基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术

罗正华, 柳 进， 陈 凯

(成都大学 信息科学与工程学院， 四川 成都 610106)

基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术

罗正华, 柳 进， 陈 凯

(成都大学 信息科学与工程学院， 四川 成都 610106)

随着计算机图像处理技术的发展，车牌识别已经成为计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用领域之一，车牌识别技术在智能交通系统中显得尤为重要.基于改进倾斜校正算法的车牌识别的算法，对含有车辆牌照的图片进行图像滤波、图像增强、车牌定位、车牌的字符分割和字符识别.对车牌定位技术和车牌倾斜校正技术进行改进，以应对复杂的环境变化.实验表明，车牌的识别率有明显的提升.

车牌识别；图像预处理；车牌定位；倾斜校正

0 引 言

车牌识别系统(license plate recognition system，LPRS)是智能交通系统(intelligent transportation system，ITS)中的关键技术，广泛应用于道路上的车辆视频监控、停车场进出缴费的智能化及电子警察等方面[1].目前，对车牌照图像识别的研究主要涉及以下几个方面:图像的预处理、车牌的定位、字符的分割与字符的识别[2].传统的图像预处理就是对采集到的图像采用加权平均值法进行灰度化处理，然后对灰度图像进行线性变换和分段线性变换[3-5].但这种图像预处理并未提及车牌的倾斜校正，而在实际应用过程中，车牌倾斜因素对其识别率有着严重的影响，因此车牌倾斜校正显得尤为重要.此外，目前主流的图像Radon变换倾斜校正速率不够快，影响了图像的识别效率.对此，本研究采用改进的Hough变换对倾斜角度进行计算，并根据上述算法搭建了一个车辆车牌图像识别系统.测试结果表明,该系统可更有效地实现车牌的识别.

1 系统框架

本研究的车牌图像识别系统主要利用含有车辆牌照的动态视频或静态图像进行牌照号码自动识别.由于提取现场受环境因素影响，需要将图像进行图像预处理，然后，进行边缘检测、图像腐蚀、平滑处理及移除小对象等一系列处理.并按照二值化图像对原图进行裁剪，得到车牌在图像中的有效区域，完成车牌定位.最后对车牌定位后所获取的车牌图像进行倾斜校正.显然Hough变换法具有原理简单和准确率高等优点，但缺点是特征量分析复杂.基于此，本系统对该算法进行了改进，在完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符.字符分割一般采用垂直投影法，分割之后进行字符识别.识别算法是基于模板匹配的算法，此算法相比基于人工神经网络算法更简洁，执行效率更高.本车牌图像识别系统的车牌识别流程如图1所示.

图1车牌图像识别流程图

2 基于Hough变换的图像倾斜校正算法

2.1 算法原理

Hough变换是目前主流的形状匹配技术，它可将原始空间中给定形状的曲线或直线变换成Hough空间的一个点，即原始空间中给定形状的曲线或直线上所有的点，都将集中到Hough空间中的某个点以形成峰点.从而，可将原始图像空间中特定曲线或直线的检测问题转化为寻找Hough空间的峰点问题，也就是将检测整体特征，如原始图像空间给定的曲线或者直线的点集的特征，转化为检测Hough空间的局部特征.

XOY平面有一直线，它与坐标原点O的距离为ρ,其法线与x轴正向夹角为θ，直线上的任意一点(x,y)均满足直线方程，

ρ=xcosθ+ysinθ

(1)

对于原始图像空间的任意一点(xi,yi),都对应Hough即(ρ,θ)空间的正弦曲线(见图2).取直线上点(2.5，2.5)，对应(ρ,θ)空间一条正弦曲线，

ρ=2.5cosθ+2.5sinθ

(2)

图2点(xi,yi)对应(ρ,θ)空间的正弦曲线

在XOY平面内，同一直线的点集为，

ρ0=xcosθ0+ysinθ0

(3)

变换到Hough空间中，则表示为经过点(ρ0,θ0)的所有正弦曲线，由于该直线上所有点的Hough变换曲线均经过点(ρ0,θ0)，所以，点(ρ0,θ0)一定会成为(ρ,θ)空间的一个峰点.即使直线不完整或者有其他干扰点，变换到Hough空间的曲线交汇的峰点同样能够反应原始空间直线的特征.如图3所示，取图3(a)的点(1,4)、(2.5,2.5)和(4，1)，其变换到Hough空间如图3(b)所示.

图3 3点对应(ρ,θ)空间的正弦曲线

2.2 算法的改进与实现

本算法的改进与实现的原理为：将(ρ,θ)量化为许多的小格，从而实现Hough域的离散化；根据原始图像的每个有效点带入θ的量化值，再推算出与之对应的ρ，将该点落入的小格的计数累加器加1；待所有有效点变换完毕后，对Hough空间的小格进行统计，计数值最大的小格对应于共线点(峰点)，该点Hough空间对应点可以作为原始图像直线的特征参数.利用此方法检测车牌可直接确定最大峰点，再确定车牌的倾斜度，根据倾斜度进行旋转，从而达到校正车牌的目的.相比传统的方法更加直接却不失准确性，在实际应用中实用效率更高.具体步骤如下：

1)图像预处理.将读取到的图像转化为灰度图，进行滤波操作，车牌定位；

2)利用边缘检测，对图像的水平线进行强化处理；

3)基于Hough变换检测车牌边框，获取车牌倾斜度；

4)根据倾斜度，对车牌进行旋转处理.

3 仿真结果

3.1 车牌倾斜校正算法仿真

本研究专门针对车牌倾斜进行仿真.测试采用倾斜接近30 °的车牌图片，如图4(a)所示.首先，将该图进行平滑处理，去除噪声后得到图4(b)；然后，将此灰度图像进行二值化和直线增强处理，得到图4(c)；最后，经过基于Hough变换的车牌图像倾斜校正算法进行校正，校正之后的车牌图片如图4(d)所示.

图4车牌倾斜校正仿真结果

3.2 数据分析

在测试中，本研究采用传统倾斜校正算法和改进的Hough倾斜校正算法对不同倾斜度的车牌进行多次识别，测试结果如表1所示.

表1 算法仿真时间对比

由表1可知，在相同识别率的情况下，改进的Hough变换的倾斜校正算法在仿真时间上比传统倾斜校正算法减半.由于在图像预处理过程中使用更短的时间完成了倾斜校正，从而提高了图像的识别效率.

4 结 语

通过分析和仿真实验，本研究提出的用于车牌图像识别系统中基于Hough的车牌倾斜校正算法效率和准确率较高，可以提高车牌图像识别系统的车牌识别率.下一步的研究将考虑硬件(DSP、FPGA)算法的移植，以达到工程应用，使本系统发挥其应有的实用价值.

[1]尹晓蕾,张秀娟,薛立勤.车牌识别技术的研究[D].青岛：山东科技大学,2014.

[2]王璐.基于MATLAB的车牌识别系统研究[D].上海：上海交通大学,2009.

[3]张立国,杨瑾,李晶,等.基于小波包和数学形态学结合的图像特征提取方法[J].仪器仪表学报，2010，31(10)：2285-2290.

[4]Zheng L H,He X J,Samali B J,et al.Analgorithmforaccuracyenhancementoflicenseplaterecognition[J].J Comput Syst Sci，2013，79(2)：245-255.

[5]Jiao J B,Ye Q X,Huang Q M.Aconfigurablemethodformulti-stylelicenseplaterecognition[J].Patt Recogn，2008，42(3)：358-369.

Abstract：With the development of computer image processing technology,license plate recognition has become one of the important specialties in research on computer image processing technology and has also been widely applied in computer image processing technology.Meanwhile,license plate recognition technology is particularly important in the intelligent transportation system.This study is based on MATLAB software license plate recognition algorithm research,including car license plate image filtering,image enhancement,license plate location,license plate character segmentation and character recognition.Because of the interference caused by time,light and weather,the imaging effect of the license plate is poor.Therefore,the existing LPR system has the problem that the change of environment will cause the change of the recognition rate.The study is on the improvement of the technique of license plate location and license plate tilt correction technology.A series of problems brought by the environmental change is going to be dealt with.The experiment shows that the recognition rate of license plate has obviously improved.

Keywords:license plate recognition;image processing;license plate location;tilt correction

ResearchonLicensePlateRecognitionandImplementationofImprovedTiltCorrectionAlgorithm

LUOZhenghua，LIUJin，CHENKai

(School of Information Science and Engineering， Chengdu University， Chengdu 610106， China)

TP391.41；TN911.73

A

1004-5422(2017)03-0269-03

2017-05-23.

罗正华(1966 — )， 男， 硕士， 高级工程师， 从事计算机通信与信息系统研究.