車牌識(shí)別算法解析(編輯修改稿)
2025-07-04 23:11 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 子，其中LOG邊緣檢測(cè)器的基本特征是：l 平滑濾波器是高斯濾波器；l 增強(qiáng)步驟采用二階導(dǎo)數(shù)（二維拉普斯函數(shù)）；l 邊緣檢測(cè)判據(jù)是二階導(dǎo)數(shù)零交叉點(diǎn)并對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)的較大峰值；l 使用線性內(nèi)插方法。這種方法的特點(diǎn)是圖像首先與高斯濾波器進(jìn)行卷積，這一步即平滑了圖像又降低了噪聲，孤立的噪聲點(diǎn)和較小的結(jié)構(gòu)組織將被濾除。由于平滑會(huì)導(dǎo)致邊緣的延展，因此邊緣檢測(cè)器要考慮那些具有局部梯度最大值的邊緣點(diǎn)。這一點(diǎn)可以用二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)。拉普斯函數(shù)用作二維的二階導(dǎo)數(shù)的近似，是因?yàn)樗且环N無方向算子。為了避免檢測(cè)出非顯著邊緣，應(yīng)選擇一階導(dǎo)數(shù)大于謀一閥值的零交點(diǎn)作為邊緣。LOG算子對(duì)圖像f(x，y)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，輸出h(x，y)是通過卷積運(yùn)算得到的，即：由于圖像的平滑就會(huì)引起邊緣的模糊。高斯平滑運(yùn)算導(dǎo)致圖像中邊緣和其他尖銳不連續(xù)部分的模糊，其中模糊量取決于δ值。δ值越大，噪聲濾波效果越好，但同時(shí)也丟失了重要的邊緣信息，影響了邊緣檢測(cè)器的性能。如果取小δ值，又有可能平滑不完全而留有太多的噪聲。大δ值的濾波器在平滑相互鄰近的兩個(gè)邊緣時(shí)，可能會(huì)將它們連在一起，這樣只能檢測(cè)出一個(gè)邊緣。因此，在不知道物體尺寸和位置的時(shí)候，很難準(zhǔn)確確定濾波器的δ值。一般來說，使用大δ值的濾波器產(chǎn)生魯棒邊緣，小δ值的濾波器產(chǎn)生精確定位的邊緣，兩者結(jié)合，能夠檢測(cè)出圖像的最佳邊緣。本課題的δ的取值為2。三、區(qū)域定位算法的闡述 本文的定位方法是在一定條件下的目標(biāo)搜索。因而要考慮己經(jīng)具備的一些條件和參數(shù)以簡(jiǎn)化方法的復(fù)雜度。確定性條件就是目前已經(jīng)具備的硬件技術(shù)（比如高級(jí)攝相機(jī)、高性能的處理器、性能優(yōu)良的傳感系統(tǒng)等）：可提供的參數(shù)就是取像設(shè)備與車輛之間的距離以及車輛圖像的先驗(yàn)知識(shí)等。根據(jù)這些條件和參數(shù)可以獲得有利于定位方法實(shí)現(xiàn)的信息：l 拍照使用國(guó)內(nèi)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的牌照，因而具有統(tǒng)一規(guī)格的尺寸。l 在拍攝時(shí)，CMOS攝像頭與汽車的距離是固定的，因而攝入的圖像具有固定比例的大小，并消除了因拍攝時(shí)的抖動(dòng)而出現(xiàn)的低劣圖像。l 汽車牌照內(nèi)部有接近水平的一排字，而且字跡要相對(duì)清晰。 有了上述條什，就可以有針對(duì)地采用相應(yīng)的方法進(jìn)行車牌目標(biāo)的搜索。本文采用了窗口搜索的方法尋找車牌潤(rùn)標(biāo)。由于車牌目標(biāo)區(qū)的紋理密集，像素的值總和遠(yuǎn)大于具有同一窗口尺寸的其它區(qū)域，因而我們可以通過計(jì)算所到之處的窗口內(nèi)部像素的值總和，比總和的大小來判斷車牌目標(biāo)區(qū)。搜索步長(zhǎng)為2個(gè)像素，由左向右，由上向下進(jìn)行。算法如下式：式中，S為窗口2frameL2frameW中所有白像素?cái)?shù)碼之和，j和i分別為窗口中的橫縱坐標(biāo)，(kl，k2)為窗口像素的位置，(x0，y0)是S取最大值時(shí)的窗口中點(diǎn)，我們稱之為探點(diǎn)。窗口搜索的結(jié)果會(huì)使探測(cè)點(diǎn)位于車牌區(qū)域中。分別是原灰度圖像和處理后圖像及其投影的直方圖，可以看出來圖像處理后的車牌區(qū)域更加明顯，且易與其他部位分離。去閥值m為：其中δ為調(diào)整系數(shù)搜索邊界是從車牌區(qū)域的探測(cè)點(diǎn)同時(shí)向上和向卜進(jìn)行的，搜索范圍為2frarneW。這樣在縮小搜索區(qū)的同時(shí)可以準(zhǔn)確地定出車牌上下邊界yl，y2。一旦確定了車牌區(qū)域上下邊界y1，y2之后，就可以將牌照區(qū)域灰度值向垂直方向投影，方向公式如下：同樣選取閥值和跨距，就可以定出車牌得左右邊界x1，x2。區(qū)域定位算法的效果及流程圖：四、車牌圖像傾斜糾正（1）車牌的傾斜原因及類型：車牌圖像的傾斜主要有水平傾斜和豎直傾斜兩種類型：l 水平傾斜，指車牌圖像和水平方向成一個(gè)傾斜角度。它主要是因?yàn)榕臄z的時(shí)候攝像頭沒有架設(shè)好，而與水平方向有一個(gè)角度，或者是車牌本身安裝的原因，定位螺栓不在同一水平而上所引起的。最終就造成拍攝出來的圖像中的車輛在水平方向發(fā)生整體傾斜。l 豎直傾斜，是指車牌字符與豎直方向有一個(gè)傾斜的角度。它形成的原因主要是在拍攝車牌圖像時(shí)，由于攝像頭的光軸直線（即攝像頭的法向量）與車牌所在的平而不垂直，而是存在一定的夾角：也就是攝像頭的光軸直線與車體前進(jìn)方不平行，造成攝入汽車圖像中的車牌圖像在豎直方向上會(huì)產(chǎn)生畸變，這種畸變使得車牌的邊緣基本是水平的，但卻使牌照中的每個(gè)字符都有向左或向右的扭曲。如果車牌本身安裝出現(xiàn)問題，即車牌所在平面與水平地面并非垂直，出現(xiàn)一個(gè)角度，這種傾斜將更為加劇。另外，根據(jù)攝像頭安裝位置的不同，拍攝角度過大時(shí)，還可能出現(xiàn)其它形狀的車牌變形，如梯形、平行四邊形，甚至是任意四邊形。對(duì)于這些情況，有文獻(xiàn)提出使用Hough變換，求取車牌4個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)畸變車牌四邊形的4個(gè)頂點(diǎn)和歸一化車牌的4個(gè)頂點(diǎn)之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，求解雙線性空間變換方程，對(duì)畸變圖像進(jìn)行校正。本文以下主要考慮車牌圖像拍攝角度不大時(shí)的水平傾斜校正和豎直傾斜校正，對(duì)于產(chǎn)生其它形狀的變形暫時(shí)沒有考慮。（2）水平傾斜校正：通常車牌區(qū)域的上下邊緣是兩條明顯的平行直線。，一般都采用，Hough變換，檢測(cè)出這兩條直線的傾斜角度，然后對(duì)牌照進(jìn)行水平傾斜糾正。Hough變換是一種能夠在線條圖中檢測(cè)出己知形狀曲線的技術(shù)，它對(duì)局部的曲線斷裂和噪聲干擾不敏感，廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)鄰域。（3）豎直傾斜校正
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