改進(jìn)的車牌相似字符分級分類識別算法研究

瞿 中，常慶麗，王永昆，李夢露

（1.重慶郵電大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，重慶 400065；2.重慶郵電大學(xué) 移通學(xué)院，重慶 401520）

0 引 言

一個完整的車牌字符識別系統(tǒng)（license plate character recognizer，LPCR）通常包含字符圖像預(yù)處理、字符特征提取和分類器判決［1］，［2］三個階段。在這三個階段中，選取何種字符特征和字符識別方法進(jìn)行字符判決將影響整個識別系統(tǒng)的識別率。目前，關(guān)于車牌字符圖像的識別方法很多，最常用的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法和基于模板匹配的識別方法［2］。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法［3－5］計算量大，算法復(fù)雜，實時性不高；而模板匹配方法［6－8］實現(xiàn)簡單，其實時性相對而言要高很多。除此以外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法不易區(qū)分相似字符，如B和8、D和0、2和Z等；而模板匹配方法雖然較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法易識別相似字符，但是準(zhǔn)確率并不高。綜合考慮到模板匹配方法的優(yōu)劣，通過研究模板匹配方法算法思想和針對相似字符的特點，并結(jié)合分級分類思想，本文針對單一使用模板匹配車牌字符識別算法識別準(zhǔn)確率低的缺點進(jìn)行改進(jìn)，并對實際抓拍的車牌圖像進(jìn)行自動識別測試。實驗結(jié)果表明，該字符識別算法準(zhǔn)確率達(dá)到了系統(tǒng)的要求標(biāo)準(zhǔn)，并具有良好的魯棒性和實時性。

1 字符識別系統(tǒng)設(shè)計

本文設(shè)計的LPCR 系統(tǒng)分為模板部分和測試部分，其中模板部分主要是建立一個完整的字符模板庫，為字符系統(tǒng)的識別做準(zhǔn)備工作；測試部分主要是將分割得到的字符圖像經(jīng)過處理，然后與字符模板庫進(jìn)行匹配，得到置信度最大的模板，從而輸出識別結(jié)果。系統(tǒng)設(shè)計流程如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)流程

在測試部分，二值化處理可能使得字符圖像信息有不同程度的丟失，對于整個系統(tǒng)的識別結(jié)果會產(chǎn)生很大影響。為了使得圖像信息丟失最少，閾值的選取尤為重要。本文采用由Ying Wen［2］等提出的一種改進(jìn)的Bernsen算法對字符圖像進(jìn)行二值化處理。

2 改進(jìn)的相似字符識別方法

經(jīng)過預(yù)處理得到的車牌字符圖像并非都是清晰、標(biāo)準(zhǔn)的，可能出現(xiàn)噪聲、斷裂、粘連等圖像［8－9］。選擇的字符識別方法必須對這樣的圖像有一定的魯棒性。因此，基于實際應(yīng)用中的系統(tǒng)要求，本文采用模板匹配方法作為基本的字符識別方法，并結(jié)合分級分類思想以及相似字符集的特點，提出一種改進(jìn)的分級分類車牌相似字符識別算法。該方法首先需要建立一個標(biāo)準(zhǔn)的模板庫，為識別做好準(zhǔn)備。

2.1 模板的建立

對模板匹配識別方法來說，模板庫建立的好壞至關(guān)重要，會直接影響到識別率。因此，在建立字庫之前，要搜集完整的字符集樣本，然后進(jìn)行濾波、二值化、歸一化等預(yù)處理，使得圖像的有用部分得到加強(qiáng)，最后提取出字符特征作為匹配模板。

傳統(tǒng)的字符分類模板庫主要分為漢字模板庫、字母模板庫、數(shù)字字母模板庫、數(shù)字模板庫。對于大多車牌字符的識別，傳統(tǒng)字符分類模板庫是適用的，但隨著車主自主選擇和自編車牌號的盛行，車牌的最后三個字符不再僅僅局限在數(shù)字模板庫，而可能出現(xiàn)字母，甚至教練車、警車等的車牌最后是漢字［10］的情況。

車牌編排的靈活性使得傳統(tǒng)的模板庫［11］分類不再適用，因此，本文對模板庫進(jìn)行改進(jìn)以適應(yīng)當(dāng)前各種靈活編號的車牌。針對車牌的七個字符重新設(shè)計了漢字模板庫、字母模板庫、數(shù)字字母模板庫、數(shù)字字母漢字模板庫四個模板庫。傳統(tǒng)的模板庫分類和本文改進(jìn)的模板庫分類對比如圖2所示。

圖2 新舊模板庫對比

選取典型測試樣本進(jìn)行測試，對第五和第六個字符對應(yīng)的模板庫進(jìn)行了更新，更新前后的匹配效果如圖3所示，同時對第七個字符對應(yīng)的模板庫也進(jìn)行了更新，更新前后的匹配效果如圖4所示。

圖3 第六個字符對比效果

圖4 第七個字符對比效果

從圖4和圖5可以看到，更新后的模板庫可以有效地識別新型車牌號碼。

2.2 改進(jìn)的相似字符識別算法

在成功提取字符特征、構(gòu)建模板庫后，接下來進(jìn)行待識別字符的匹配。針對單一使用模板匹配算法對相似字符識別率低的缺點，本文在通用模板匹配識別的基礎(chǔ)上，利用局部特征區(qū)域?qū)ο嗨谱址M(jìn)行二次識別，達(dá)到了很好的效果。具體識別算法步驟如下：

（1）首先對字符圖像進(jìn)行二值化處理、去噪處理和歸一化處理；

本文將字符圖像和模板按照邊框比例縮放，將大小歸一化為16×20；

（2）對歸一化后的各二值圖像進(jìn)行特征提取，將提取的特征向量與模板庫中各相應(yīng)模板特征向量［12］進(jìn)行比較得到相似度；

本文考慮到歸一化后的圖像信息僅包括320個像素值，為了使匹配結(jié)果更加準(zhǔn)確，采用320維的特征向量；

（3）采用通用模板匹配方法對各字符圖像進(jìn)行第一次識別，預(yù)處理后得到P個歸一化后的二值圖像為

｛fI（i，j），i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n｝，I＝1，2，…，P

模板庫中各模板為

｛TK（i，j），i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n｝，K＝1，2，…，Q

其中fI（i，j），TK（i，j）分別表示（i，j）點處待識別圖像和模板圖像的像素值，為了計算簡便，字符有效區(qū)域像素值取值“1”，字符背景區(qū)域像素值取值“0”，最終得到匹配系數(shù)τk，如式（1）所示

其中，ΔTk統(tǒng)計模板圖像Tk中白色像素點的個數(shù)，如果τk的最大值為τq，那么輸入圖像｛fI（i，j）｝是τq所對應(yīng)的圖像；

（4）判斷步驟（3）得到的識別結(jié)果是否在特征上屬于某個相似字符集合；

例如本文將“A”、“4”作為一個相似字符集合，將“B”、“S”、“8”作為一個相似集合等；

（5）如果第一次的識別結(jié)果屬于某個相似字符集，就在該相似字符集內(nèi)采用局部特征匹配方法，相應(yīng)地選取相似字符特征中差別最大的區(qū)域作為特征區(qū)域與模板庫中的各模板字符對應(yīng)區(qū)域進(jìn)行匹配運(yùn)算。相似字符的差異定義標(biāo)準(zhǔn)［11］是將待識別字符以幾何中心為原點分為四部分，分別對這四部分進(jìn)行分析排查，找出相似度差別較大的特征區(qū)域與模板的對應(yīng)區(qū)域進(jìn)行匹配；

例如，字符“8”和“B”的最大差別區(qū)域如圖5（a）所示。字符“D”和“0”的最大差別區(qū)域如圖5（b）所示。

圖5 相似字符最大局部特征對比

（6）如果第一次的識別結(jié)果不屬于任何相似字符集，那么直接輸出識別結(jié)果。

改進(jìn)的車牌圖像相似字符識別算法處理流程如圖6所示。

本文對相似字符的誤識別處理改進(jìn)進(jìn)行實驗測試。測試結(jié)果如圖7所示，傳統(tǒng)的模板匹配將字符“0”識別為字符“D”，改進(jìn)后則可正確的識別。

3 實驗結(jié)果與分析

本文字符識別系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境為VS2008＋OpenCV2.1。

實驗選擇兩組車牌圖像，第一組包括500張大小為200萬像素的高速卡口車牌圖像，定量評估本文改進(jìn)模板庫對車牌后三個字符處理的改進(jìn)效果。

不同情況下典型的4張車牌圖像測試結(jié)果如表1所示。

從表1的測試結(jié)果可以看出，第一組車牌號屬于常規(guī)車牌，因此兩種方法的識別結(jié)果都是準(zhǔn)確的；第二組車牌號屬于新型車牌號，傳統(tǒng)模板庫將后三個字符和數(shù)字模板庫進(jìn)行匹配，導(dǎo)致第五個字符“B”被誤識為“8”，而改進(jìn)的模板庫可以正確識別；第三組車牌號以及第四組車牌號和第二組一樣，改進(jìn)的模板庫可以準(zhǔn)確識別。對車牌號碼后三個字符出現(xiàn)字母，或最后一個字符出現(xiàn)漢字的情況，采用改進(jìn)的模板匹配算法可以準(zhǔn)確識別各類新型車牌。

第二組實驗測試圖像包括不同環(huán)境下1030 張大小為200萬像素的高速卡口車牌圖像，定量評估對相似字符處理的改進(jìn)效果，樣本中常見的相似字符車牌實驗結(jié)果分析如表2所示。

表2 相似字符測試結(jié)果

綜合上述兩個實驗，本文算法在改進(jìn)模板庫的同時，還對相似字符做了二次識別處理，本文字符識別系統(tǒng)綜合性能比較如表3所示。

表3 系統(tǒng)綜合性能比較結(jié)果

由表3可以看出本文算法識別率較改進(jìn)前有了明顯提高。實驗中，對1030張測試樣本進(jìn)行識別時間的測試，每個字符圖像的平均識別時間為0.78125ms，達(dá)到了實際應(yīng)用中字符識別系統(tǒng)的實時性要求。

4 結(jié)束語

針對單一使用模板匹配車牌字符識別算法識別準(zhǔn)確率低下的缺點，本文綜合考慮到模板匹配方法的優(yōu)劣，以及車牌字符集自身的特點，結(jié)合分級分類的思想，并通過研究模板匹配算法和相似字符容易誤識別的特點，采用一種基于模板匹配算法的改進(jìn)車牌相似字符識別方法使得字符識別系統(tǒng)識別率較傳統(tǒng)方法提高了10.1%。本文對字符識別系統(tǒng)綜合性能進(jìn)行了比較，測試結(jié)果表明，該字符識別方法準(zhǔn)確率達(dá)到了系統(tǒng)的要求，并具有良好的魯棒性和實時性。

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