天气变化等因素造成图像质量不高,图像滤波可抑制干扰影响。最后,检测边缘,方便目标检测、识别。常见算子:Robert、Sobel、Prewitt。
2.2车牌定位
(1)形态学确定车牌大致区域
构造结构元素,腐蚀可去除小噪声。闭运算平滑边缘,最后,形态学除去干扰区域。
(2)投影法准确定位车牌区域
逐行扫描,设定阈值,排除干扰后,分别确定上下边界。左右边界确定和上下边界原理相似。结果如图3所示:
2.3字符分割
结合先验知识,首先水平投影,得单个字符宽度。垂直投影,设定字符阈值和宽度阈值,排除干扰,确定分割位置。
2.4字符识别
模板匹配法,首先建立字符模板,完成字符分割后,归一化单个字符,比较字符和模板相同像素点上的取值,取相似程度最高的为匹配结果。
3结果与分析
本系统通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四步完成车牌识别。车牌定位,分为粗略定位和准确定位两步,效果良好;字符分割,可排除边框和分隔符影响,提高了系统的效率;字符识别利用模板匹配法,其计算量小、识别速度快,满足我们对实时性的需要。
参考文献
[1] 张宏林. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2003: 65-476
[2] 江少梅. 车牌图像预处理研究[J]. 中国科技信息, 2009, 3(5): 264
[3] 段瑞玲, 李庆祥, 李玉和. 图像边缘检测方法研究综述[J]. 光学技术, 2005, 3(3): 415-419
[4] 魏伟波, 芮筱亭. 图像边缘检测方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2006, (30): 88-91.