車牌識別攝像機設(shè)計-文庫吧資料
2025-06-12 17:16本頁面
【正文】 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。對于這些情況，有文獻提出使用 Hough變換，求取車牌 4個頂點坐標，根據(jù)畸變車牌四邊形的 4個頂點和歸一化車牌的 4個頂點之間的一一對應(yīng)關(guān)系，求解雙線性空間變換方程，對畸變圖像進行校正。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)一個角度，這種傾斜將更為加劇。 ? 豎直傾斜，是指車牌字符與豎直方向有一個傾斜的角度。它主要是因為拍攝的時候攝像頭沒有架設(shè)好，而與水平方向有一個角度，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。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。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 點同時向上和向卜進行的，搜索范圍為2frarneW。窗口搜索的結(jié)果會使探測 點位于車牌區(qū)域中。搜索步長為 2個像素，由左向右，由上向下進行。本文采用了窗口搜索的方法尋找車牌潤標。 ? 汽車牌照內(nèi)部有接近水平的一排字，而且字跡要相對清晰。根據(jù)這些條件和參數(shù)可以獲得有利于定位方法實現(xiàn)的信息： ? 拍照使用國內(nèi)統(tǒng)一標準的牌照，因而具有統(tǒng)一規(guī)格的尺寸。因而要考慮己經(jīng)具備的一些條件和參數(shù)以簡化方法的復(fù)雜度。本課題的 δ 的取值為 2。因此，在不知道物體尺寸和位置的時候，很難準確確定濾波器的 δ 值。如果取小 δ 值，又有可能平滑不完全而留有太多的噪聲。高斯平滑運算導(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。為了避免檢測出非顯 著 邊緣，應(yīng)選擇一階導(dǎo)數(shù)大 于 謀一閥值的零交點作為邊緣。這一點可以用二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點來實現(xiàn)。 這種方法的特點是圖像首先與高斯濾波器進行卷積，這一步即平滑了圖像又降低了噪聲，孤立的噪聲點和較小的結(jié)構(gòu)組織將被濾除。一幅圖像中，有可能又邊緣的地方并非邊界，也有可能物體的邊界在圖像中不成為邊緣，這是因為現(xiàn)實中的物體是三維的，而圖像只有二維信息，從三維到二維的投影成像不可避免的會丟失一部分信息；另外成像過程中的光照和噪聲也是不可避免的重要因素。邊緣檢測不僅用于圖像分割，也是紋理分析等其他圖像分析的重要信息源和形狀特征基礎(chǔ)。更重要的是使用這種中值濾波，除有效地消除噪聲外，還能有效地保護邊界信息。取窗口長度為奇數(shù) m（ m為奇數(shù)），對此序列進行中值濾波，就是從輸入序列中相續(xù)抽出 m個數(shù)， fiv,fi, fi+v，其中救火窗口的中心值， v= (ml)/2，再將這 m個點的數(shù)值按其數(shù)值大小排列，取其序號為正中間的那個數(shù)作為濾波器輸出。在一定條件下，可以克服線性濾波器所帶來的圖像細節(jié)模糊，而且對濾波脈沖及圖像的掃 描 噪聲比較有效。 Mf 其中，對于灰度級為 256的圖像而言： Mg=Mf=255 （ 3） 圖像中值濾波 中值濾波是一種非線性的濾波技術(shù)，由于實際計算過程中并不需要圖像的統(tǒng)計特性，所以比較方便。令原圖像 f(x， y)的灰度值范圍是 [a， b]，線性變換后，圖像 g(x， y)的范圍為 [O， Mf]， g(x， y)和 f(x， y)的變換關(guān)系的數(shù)學表達式為： O 0≤ f(X,Y)A G(X,Y)= ?? = ?????0b??? 這是如將圖像灰度線形擴展， 才 能顯著改善圖像質(zhì)量，達到增強圖像的對比度和分辨率。 C 成像時曝光不足或者過度而使得圖像的灰度變化范圍太窄。 如果造成圖像對比度不足的原因為： A被攝像物的遠近不同，使得圖像中央?yún)^(qū)域和邊緣區(qū)域的灰度失衡。還有些采用一種簡便有效的線性濾波器進行圖像中字符特征的增強，得到一個亮度明顯高于背景的牌照字符區(qū)域，經(jīng)進一步的定位處理就很容易確定其具體位置 。因此，研究者們提出各種有效的增強圖像對比度的方法，如灰度線性變換、線性濾波器、直方圖修整法等。一些 系統(tǒng)的攝像部分采用單色 CCD 攝像頭則可以直接得到灰度圖像。但由于系統(tǒng)的圖像采集部分工作于開放的戶外環(huán)境，加之車牌的整潔度、自然光 照條 件 、車輛行駛速度等因素的影響，車輛圖像可能出現(xiàn)模糊、歪斜和缺損等嚴重缺陷， 因此需要對原始圖像進行識別前的預(yù)處理。如果不知道字符在牌照中的排列位置，那么每個位置的候選字符可以達到 70 個，如果知道了它的位置，那么該位置的候選字符至多有 34個，尤其是對牌照的第 6 位，候選字符只有 10 個數(shù)字 。設(shè)第 1個 字符中心和第 2 個字符的中心間距為一個長度單位，以第 1 個字符中心為原點，那么非使館車牌的其余字符中心的橫向位置應(yīng)分別為： 1， ， ， ， 和 ，字符的寬度同樣為 。 車牌特征分析結(jié)論： 首先，結(jié)合車牌分析結(jié)論，利用其中的特征 6 點可以構(gòu)造牌照字符的格式模型，這個模型在其后的用來指導(dǎo)牌照定位后、字符識別前的字符分割。 ，無論哪種車牌，外輪 廓都有一個寬度不大的輪廓線，輪廓線的顏色和字符顏色一致，與背景的亮度差異很大。由于使館牌照 出現(xiàn)的概率很小，將之視為小型車牌照一種變形情況，不單獨處理，后面提出的車牌格式均值后一種格式情況； ，車牌中每一位的可能字符如下：第 1 位， 30 個省份的簡稱和“使”字，共有31 個字符（暫時不考慮軍警車）；第 2 位，除去字母“ I”之外的 25 個英文大寫字母；第 3位，除去字母“ I”和字母“
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