基于圖像處理的汽車牌照的識別tuxiang(編輯修改稿)
2024-12-23 21:28 本頁面
【文章內容簡介】 都是固定的這些先驗知識，就可以確定出牌照的具體位置。本設計中采用的車牌，其寬高比為 1:3。從而確定出汽車牌照的具體位置。最后提取出的汽車牌照如下圖 : 圖 10 二值化的汽車牌照 圖 11 未進行二值化的汽車牌照 在汽車牌照自動識別過程中，字符分割有承前啟后的作用。它在前期牌照定位的基礎 上進行字符的分割，然后再利用分 割的結果進行字符識別。字符識別的算法很多，常采用垂直面積投影法來實現(xiàn)。面積投影法的公式如下 : 8 由于字符塊在豎直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值，并且這個位置應滿足車牌的字符書寫格式、字符尺寸和其他一些條件的限制。下圖是圖 10在垂直方向上的面積投影圖。從圖形中我們很直觀的看出 投影值中出現(xiàn)了 8條間隙， 6個字母中間的間隙只有 5個，還有三個間隙是字符間的。有字符的列其灰度值比較高，無字符的則相對比較低。依據(jù)這一點，再結合圖 10的特征，很容易得到每個字符的起始終止 位置。第一個字符 :110 第二個字符： 1018 第三個字符： 2841 第四個字符： 4248第五個字符： 6068 第六個字符： 6878 圖 12 車牌垂直方向上的面積投影圖 將圖 10按照上面的分析行數(shù)不變，列數(shù)分為六組，分別影射到六個不同的數(shù)組中。又因為在字符的模式識別中，其模板大小統(tǒng)一，因此得到的六個數(shù)組必須變換其大小，均統(tǒng)一成 26 14的形式。分割出來的六個字符如下所示，分別命名為 ， ， ， ， M6jpg并用 imwrite函數(shù)寫入圖像文件夾中，以便在后期處理中可以直接進行調用。 圖 12 分割出來的六個字符圖像 一般分割出來的字符要進行進一步的處理，以滿足下一步字符識別的需要。因為圖像中含有許多燥聲，這在預處理的圖像中已經看出來了。因此必須進行濾波，然后歸一化，二值處理。使其最后得到的圖像與標準模板一樣。只含有兩種灰度值 ,黑與白。但是對于車牌的識別，并不需要這么多的處理就已經 可以達到正確識別的目的。在此簡化了處理過程，未經濾波歸一化，直接進行后期處理。 字符的識別目前用于車牌字符識別 (OCR)中的算法主要有基于模板匹配的 OCR算法以及基于人工神經網(wǎng)絡的 OCR算法?；谀０迤ヅ涞?OCR的基本過程是 :首先對待識別字符進行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，最后選 9 最佳匹配作為結果。用人工神經網(wǎng)絡進行字符識別主要有兩種方法 :一種方法是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得的特征來訓練神經網(wǎng)絡分類器。識別效果與字符特征的提取有關，而 字符特征提取往往比較耗時。因此，字符特征的提取就成為研究的關鍵。另一種方法則充分利用神經網(wǎng)絡的特點，直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別。模板匹配的主要特點是實現(xiàn)簡單，當字符較規(guī)整時 對字符圖像的缺損、污跡干擾適應力強且識別率相當高。綜合模板匹配的這些優(yōu)點我們將其用為車牌字符識別的主要方法。 字符識別的算法如下 : 因此在字符識別之 前必須把模板庫設置好。 汽車拍照的字符一般有七個，大部分車牌第一位是漢字，通常代表車輛所屬省份，或是軍種、警別等有特定含義的字符簡稱；緊接其后的為字母與數(shù)字。車牌字符識別與一般文字識別在于它的字符數(shù)有限，漢字共約 50多個，大寫英文字母 26個，數(shù)字 10個。所以建立字符模板庫也極為方便。本次設計所識別的車牌只有字母與數(shù)字。為了實驗方便，結合本次設計所選汽車牌照的特點，只建立了 3個字母與 3個數(shù)字的模板。其他模板設計的方法與此相同。 分析字符分割得到的圖像以及其他車牌圖像中字符的特點，將模板大小定為 26 14； 背景為黑色，代表灰度值 0，字符邊緣為白色。代表灰度值 255。 設計過程如下： 1． 用畫圖工具先畫出 P、 F、 M、 0、 3等幾個字符的圖像。并分別保存為 ， ， ， ， ， 。根據(jù)畫圖的經驗其大小應略大于 26 14，以利于后面的處理。所得到的字符均為黑字白底。字體為方正姚體，大小 16號。 所畫出的圖形如下 : 2. 對 1中獲得的粗略圖像用 MATLAB進行處理。處理的方面包括 ，利用二維數(shù)組的映射關系實現(xiàn)，去掉開始 行 (列 )與結束行 (列 )即所有外圍像素點 緣。其實現(xiàn)方法與前面的汽車邊緣提取的方法相同，也是利用梯度算子。 換，切割為標準的 26 14格式。 3. 整個處理過程結束后，再用 imwrite 函數(shù)寫入圖像庫中，作為標準模板使用。 讀入字符圖像 與模板庫中的字母逐一進行相關運算 尋找相關度最大值所對應的模板 輸出此模
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