【文章內容簡介】 。 30 致謝 31 附錄 32 附錄 A 外文資料 32 附錄 B 程序清單 40 石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 1 第 1 章 緒 論 研究背景及意義 汽車牌照自動識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，是高科技的公路交通監(jiān)控管理系統(tǒng)的主要功能模塊之一。它在傳統(tǒng)的交通監(jiān)控技術的基礎上，引入了數(shù)字攝像技術和計算 機信息管理技術，采用先進的圖像處理、模式識別和人工智能技術，通過對車輛圖像的采集和處理，獲得車輛的數(shù)字化信息，從而達到更高的智能化管理水平， 車牌自動識別技術在車輛過路、過橋全自動不停車收費，交通流量控制指標的測量，車輛自動識別，高速公路上的事故自動測報，不停車檢查，車輛定位，汽車防盜，稽查和追蹤車輛違規(guī)、違法行為，維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，提高收費路橋的服務速度，緩解交通緊張狀況等方面有重要作用，因此 對汽 車牌 照 識別技術的 研究有重要的現(xiàn)實應用意義 [1]。 其發(fā)展對社會生活、國民經(jīng)濟和城市建設將產(chǎn)生積極而深遠的影響，在 作畢業(yè) 設計的 過程中， 要確保 所學知識得到疏理和運用，它既是一次檢閱，又是一次鍛煉。 對課題進行深刻的認識 ，綜合性地運用幾年內所學知識去分析、解決問題 [2]。 國內外發(fā)展現(xiàn)狀 伴隨著世界各國汽車數(shù)量的增加 , 城市交通狀況日益受到人們的重視，如何有效地進行交通管理，越來越成為各國政府和有關部門所關注的焦點，針對此問題，人們運用先進的科學技術，相繼研制開發(fā)出了各種交通道路監(jiān)視、管理系統(tǒng)，這些系統(tǒng)一般都包括車輛檢測裝置，通過這些裝置對過往車輛實施檢測，提取有關交通數(shù)據(jù)，以達到監(jiān)控、管理和指揮交 通的目的 [3]。汽車牌照識別技術是車輛檢測系統(tǒng)中的一個重要環(huán)節(jié) , 它在交通監(jiān)視和控制中占有很重要的地位，有著多種應用，例如自動收費系統(tǒng)、不停車繳費、失竊車輛的查尋、停車場車輛管理、特殊部門車輛的出入控制等等。同時，汽車牌照識別的方法還可應用到其他檢測和識別領域，所以汽車牌照的識別問題已成為現(xiàn)代交通工程領域中研究的重點和熱點問題之一，運用圖像處理技術解決汽車牌照識別的研究國內外都有 (最早出現(xiàn)于 01 年代 (這個階段是采用簡單的圖像處理技術來解決 )識別過程是使用工業(yè)電視攝像機拍下汽車的正前方圖像 (然后交給計算機進行 簡單處理 (并且最終仍需要人工干預 )[4]。 國外汽車牌照識別系統(tǒng)研究工作已有一定進展 。但并不盡合我國國情 。由于我國汽車車牌識別的特殊性 。采用任何一種單一識別技術均難以奏效 !目前正在研制的無源石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 2 型汽車牌照智能識別系統(tǒng)綜合利用了車輛檢測技術、計算機視覺技術、圖像處理技術、人工智能技術和人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術等 。是一個比較有發(fā)展前途的車牌識別系統(tǒng)。 車牌識別系統(tǒng)的組成 硬件和軟件 識別系統(tǒng)中要用到的硬件主要有攝像頭 、 感應器和計算機。車牌識別系統(tǒng)的軟件部分主要分為四大塊，預處理 、 車牌定位 、 車牌字符的分割 和字符識別 [5]。 圖 11 系統(tǒng)流程圖 原始圖像：由停車場固定彩色攝像機、數(shù)碼相機或其它掃描裝置拍攝到的圖像 圖像預處理：對動態(tài)采集到的圖像進行濾波，邊界增強等處理以克服圖像干擾 邊緣提取：通過微分運算， 2 值化處理，得到圖像的邊緣 車牌定位：計算邊緣圖像的投影面積，尋找峰谷點，大致確定車牌位置，再計算此連通域內的寬高比，剔除不在域值范圍內的連通域。最后得到的便為車牌區(qū)域。 字符分割：利用投影檢測的字符定位分割方法得到單個的字符 字符識別：利用模板匹配的方 法與數(shù)據(jù)庫中的字符進行匹配從而確認出字符，得到最后的汽車牌照，包括英文字母和數(shù)字。 車牌自動識別系統(tǒng)原理 當車輛通過時，車輛檢測裝置受到觸發(fā)，啟動圖像采集設備獲取車輛的正面或反面圖像，并將圖像傳至計算機，由車牌定位模塊提取車輛的牌照，字符分割模塊對車牌上的字符進行切分，最后由字符識別模塊進行字符識別并將結果輸出 [6]。 本論文主要研究內容 本文針對汽車牌照自動識別系統(tǒng)進行了系統(tǒng)的研究和分析 ,設計了一種汽車牌照的自動識別方法，包括圖像的預處理、車牌定位與提取、字符分隔和提取。汽車圖像原始圖像 圖像預處理 邊緣提取 車牌定位 字符分割 字符識別 石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 3 預處理 部分完成對原始汽車圖像進行必要的灰度化、去噪聲、圖像增強處理，車牌定位與提取部分利用邊緣檢測方法對圖像進行定位與提取，然后利用水平投影的方法對提取的圖像進行字符分割，最后利用字符寬高將分割字符提取。 石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 4 第 2 章 識別系統(tǒng)的相關技術簡介 圖像的灰度化 彩色圖像包含著 過多 的顏色信息，因此在對圖像進行識別等處理中經(jīng)常將彩色圖像 灰度化處理， 轉變?yōu)榛叶葓D像，以加快處理速度?；叶葓D像就是只有強度信息而沒有顏色信息的圖像，存儲灰度圖像只要一個數(shù)據(jù)矩陣，矩陣 中 每個元素表示對應位置像素的灰 度值。彩色圖像的像素色為 RGB(R， G， B)，灰度圖像的像素色為 RGB(r，r， r),R， G， B 可由彩色圖像的顏色分解獲得。而 R， G， B 的取值范圍是 0~255，所以灰度的級別只有 256 級 [7]。 從圖像輸入裝置得到的圖像數(shù)據(jù)，以濃淡表示，各個像素與某一灰度值相對應。設原圖像像素的灰度值 D = ?（ x， y），處理后圖像像素的灰度值 D180。=g（χ，у），則灰度增強可表示為： )],([),( yxfTyxg ? ] 或 )(39。 DTD? （ 21） 要求 D 和 D’都在圖像的灰度范圍之內。函數(shù) T（ D）稱為灰度變換函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉換關系。一旦灰度變換函數(shù)確定，則確定了一個具體的灰度增強方法。圖像中每一點的運算就被完全確定下來?；叶茸儞Q函數(shù)不同，即使是同一圖像也會得到不同的結果 [8]。選擇灰度變換函數(shù)應該根據(jù)圖像的性質和處理目的來決定。選擇的標準是經(jīng)過灰度變換后，像素的動態(tài)范圍增加，圖像的對比度擴展，使圖像變得更加清晰、細膩、容易識別。 圖像的二數(shù)值化和閾值處理 二值圖像是指整幅圖像畫面內僅黑、白二值的圖像。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位。在實際的車牌處理系統(tǒng)中，進行圖像二值變換的關鍵是要確定合適的閥值，使得字符與背景能夠分割開來，二值變換的結果圖像必須要具備良好的保形性，不丟掉有用的形狀信息，不會產(chǎn)生額外的空缺等等。車牌識別系統(tǒng)要求處理的速度高、成本低、信息量大，采用二值圖像進行處理，能大大地提高處理效率。二值化的 閾 值選取有很多方法，主要分為 3 類 :全局 閾 值法、局部 閾 值法和動態(tài) 閾 值法。全局 閾 值法是根據(jù)圖像的直方圖或灰度的空間分布確定一個 閾 值，并根據(jù)該 閾 值實現(xiàn)灰度圖像到二值化圖像的轉化。全局 閾 值方法的優(yōu)點在于算法簡單，對于 目標和背景明顯分離、直方圖分布呈雙峰的圖像效果良好，但對輸入圖像量化噪聲或不均勻石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 5 光照等情況抵抗能力差，應用受到極大限制。局部 閾 值法則是由象素灰度值和象素周圍點局部灰度特性來確定象素的 閾 值的， Bernsen 算法是典型的局部 閾 值方法，非均勻光照條件等情況雖然影響整體圖像的灰度分布卻不影響局部的圖像性質，局部 閾 值法也存在缺點和問題，如實現(xiàn)速度慢、不能保證字符筆劃連通性、以及容易出現(xiàn)偽影現(xiàn)象等。動態(tài)閥 7 閾 值法的 閾 值選擇不僅取決于該象素灰度值以及它周圍象素的灰度值，而且還和該象素的坐標位置有關，由于充分考慮了每個像素 鄰域的特征，能更好的突出背景和目標的邊界，使相距很近的兩條線不會產(chǎn)生粘連現(xiàn)象。 閾值處理的操作過程是先由用戶指定或通過算法生成一個閾值，如果圖像中某中像素的灰度值小于該閾值，則將該像素的灰度值設置為 0 或 255，否則灰度值設置為255 或 0[9]。 閾值化的變換函數(shù)表達式如下： ??? ??? Tx Txxf ,255,0)( （ 22） 式中 T 為指定的閾值。比它大就是白，比它小就是黑。 圖像的梯度銳化 由于需要處理的圖像由拍攝而來，所以在很多情況下 字符模糊，所以要對圖像進行銳化處理使模糊的圖像變的清晰 便于識別 ，圖像銳化的實質就是增強圖像的邊緣或輪廓，其銳化后的結果通過微分而使圖像邊緣突出、清晰。圖像銳化的方法有兩種 :梯度銳化法和高通濾波法 [10]。 圖像的去噪 圖像可能在拍攝或者傳輸過程中夾帶了噪聲，去噪聲是圖像處理中常用的手法。通常去噪用濾波的方法，比如中值濾波、均值濾波 。 為了抑制噪聲，通常我們會采用低通濾波，但由于邊緣輪廓也包含大量的高頻信息，所以低通濾波在過濾噪聲的同時，也使得邊界變模糊，反之，低通濾波后為了提高邊緣輪廓，還需要使用高 通濾波，這時存在的噪聲也得到了增強，然而中值濾波在過濾噪聲的同時也很好的保護到了邊緣輪廓，因此常用中值濾波的方法來去噪 [11]。 灰度拉伸 若有一幅圖，由于拍攝光照不足，使得整幅圖偏暗（例如，灰度范圍從 055），或者拍攝時光照過強，使得整幅圖偏亮（灰度范圍從 200255），這些情況都是屬于低石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 6 對比度，即灰度都擠在一起，沒有拉開?；叶壤斓囊馑季褪前迅信d趣的灰度范圍拉開，使得該范圍內的像素，亮的更亮，暗的更暗，從而達到了增強對比度的目的。 圖像的傾斜矯正 由于拍攝時鏡頭與牌照的角度、車輛的運 動及路面的狀況等因素的影響，例如車牌在捕捉圖像中的位置不固定，捕捉圖像時車頭或者鏡頭發(fā)生擺動以及車牌本身就掛歪了或路況較差，都可能使拍攝到的車牌圖像有一定的傾斜度，為了正確識別需要進行傾斜度校正，否則將無法進行單個字符的正確分割，字符識別的誤差率就會上升。但是若以某個固定的經(jīng)驗值對所有牌照統(tǒng)一進行旋轉處理，又會使原本正常的牌照傾斜，導致新的錯誤。因此有必要針對特定的牌照圖像提取其傾斜角度，再加以相應的旋轉處理。如何從牌照中自動提取其傾斜度是預處理過程中的一個難點，一般使用Hough 變換檢測圖像中的直線來對圖 像的傾斜進行相應的矯正 [12]。 Hough 變換具有明了的幾何解析性，一定的抗干擾能力和易于實現(xiàn)并處理等優(yōu)點：但它存在著計算量大，需要巨大的儲存空間等問題，所以不適合用在具有一定實時性要求的圖像處理中。針對這個問題， Radon 變換可以滿足一定實時圖像處理的要求。 車牌字符分割 經(jīng)過上面一系列預處理后，得到的是一條上下邊緣緊貼字符的水平二值圖像，其中，車牌的背景像素為白色，用 1 表示 。車牌的字符像素為黑色，用 0 表示。在識別時系統(tǒng)只能根據(jù)每個字符的特征來進行判斷，為了最終能準確識別牌照上的漢字、英文字母及 數(shù)字，必須將單個字符從矯正的牌照中逐個提取分離出來。 字符識別 進行車牌識別前需要使用樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，然后使用訓練好的網(wǎng)絡對車牌進行識別。其具體流程為 :使用漢字、字母、字母數(shù)字、數(shù)字四個樣本分別對四個子網(wǎng)絡進行訓練，得到相應的節(jié)點數(shù)和權值。對已經(jīng)定位好的車牌進行圖像預處理，逐個的特征提取，然后從相應的文件中讀取相應的節(jié)點數(shù)和權值，把車牌字符分別送入相應的網(wǎng)絡進行識別，輸出識別結果。 石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 7 第 3 章 車牌照提取與定位 算法設計流程 灰度化 二值化 濾波 圖像預處理 開始 字符的分割 定位和提取 字符的識別 結束 圖 31算法設計總流程 汽車圖像預處理 圖像在形成、傳輸或變換過程中，受多種因素的影響，如：光學系統(tǒng)失真、系統(tǒng)噪聲、暴光不足或過量、相對運動等，往往會與原始景物之間或圖像與原始圖像之間產(chǎn)生了某種差異。因此在圖像處理之前必須進行預處理，包括去除噪音，邊界增強 ，石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 8 增加亮度等等。 首先應該把 256 色彩色圖像轉換為灰度圖像。平滑是圖像預處理的主要環(huán)節(jié)，平滑的好壞直接影響二值化的質量。 濾波的方式有兩種，一種是空間域濾波，一種是頻率域，在空間域，常見的濾波方式有兩種方式，均值濾波和中值濾波。 采用中值濾波 對圖像進行平滑處理。中值濾波在一定條件下可以克服線性濾波器如最小均方濾波、均值濾波等帶來的圖像細節(jié)模糊，而且對濾波脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效，同時還可以保護字的邊界信息。 Matlab 實現(xiàn) %裝入待處理圖像并顯示原始圖像 如圖 32： clear。 close all。 Scolor = imread(‘原始圖像’ )。 figure, imshow(Scolor), title(39。原始彩色圖像 39。)。 圖 32 原始圖像 %顯示灰度化 后的圖像 i = rgb2gray(Scolor)。 figure,imshow(i)。 title(39?；叶葓D像 39。)。 石家莊鐵道大學四方學院畢業(yè)設計 9 圖 33 灰度化后的圖像 中值濾波 中值濾波是一種非線性濾波處理技術，能有效地抑制圖像中的某些噪聲，它基于圖像這樣一種特性：噪聲往往以孤立點的形式出現(xiàn)，這些點對應的像素數(shù)很少，而圖像是由許多像素數(shù)較多、面積較大的小塊組成。 在一維情況下，中值濾波器是一個含有奇數(shù)個像素的窗口。處理之后，用窗口內各像素灰度值的中值來代替位于窗口正中的像素的灰度值。 中值濾波不影響階躍函數(shù)和斜坡函 數(shù)，因而對圖像邊緣有保護作用：但是，對于持續(xù)期小于窗寬一半的脈沖信號將進行抑制，因而可能會損壞圖像的某些細節(jié)。中值濾波很容易推廣到二維情況。二維窗口形狀可以是正方形、近似圓形或十字形。 現(xiàn)有的牌照有四種類型，分別是 : 藍底白字牌照為小功率汽車使用； 黃底黑字牌照為大功率汽車使用； 白底黑字或紅字牌照為軍用或警用 。 4,黑底白字牌照為國外駐華機構使用。這四種牌照的長度均為 45cm，寬 15cm，共 8 個字符。民用牌照第 1 個字符是漢字，且是各省市的簡稱，如“京”、“蘇”、“鄂”等。第 2 個字符是大寫英文字母 ，是頒發(fā)證照及監(jiān)督機關的代號。第 3 個字符是一個“”，第 4～ 8 個字符均為阿拉伯數(shù)字或英文大寫字母。如“貴 A 123