【導(dǎo)讀】recognition)已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。在歐美許多發(fā)達(dá)國。家，車輛識別技術(shù)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在交通管理的各個方面。邊緣檢測、車牌定位、車牌圖像預(yù)處理、車牌字符分割、字符識別等部分，其中車牌定位和字符識別部分是整個系統(tǒng)設(shè)計的核心和難點(diǎn)。市道路監(jiān)控、車輛流量統(tǒng)計等方面，本系統(tǒng)具有一定的實用價值。

　　

【正文】 置 leftflag=1，表示初步找到左邊界。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 26 (3)根據(jù) 車牌的實際 字符 寬高比是 430:90，結(jié)合上下邊界定位時求出的車牌的高度 plateheight，算出車牌寬度 platewidth。這樣就確定了一個臨時右邊界。 (4)計算整個臨時車牌區(qū)域內(nèi)的黑白跳變次數(shù) 賦給 AreaCount，如果AreaCount28*plateheight， 則 左邊界定位錯誤，重置標(biāo)志為 leftflag=0，繼續(xù)尋找左邊界。 (5) 如果 AreaCount28*height,再計算左邊界右邊的 2 個字符區(qū)域的 黑白跳變次數(shù) 賦給 temparray,如果 temparray7*plateheight， 則左邊界定位錯誤，重置標(biāo)志為 leftflag=0，繼續(xù)尋找左邊界。 (6)定位右邊界的方法與左邊界 相同 。 車牌上下 邊界 定位流程圖為圖 44所示，左邊界定位流程圖為圖 45 所示。 應(yīng)用此 算法進(jìn)行車牌定位的效果如圖 43。 圖 43 車牌定位示意圖 本文提出的車牌定位算法基于邊緣檢測 原理 ，有效的抑制了車牌區(qū)域外的噪聲信息，對不同條件下的車輛圖像有較好的適應(yīng)性， 處理速度比較快，效果比較好，基本滿足了本次設(shè)計的要求。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 27 對圖像進(jìn)行從下至上 水平直線掃描 每行黑 白 值改變次數(shù)賦給 count[i]，bottomflag==topflag==0 表示上下邊界未找到 count[i]toptest bottom=i， bottomflag=1 bottomflag==0amp。amp。count[i]bottomtest N Y top=i， topflag=1 bottomtop20 車牌上邊界為 top，下邊界為 bottom N 圖 44車牌上下邊界定位流程圖 Y 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 28 對圖像進(jìn)行 從左 至 右 垂直直線掃描 每行黑 白 值改變次數(shù)賦給 count[m]，leftflag=0 表示左邊界未找到 計算得到臨時右邊界 right left=i， leftflag=1 leftflag==0amp。amp。count[m]lefttest N Y 計算左右邊界區(qū)域跳變點(diǎn)數(shù)，賦給 AreaCount AreaCount28*plateheight？ 左邊界為 left Y N 計算左邊界右邊兩個字符區(qū)域跳變點(diǎn)數(shù)，賦給temparray temparray7* plateheight？ Y N 圖 45左邊界定位流程圖 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 29 第五章 車牌字符識別 及實現(xiàn) 車牌字符識別是 本次 設(shè)計的最終工作，車牌定位為車牌識別做了必要的準(zhǔn)備工作，字符識別首先要進(jìn)行字符分割，即從圖像中分割出來字符，其次，將字符轉(zhuǎn)化成文本字符。 字符分割 圖像分割 圖像分割是 基于某些 原則將一幅圖像或景物分為若干個特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的部分或子集，并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。為了辨別和分析圖像中的目標(biāo)，需要將他們分離出來，并且為進(jìn)一步識別和理 解圖像打下基礎(chǔ)。在車牌識別系統(tǒng)中，要把車牌圖像從整幅圖像中分割出來， 需要將整幅圖像分割成小 部分進(jìn)行處理，圖像分割的準(zhǔn)確程度對字符識別會產(chǎn)生巨大的影響，所以 ，必須采用合適的分割方法 ，進(jìn)行圖像分割。 圖像分割是 建立在像素間的“相似性”和“非連續(xù)性”的特點(diǎn)上，相似性是指圖像上某個區(qū)域內(nèi)像素具有某種相似的特性，非連續(xù)性是指像素灰度的不連續(xù)，形成跳變的階躍，或是像素紋理結(jié)構(gòu)的突變。 本系統(tǒng) 采用的分割方法是利用灰度差來完成的，即利用 目標(biāo)和背景之間的灰度差實現(xiàn) 分割的。 車牌字符分割 車牌字符特征 車牌圖像分割中重要的就是分割車牌字符，在分割字符的過程中要充分考慮到許多問題，其中比較重要的問題是車牌的邊框會造成分割不正確，其次，車牌的干凈程度和光照程度低，車牌傾斜等都會造成車牌的錯誤分割，還有車牌的字符之間的間隔符 (小圓點(diǎn) )對 也會對分割效果產(chǎn)生重要的影響 。本文前述的傾斜校正及二值化工作為車牌字符分割工作的順利進(jìn)行打下堅實的基礎(chǔ)。經(jīng)過大量理論研究 以及系統(tǒng)驗證 ，本文所 采用比例先驗知識與投影相結(jié)合的車牌字符分割方法得到的效果不錯。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 30 本系統(tǒng) 采用的投影的方式是建立在車牌大小、形狀、字符長寬高等相關(guān)比例先驗知識 基礎(chǔ)上的 ，對粘連字符進(jìn)行相關(guān)的切分，對分隔的字符進(jìn)行合并。實際生活中，牌照基本都符合國家規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)，如牌照共有字符 7 個，輪廓長一般為 430mm，寬一般為 140mm，字符總長度為 409mm，單個字符高 90mm，寬 45mm，字符間距 12mm（第二、三字符間距 34mm，中間小圓點(diǎn)寬 10mm，小圓點(diǎn)距兩邊字符距離為 12mm），首位為漢字（省簡稱），第二位為英文字母，第三位為英文字母或者數(shù)字，第四位到第七位均為阿拉伯?dāng)?shù)字。 因此，利用這些已經(jīng)知道的車牌先驗知識，可以準(zhǔn)確的預(yù)估字符區(qū)域，并準(zhǔn)確地進(jìn)行字符的分割與識別。 車牌字符分割算法 (1)車牌圖像預(yù)處理 車牌圖像 進(jìn)行 灰度化，灰度拉伸，二值化 。 的 規(guī)格， 首先算出 車牌中第二個和第三個字符之間的圓點(diǎn)分割符的位置 ， 用 i 表示車牌二值圖像的列， [i1,i2]表示圓點(diǎn)分割符 所在字符之間的區(qū)域 ， i1 為左邊界， i2 為右邊界，將 i1 到 i2 列之間的圖像區(qū)域像素點(diǎn)全部設(shè)為 0，這樣就去掉了圓點(diǎn)分割符。 (2)根據(jù)垂直投影進(jìn)行字符粗分割 從左至右 掃描車牌圖像，統(tǒng)計每一列的跳變點(diǎn)數(shù)， 賦給 whitecount[i],i為對應(yīng)的列，如果 whitecount[i]0,視 為找到第一個字符左邊界；繼續(xù)向右掃描，若 whitecount[i]=0， 視為找到第一個字符右 邊界；依次進(jìn)行此操作，記錄所有字符區(qū)域的左右邊界。 (3)根據(jù) 字符先驗知識進(jìn)行分割校正 根據(jù)第 (2)步的結(jié)果，若字符區(qū)域個數(shù) Tempwordcount7， 表示 字符區(qū)域需要合并。從右至左的前六個字符是英文和數(shù)字，只有漢字區(qū)域可能出現(xiàn)左右或左中右結(jié)構(gòu)，可能出現(xiàn)分割錯誤。因此，如果漢字區(qū)域分割結(jié)果大于 1，則將這些 分割出來的區(qū)域合并，得到一個正確的漢字區(qū)域。 字符分割流程圖如圖 51 所示。 車牌字符分割效果如 圖 51 所示。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 31 找到字符的左邊界， startflag=1(表示左邊界找到 )， startline(flagcount)=i 對圖像進(jìn)行 從左 至 右 垂直直線掃描 將每列白色像素點(diǎn)數(shù)賦給 whitecount[i] whitecount[i]0 amp。amp。startflag==0？ N Y 找到字符的右邊界， endflag=1(表示右邊界找到 )， endline(flagcount++)=i whitecount[i]==0amp。amp。startflag==1？ Y N 遍歷 startline 和 endline，先輸出漢字和六個字符 whitecount[i]0amp。amp。startflag==1amp。amp。endflag==0？ Y N 圖 51字符分割 流程圖 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 32 圖 52 字符分割 車牌字符識別 車牌字符識別屬于光學(xué)字符識別 (Optical Character Recognition)的 范圍， ORC是一門非常 綜合的學(xué)科，是圖像處理、概率論、信息論、語言學(xué)等學(xué)科的綜合，它 主要包括 誤識率、識別速度、 拒識率、 穩(wěn)定性、易用性等 指標(biāo)。 本次設(shè)計是車牌識別系統(tǒng)，主要 識別的 是汽車牌照上的字符，由于眾多客觀條件的制約導(dǎo)致字符識別率比較低，例如： (1)圖像質(zhì)量差， 分辨率太低 。 (2)車牌二值化的效果比較差，難以識別。 (3)字符結(jié)構(gòu)變形導(dǎo)致變成團(tuán)狀，字符缺失，斷裂。 (4)有些車牌字符 比較相似 ， 難以識別， 如“ Q”和“ O” ，“ 8”和“ B”等； 車牌 字符識別 雖然存在上述識別困難，但是也存在優(yōu)點(diǎn)，比如車牌字符數(shù)量少，一般只有 7 個字符，而且 7 個字符中共有 50 個漢字字符樣本， 10 個數(shù)字樣本， 24 個英文字母樣本（ I， O 除外），因此所需制作的樣本庫簡單，這樣處理速度比較快。 常用的字符識別方法 由于模式 特征存在的種類不同，因此，可以將模式識別方法 大致分為 3大 類。這 3 類 識別方法各有特點(diǎn)和優(yōu)勢，都可以用于字符的識別，必須根據(jù)字符不同的特征有條件的來進(jìn)行選擇。 統(tǒng)計模式法 統(tǒng)計模式識別是對模式的統(tǒng)計分類方法，把模式 類看成是用某個隨機(jī)向量實現(xiàn)的集合。這種方法抗噪聲干擾能力強(qiáng)，識別效果比較好 。但也存在比較明顯的缺點(diǎn)，如果 模式比較復(fù)雜 ，則提取模式的特征比較困難，而且只注重局南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 33 部，忽略整體，因此，只適合模式簡單的目標(biāo)。 結(jié)構(gòu)模式法 模式識別是用模式的基本組成元素（基元）及其相互間的結(jié)構(gòu)關(guān)系對模式進(jìn)行描述和識別的方法。它的研究的對象是基元，就 像文章中的字、詞、短語和句子，這些構(gòu)成了一遍文章，所以在這里我們研究的是字符的組成結(jié)構(gòu)，這種方法也被 稱為句法模式識別，這種識別方法容易識別變化的字符和 區(qū)分相似的字符。同樣，在實際應(yīng)用中，抗干擾能力差，不能夠識別存在較大噪聲的字符。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 該方法是基于 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 原理實現(xiàn)模式識別。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 法具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，主要表現(xiàn)在三個方面：聯(lián)想存儲功能 ， 自我學(xué)習(xí)功能，快速優(yōu)化的功能，這些功能很強(qiáng)大，能夠提高識別的效果和速度。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 具有會 出現(xiàn)誤識、不適合實時識別系統(tǒng)、學(xué)習(xí)樣本難采集等 缺點(diǎn)。 本文的車牌字符識別方法 正如 3大類的識別方法各有千秋，本文采用的是模板匹配法，模板匹配法是是統(tǒng)計模式 法 和結(jié)構(gòu)模式 法 相結(jié)合的產(chǎn)物，經(jīng)過理論研究和實驗論證，采用模板匹配法進(jìn)行字符的識別準(zhǔn)確率較高，效果不錯。模板匹配法包括以下 創(chuàng)建字符模板 、 字符匹配 兩 大步驟 ，簡述如下： 創(chuàng)建字符模板 匹配模板用來比對從車牌分割出來的字符圖像。字符圖像的尺寸必不能太大，也不能太小。因為太大，模板匹配所需時間就長，太小，包含的有用信息就會減少，表達(dá)的內(nèi)容就不夠完整。由于圖像的尺寸基本固定導(dǎo)致模板的 尺寸大小也是基本固定的。牌照圖像中的字符寬度一般不超過 20 個像素，為了保證字符匹配的準(zhǔn)確性，本系統(tǒng)采用的 20*40 像素的二值化的模板。 字符匹配 將輸入的車牌字符圖形特征與模板庫中的字符特征做比較，相似度最大者記為最佳匹配。根據(jù)預(yù)先設(shè)置的規(guī)則，輸出文本字符。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 34 第六章 系統(tǒng)測試及分析 測試的目的 軟件測試是對軟件各個方面的需求分析，是軟件的性能檢測，是對編碼的最終復(fù)審 ，是保證軟件成品質(zhì)量的重要步驟，是實現(xiàn)軟件經(jīng)濟(jì)價值的重要保證 。軟件測試在軟件最終形成過程中占有重要的地位， 任何軟件必須通過測試，才能去發(fā)現(xiàn)錯誤，才能去更正錯誤，軟件測試者的主要工作是找出軟件的缺陷，然后軟件設(shè)計者根據(jù)測試的結(jié)果做出相應(yīng)的改進(jìn)，直至滿足軟件消費(fèi)者的需求。 總之，軟件測試 是軟件制作過程中必不可少的 。 車牌識別系統(tǒng)的測試 本次設(shè)計的 車牌識別系統(tǒng)是一個 比較完整的軟件系統(tǒng)，是一個可以被運(yùn)用于實際生活中的軟件系統(tǒng)，系統(tǒng)設(shè)計完成后 ， 對界面效果，各個模塊 ，軟件性能各個方面 進(jìn)行了詳細(xì)的檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果做出相應(yīng)的完善與修改，最終，軟件系統(tǒng)能夠 正常運(yùn)行 ，功能能夠基本實現(xiàn)。 軟件界面測試 對軟件界面進(jìn)行測試，就是檢查程序運(yùn)行時，界面中是否有錯別字， 是否有 表述不妥的標(biāo)題、標(biāo)簽，或一些顯示的畫面是否正常。在測試時特別注意界面中有沒有標(biāo)題、標(biāo)簽寫錯，包括運(yùn)行時彈出的對話框中是否有誤，還特別做了用以區(qū)別的標(biāo)題欄圖標(biāo)。在單擊按鈕時，鼠標(biāo)移動到哪個按鈕上，該按鈕應(yīng)為高亮度顯示，測試中反應(yīng)良好。本軟件系統(tǒng)的每一個功能模塊對應(yīng)著一個按鈕，同時為了基于快捷的思想，設(shè)計了一個“一步檢測”的按鈕，通過此按鈕，可以很快地識別車牌。經(jīng)測試所有的按鈕均能正常使用，所有的功能模塊均能正常運(yùn)作。 模塊功能 測試 模塊功能測試，就是為了檢查在模塊中有沒有不能實現(xiàn)或?qū)崿F(xiàn)有問題的功能，或是運(yùn)行是否穩(wěn)定以及能否反復(fù)使用。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書（論文） 35 應(yīng)該