【正文】 到多個(gè)車牌可能區(qū)域，然后在處理后的圖像中用多區(qū)域判別法在圖像的多個(gè)車牌可能區(qū)域中找到車牌的正確的位置。結(jié)構(gòu)元素是一個(gè) 用來定義形態(tài)操作中 所用到的領(lǐng)域的形狀和大小的矩陣，可以具有任意的大小和維數(shù)。 頻率提取法簡(jiǎn)單實(shí)用，在干擾少 的情形下車牌定位效果較好，對(duì)牌照所占比例較大，背景干擾較小的情況比較合適，一般和其它方法結(jié)合使用會(huì)更好。 車牌定位 車牌定位即根據(jù)車牌的特征找到牌照在拍攝到的車輛圖像中的位置，并從背景中分離出來。第 三 到第七個(gè)字符表示的是車輛的注冊(cè)編號(hào)。 有無車輛判定 設(shè)背景圖的灰度函數(shù)為 ? ?jif ,1 ， 當(dāng)來車出現(xiàn)且行進(jìn)到適當(dāng)位置，此時(shí)當(dāng)前幀圖像的灰度函數(shù)為 ? ?jif ,2 。背景消減法的關(guān)鍵是背景提取與 背景更新。 光流場(chǎng)法 光流 (Image flow)的概念是 Gison 于 1950 年提出的。 (3)邊緣檢測(cè) 。邊界檢測(cè)的困難主要來自噪聲的影響，因此如果能在邊緣檢測(cè)前對(duì)邊緣和背景噪聲進(jìn)行估計(jì)，自適應(yīng) 地濾出噪聲，并且 根據(jù)邊緣點(diǎn)的上下文信息很好的連接邊緣，就可以得到比較 好的邊緣檢測(cè)結(jié)果。 Canny 從邊緣檢測(cè)算子的信噪比準(zhǔn)則、定位精度準(zhǔn)則、單邊緣響應(yīng)準(zhǔn)則出發(fā)，提出了 Canny 算子，它檢測(cè)受高斯白噪聲影響的階躍型邊緣有比較好的效果 [4]。各個(gè)國(guó) 家的產(chǎn)品雖然不同，但基本上都是基于 車輛探測(cè)器的系統(tǒng)，設(shè)備投資較大，其 中的車輛探測(cè)器主要有 ：踏板式探測(cè)器、光探測(cè)器、微波雷達(dá)通過型探測(cè)器、壓力探測(cè)器、聲控探測(cè)器、紅外探測(cè)器、電磁感應(yīng)環(huán)探測(cè)器、測(cè)速雷達(dá)探測(cè)器、磁強(qiáng)探測(cè)器和壓敏探測(cè)器等。 故本文采用 canny 算子對(duì)車牌的邊緣進(jìn)行了提取，仿真結(jié)果表明了該算子能 較好的檢測(cè)出圖片的邊緣信息 。 關(guān)鍵詞 ： 車牌識(shí)別，車牌定位，字符分割， 邊緣檢測(cè) III ABSTRACT The car license recognition is one of key technologies in the intelligent transportation .The car license recognition system includes vehicles image gathering, the car license localization generally, the character division and the character recognition four modules. This article in the simple introduction car license recognition four module foundations, mainly has carried on the discussion to the car license edge examination, has analyzed the Roberts operator, the Sobel operator, the canny operator, the Laplacian (Laplacian) operator and the Marr edge examination operator. The Roberts operator examination pointing accuracy quite is high, but is sensitive to the noise. The Sobel operator may produce the good edge results, but has the smoothing effect to the noise, reduced to the noise sensitivity. But, the Sobel edge examination operator also examined some false edges, caused the edge quite to be thick, reduced the examination pointing accuracy. The canny operator can obtains the good balance between the noise abatement and the edge examination, It can produce the thin edge results. Therefore this article used the canny operator to carry on the extraction to the car license edge, the simulation result has indicated this operator to be able the good examination picture edge information. Key words: car license recognition, car license localization, character division, edge examination IV 目 錄 摘 要 ........................................................... II ABSTRACT ........................................................ III 第 1章 引 言 ...................................................... 1 課題背景及研究意義 ........................................ 1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ............................................ 2 汽車牌照識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 .......................... 2 邊緣檢測(cè)算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 .......................... 3 我國(guó)汽車牌照識(shí)別的難點(diǎn) .................................... 5 課題的主要研究?jī)?nèi)容 ........................................ 6 第 2章 汽車圖像的采集 ............................................. 7 常用的車輛檢測(cè)方法 ........................................ 7 運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)算法概述 ...................................... 7 光流場(chǎng)法 ............................................ 7 幀差法 .............................................. 8 背景消減法 .......................................... 8 背景圖像的提取與更新 ...................................... 9 背景圖像的提取 ...................................... 9 背景圖像的更新 ...................................... 9 有無車輛判定 ............................................. 10 第 3章 車牌定位 .................................................. 11 現(xiàn)行汽車牌照的規(guī)格 ....................................... 11 V 現(xiàn)行汽車牌照的類型 ................................. 11 車牌字符特征 ....................................... 12 車牌比例特征 ....................................... 12 車牌的先驗(yàn)知識(shí) ........................................... 12 車牌定位 ................................................. 13 直接車牌定位法 ..................................... 14 多分辨率車牌定位法 ................................. 15 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的車牌定位法 ......................... 16 第 4 章 車牌圖像的邊緣檢測(cè) ....................................... 20 車牌圖像的灰度化和二值化 ................................. 20 圖像的灰度化 ....................................... 20 圖像二值化 ......................................... 21 灰度變換增強(qiáng) ............................................. 22 灰度變換 ........................................... 22 直方圖均衡化 ....................................... 24 空間域?yàn)V波 ............................................... 26 領(lǐng)域平均法 ......................................... 26 高通濾波 ........................................... 28 中值濾波 ........................................... 28 簡(jiǎn)單邊緣檢測(cè)算子 ......................................... 29 梯度算子 ........................................... 29 拉普拉斯算子 ....................................... 31 Marr 邊緣檢測(cè)方法 .................................. 31 VI 第 5章 canny 邊緣檢測(cè)算法應(yīng)用及仿真 .............................. 34 算法步驟 ................................................. 34 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 ............................................. 36 第 6章 結(jié)束語 .................................................... 38 致 謝 ............................................................ 40 參 考 文 獻(xiàn) ...................................................... 41 附 錄 ............................................................ 43 四川理工學(xué)院本科畢業(yè)（設(shè)計(jì)）論文 1 第 1 章 引 言 課題背景及研究意義 隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)以及科學(xué)技術(shù)的高速發(fā) 展，機(jī)動(dòng)車數(shù)量不斷增加，國(guó)內(nèi)高速公路、 城市道路、停車場(chǎng)建設(shè)越來越多，對(duì)交通控制、安全管理的要求也日 益提高，智能交通系統(tǒng) (Intelligence Traffic System)，簡(jiǎn)稱 ITS。 國(guó)內(nèi)做得較好的產(chǎn)品主要有中科院自動(dòng)化研究所漢王公司的“漢王 眼”，北京信路威， 昆明利普視覺，沈陽聚德。 (3)多尺度方法 ： 此方法是隨著多分辨率和小波理論的出現(xiàn) 而 逐漸發(fā)展起來的。基于 這種思想，有學(xué)者提出了自適應(yīng)平滑濾波和松弛迭代方法，這兩種方法對(duì)復(fù)雜圖像以及含噪聲的圖像可以取得很好的邊緣檢測(cè)效果，但是也存在算法復(fù)雜，計(jì)算耗時(shí)間的缺點(diǎn)。 先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，主要對(duì)圖像的灰度化、二值化方面的處理進(jìn)行了詳細(xì)的分析。所謂光流 [10,11]是指 圖 像中模式運(yùn)動(dòng)的速度，光流場(chǎng)是一種一維 (2D)瞬時(shí)速度場(chǎng)，其中一維速度向量是可見的二維速度向量在成像平 面 上的投影。然 而該方法對(duì)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的變化，如光照的變化和陰影的干擾等比較敏感。 HGjifjif ?? ),(),( 12 (22) 上式中 HG 為灰度判決門限值，若滿足公式 (22)，則可以 判定有來車，否則無車。如“川 C 52205”就是最典型的車牌號(hào)碼