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在圖像處理領域，數字圖像處理技術取得了飛速發展，并在國民經濟的各個領域得到廣泛應用。尤其在智能交通管理中汽車牌照識別技術方面具有重要的理論意義和實用價值。汽車牌照識別技術主要任務是實現對汽車監控視頻所取得的圖像進行分析、處理，自動定位和識別汽車牌號，并進行相關智能化數據管理。所以該技術在交通流量控制指標測量，車輛定位，高速公路超速自動化監管、公路收費站，停車場收費管理等領域均發揮極大的作用。本文給出了汽車牌照識別系統的設計結構與主要完成功能。由于MATLAB 語法結構簡單, 具有高質量的圖形可視化效果和強大的界面設計能力, 因而在數字圖像處理中有著其他語言所無法比擬的優勢, 已成為近幾年來國內外處理圖像使用最為廣泛的優秀科技軟件之一。因此本文采用MATLAB 作為開發平臺設計汽車牌照識別系統不僅可視性好，而且使用方便，易于操作。 1 汽車牌照識別系統總體設計與主要功能模塊設計 基于MATLAB 汽車牌照識別系統，主要實現了數字圖像處理技術在汽車牌照識別中的應用研究。整個系統總體設計西路采用樹狀結構。系統主要功能是對汽車牌照圖像進行各種圖像處理分析識別汽車車牌號。用戶可通過對汽車牌照數字圖像識別系統主窗口“文件”導入所需要處理的汽車牌照數字圖像，并對其進行圖像預處理，圖像增強，車牌定位，字符分割到字符識別等一系列操作，得到所需要的信息。該系統的總體流程圖如圖1 所示，系統的主窗體是所有系統模塊互動的中心，主窗體設計如圖2 所示。 圖1 系統流程圖 圖2 系統主窗體 2 瀝青混合料數字圖像處理系統主要模塊的主要功能 2.1 圖像預處理模塊 由于汽車長期置于戶外環境中，使降低了車牌的清潔度，另外還有自然光照的條件、照相機與汽車牌照之間的矩離以及角度等因素的影響，汽車牌照圖像就會出現不清楚、傾斜和破損等嚴重缺陷。所以在對圖像進行處理之前，對圖像進行預處理是非常有必要的，可盡量減少噪聲對圖像處理的干擾，改善圖像質量，提高汽車牌照的檢測精確度。在本系統中主要采用圖像灰度化、圖像去處背景、圖像平滑處理技術進行圖像預處理，如圖3所示。 圖3 圖像預處理效果對比圖 2.2 車牌定位與分割模塊 圖像分割是進行圖像分析的關鍵步驟，也是進一步理解圖像的基礎。分割的最終結果是圖像被分解成一些具有某種特征的最小成分，相對于整幅圖像來說這種圖像更容易被快速處理。 由于本系統采集到的汽車牌照數字圖像為整車圖像，但是圖像處理的目標是車牌部分，所以對圖像進行車牌定位和分割則是非常必要的。該系統車牌定位和分割主要采用了邊緣檢測和數學形態學方法得到汽車牌照在圖像中的區域。為了避免車標、車身裝飾物等與汽車牌照形狀相近對車牌的提取產生影響，即對汽車牌照進行標記。由于圖像采集中汽車可能會發生傾斜，則應對提取出的汽車牌照進行峰谷分析，對汽車牌照進行角度旋轉。 同時可通過峰谷分析中車牌的水平、垂直投影確定車牌字符高度的范圍，為之后的字符提取打好基礎。如圖4 所示。 圖4 車牌提取 2.3 字符分割與識別模塊 字符提取主要通過對旋轉后的車牌進行水平投影和垂直投影分析，計算出汽車牌照字符的高度、寬度、字符頂行、字符尾行以及字符的中心位置來進行實現。由于汽車車牌字符間的間隔較大，較少出現字符粘連現象，所以本文采用查找連續有文字區域的方法實現字符分割。通過字符分割，得到單個字符，其中包三大類漢字、字母和數字。由于分割得到的單個字符大小不一，所以需要對單個字符進行歸一化處理，防止因為牌照傾斜導致的單個字符在位置和大小上的誤差。目前字符識別主要有兩種識別方法：模板匹配法和神經網絡法。本文主要是運用模板匹配法對分割出來的字符進行識別。字符提取、分割和識別的效果如圖5 所示。 圖5 字符分割與識別 3 結語 本文主要以數字圖像處理技術在汽車牌照識別中的應用為基礎，基于MATLAB 平臺開發了汽車牌照識別系統。并給出了汽車牌照識別系統的總體設計思路和系統各個主要功能模塊的主要作用。整個系統實現了以數字圖像處理技術來提取汽車車牌字符，形成了完整的一套數字圖像處理方法。系統設計界面可視性好、操作簡單、方便、數據存儲安全，具有一定的實用價值。 |
