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    基于機器視覺的車牌識別系統(tǒng)設計*

    2018-12-03 08:25:04麥康機
    機電工程技術 2018年11期
    關鍵詞:字符識別邊框車牌

    莫 玲,麥康機

    (廣東技術師范學院機電學院,廣東廣州 510665)

    0 引言

    車輛車牌號碼識別(LPR)技術由美國道路交通管理協(xié)會在20世紀80年代初期率先向外界發(fā)布,LPR技術在90年代初被廣泛使用并推上市場。隨著計算機技術和模式識別技術不斷發(fā)展,LPR技術日趨成熟,大量運用于城市道路智能交通管理系統(tǒng)中[1-2]。

    車輛車牌號碼識別的關鍵技術在于機器識別和數(shù)字圖像處理技術,這也是機器視覺在車牌字符識別領域的重要應用之一。本文作者針對我國中小型汽車牌照進行車牌字符識別研究,研究內(nèi)容主要包括6個主體,分別為:車輛牌照圖像的采集、圖像預處理、車牌及外框區(qū)域粗定位及提取、車牌和字符歪斜角度計算及糾正、車牌號碼、字符分割和車牌號碼字符識別。

    1 系統(tǒng)總體框架設計

    該車牌識別系統(tǒng)用到的軟件為MATLAB,系統(tǒng)的基本組成包括以下幾個部分:

    (1)采集車牌圖像;

    (2)車牌圖像的預處理;

    (3)車牌區(qū)域粗定位;

    (4)車牌精確定位;

    (5)字符分割;

    (6)字符識別。

    車牌字符識別系統(tǒng)的主要流程圖如圖1所示。

    2 GUI人機交互界面設計

    圖1 車牌字符識別系統(tǒng)流程圖

    GUI(Graphical User Interfaces)人機界面是MATLAB軟件中用于構(gòu)建面向用戶的人機交互界面,由軟件內(nèi)部攜帶的圖形用戶界面設置編程實現(xiàn)[3-4]。用戶通過設置GUI界面,利用GUI界面操作與其相連的程序(即.m文件),具有操作便捷、觀察方便的特點,可直觀查看程序各步驟的演示效果,為用戶帶來極大便利。

    系統(tǒng)所建立的GUI人機交互界面如圖2所示。窗口的右邊為圖像處理模塊按鈕;左邊為圖像顯示模塊。右邊按鈕包含5個基本的圖像處理操作,分別為:讀入車牌原始圖片、數(shù)字圖像處理、車牌區(qū)域分割與提取、車牌號碼、字符串提取和字符串識別結(jié)果輸出。為更好地顯示各部分處理細節(jié),各部分都設置了對應按鈕用于執(zhí)行圖像處理相應算法。

    圖2 GUI人機界面操作界面

    車牌圖像的處理結(jié)果最終以圖片形式顯示在GUI左邊子窗口中。左邊子窗口共計12個,從上至下分1層,第1層分別顯示輸入的車牌原圖像、預處理階段各處理結(jié)果和車牌定位處理結(jié)果;第2層從左到右依次顯示:字符分割、字符歸一化的車牌字符圖片;第3層用于顯示LPR程序識別車牌號碼結(jié)果。在GUI人機界面點擊輸入圖像按鈕后,將圖像導入程序,逐次點擊各處理步驟按鈕,程序執(zhí)行相應功能命令。

    3 車牌圖像預處理

    車牌圖像的預處理階段,將直接獲取的彩色圖像根據(jù)圖像灰度轉(zhuǎn)化公式,將彩色圖像變換為灰度圖及二值圖?;叶然侵笇⒂蓄伾娜S圖像中像素點按轉(zhuǎn)換公式,轉(zhuǎn)化為像素值介于0~255的灰色圖像[3]。這里選取了幾種情況的車牌圖像,對彩色車牌原始圖像灰度化處理后,處理結(jié)果如圖3所示。

    圖3 灰度化處理后車牌圖像

    由于車牌圖像會受到不均勻光照和物體表面光線反射、天氣因素、成像設備、圖像傳輸過程中像素變化等影響,會對圖像處理產(chǎn)生噪聲影響,這些噪聲主要表現(xiàn)為一些亮度較大的細小孤立像素點和像素塊,在圖像中通常為像素極值[5]。噪聲的存在會在圖像中形成亮、暗跳變點,影響圖像原始信息,極大地影響圖像分割提取、特征提取、內(nèi)容識別等處理,因此,需要將噪聲濾除。首先,采用巴特沃斯低通濾波器過濾噪聲。而不均勻光照產(chǎn)生的局部灰度值改變也易影響后續(xù)基于閾值變換的圖像二值化結(jié)果,導致車牌區(qū)域可能丟失,二值化效果不理想,因此需要消除不均勻光照影響。然后,論文選用頂帽變換方法處理圖片,即:將濾波后圖像與提取到的背景圖矩陣作減法得到新圖像。經(jīng)處理后,車牌亮度相對低一些的背景圖像被去除,圖像中代表車牌區(qū)域的前景部分基本清晰提取,圖像二值化后車牌區(qū)域的信息不易丟失。最后,采用Ostu法進行車牌圖像二值化處理,根據(jù)車牌圖像中目標車牌區(qū)域和背景灰度差別最大的特點,圖像根據(jù)各個灰度值依次分為兩部分,當求得兩部分的灰度值差別最大,這兩部分對應目標車牌區(qū)域和背景部分,此方法能隨不同圖片灰度值變化自適應選取最佳閾值,且計算簡單。應用Ostu自適應閾值法對圖像進行二值化處理后效果如圖4所示。

    4 車牌定位與字符識別

    圖4 Ostu閾值法二值化圖

    從實際采集到的車牌圖像分析,選取基于水平、垂直投影和車牌區(qū)域灰度紋理特征方法進行車牌粗定位,再結(jié)合粗定位后車牌字符區(qū)域的灰度紋理特征,檢測比較跳躍點數(shù)的方法去除鉚釘和邊框,實現(xiàn)車牌精確定位[6]。對預處理后的二值圖進行水平、垂直投影掃描,繪制其水平、垂直投影直方圖。通過統(tǒng)計水平直方圖上灰度點數(shù)變化曲線最高點對應的行數(shù),在依次向兩邊逐行追溯,統(tǒng)計各行的灰度點數(shù),設定合理閾值,當計算的灰度點數(shù)小于或等于設置閾值時,停止計算并記錄下此時的行數(shù)PY1或者PY2作為車牌的上、下邊界。由于車牌上、下邊框存在,車牌上、下邊界的灰度點數(shù)一般較大,但考慮到車牌可能會發(fā)生一定傾斜,經(jīng)過多次測試得出將閾值設定為50較為合理,即使車牌發(fā)生傾斜使得上、下邊角被忽略也不會丟失字符信息,不影響后續(xù)車牌精定位,車牌定位結(jié)果如圖5所示。

    圖5 車牌定位

    由于車牌一般用鉚釘固定,此固定方式牢固性較差,在長期使用過程中受震動影響易產(chǎn)生脫落,產(chǎn)生傾斜;另外不同的拍攝角度會使圖像中車牌發(fā)生不同程度傾斜,對后續(xù)車牌字符分割和字符識別都帶來困難,該系統(tǒng)采用的車牌分割方法是基于字符水平、垂直投影直方圖,尋找車牌中字符區(qū)域和非字符區(qū)域間無像素點的區(qū)域作為分割線,傾斜較大的字符在水平上的投影為連續(xù)的,使得這些無像素點區(qū)域消失;另外,切斜的字符會使得基于端正字符的識別方法錯誤率提高。因此有必要對車牌進行傾斜糾正。本文作者采用Hough變換法對傾斜車牌進行旋轉(zhuǎn)矯正,處理結(jié)果如圖6所示。

    圖6 車牌傾斜矯正結(jié)果

    最后,車牌區(qū)域定位后,進行車牌字符分割,對車牌各字符進行分離,用于字符識別。經(jīng)過多次試驗,在比較水平方向車牌區(qū)域灰度跳變點數(shù)法的基礎上,采用改進的結(jié)合形態(tài)學處理和水平垂直投影的方法,同時去除水平和垂直邊框,達到提取字符串的目的,具體步驟如下:

    (1)根據(jù)車牌外邊框長寬比為3,計算各車牌區(qū)域長寬比t,設定合理閾值b=2.5,當t<b時,車牌區(qū)域上下邊框向內(nèi)縮減10行,減少車牌邊框外的部分。

    (2)對圖像形態(tài)學處理,去除細小點和小區(qū)域干擾,接著圖像水平、垂直投影,分別提取圖像水平方向1/7~6/7區(qū)域的投影和圖像垂直方向1/15~14/15區(qū)域的投影,這兩個區(qū)域包含絕大部分字符和鉚釘且不包含邊框,繪制出其投影直方圖,文中給出第一張車牌圖的水平投影直方圖,如圖7(a)所示,垂直投影直方圖如圖7(b)所示。

    圖7 水平、垂直投影直方圖

    (3)計算提取到的水平、垂直投影各自的平均值mean和最小值min,這兩個值之間區(qū)域為帶邊字符區(qū)域。設定判斷條件,分別從左、右和上、下逐行統(tǒng)計水平、垂直方向的投影值,當投影值在此區(qū)域外,繼續(xù)追溯;否者,停止追溯并記下此時行、列坐標,以此坐標切割出車牌字符區(qū)域,獲得初步去除外邊框和部分鉚釘?shù)能嚺茍D像,此圖以符號A表示。

    (4)對去除外框后的車牌進行形態(tài)學處理,盡可能去除不必要部分,同時保留字符串部分,運用基于比較水平方向車牌區(qū)域灰度跳變點數(shù)的方法,改進閾值為10,可以較為精確提取字符串上、下坐標,以此坐標從圖像A中提取精確上、下邊界車牌字符串圖,此圖標記為B,精確提取出上、下邊界的車牌圖像。

    (5)提取字符左邊界,運用矩形算子對圖像進行形態(tài)學閉運算處理,將每個字符筆畫形成連通域,消去連通域面積小于400的殘余邊框和較小干擾的區(qū)域。左邊框的干擾信息完全去除后,可以通過列掃描來精確定位出車牌字符左邊界坐標,以此坐標在B中切割出字符串。

    采用基于垂直投影直方圖的字符分割方法,將每個車牌字符分割后得到7個字符,分割算法流程圖如圖8所示。

    圖8 車牌圖像分割算法流程圖

    由于實際分割出的字符長、寬和標準字符的大小不一,所以,需要將車牌圖像分割出的字符大小和占比歸一化處理。最近鄰插值法的計算方法是將像素點P附近最近的像素點灰度值作為像素點P灰度值。

    最后,采用基于比較歐幾里得度量(Euclidean distance)的模板匹配算法,以字符間的歐幾里得度量作為判斷依據(jù),歐幾里得度量距離值最小的兩個字符圖片被判斷是同一個字符[7-9]。模板匹配法字符識別具體步驟如下:

    (1)字符識別前,通過訓練已知樣本字符,創(chuàng)建字符圖像模板,每張模板字符圖片采用圖片中對應字符命名,例如:含有字符“粵”的圖片,用“粵”字命名該字符圖片,含有字母“A”圖片,采用“A”字母命名該字符圖片,構(gòu)建標準模板需要包含10個數(shù)字(0~9),26個英文字母(A~Z)、23個省份、4個直轄市和5個自治區(qū)簡稱合計32個中文字符。車牌字符圖像模板如圖9所示。

    圖9 字符圖像模板

    (2)設置模板庫和待識別字符所在文件的搜索路徑,按順序?qū)⒛0鍘熘械膱D片和待識別字符圖片全部讀入MATLAB軟件,逐個識別每張待識別字符圖片。首先,求它與每個字符模板圖片的歐幾里得度量,得到一個含有像素1的結(jié)果圖像,統(tǒng)計結(jié)果圖像中像素為1的個數(shù),求出每個模板字符圖像與待識別字符圖像歐幾里得度量;然后,對比每個計算結(jié)果,取最小歐幾里得度量對應的模板字符圖片,該圖片名字即字符識別結(jié)果,將其存入字符數(shù)組str中,當所有字符識別完成,將字符數(shù)組str中的文符串輸出,得到識別的車牌號碼,識別結(jié)果如圖10所示。

    圖10 車牌字符識別結(jié)果

    文中用于車牌識別系統(tǒng)的計算機CPU為I5-4200U,主頻率1.6 GHz,運行內(nèi)存4 GB,車牌字符識別程序單張圖片字符識別運行時間平均為43 s。目前,車牌字符識別正確率為45.7%,有待進一步改進和優(yōu)化識別程序。

    5 結(jié)論

    主要研究基于MATLAB的車牌圖像預處理、車牌定位、車牌分割和車牌字符識別。實驗結(jié)果表明,所用方法能夠較為準確地自動識別車牌圖像中的漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字。

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