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車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的研究

作者: 時(shí)間:2011-09-13 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

摘要:在對(duì)車輛研究的基礎(chǔ)上,采用基于灰度二值化的連通域搜索的車牌照粗分類算法,彩色模型的車牌照字符切分算法和加權(quán)組合特征的字符識(shí)別算法,通過(guò)實(shí)驗(yàn),設(shè)計(jì)出一個(gè)有效的車。
關(guān)鍵詞:粗分類算法;字符切分;字符識(shí)別

0 引言
車牌照主要分為圖像采集,圖像處理,車牌定位,字符切分,字符識(shí)別幾個(gè)部分。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/197313.htm

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圖像采集:目前圖像采集主要采用專用攝像機(jī)連接圖像采集卡或者直接連接便攜式筆記本進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集,將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。
圖像處理:需對(duì)采集的圖像進(jìn)行增強(qiáng)、恢復(fù)、變換等處理,目的是突出車牌的主要特征,以便更好地提取車牌區(qū)域。
車牌定位:從人眼視覺(jué)的角度出發(fā),并根據(jù)車牌的字符目標(biāo)區(qū)域的特點(diǎn),在二值化圖像的基礎(chǔ)上提取相應(yīng)的特征。車輛牌照的分割是一個(gè)尋找最符合牌照特征區(qū)域的過(guò)程。從本質(zhì)上說(shuō),就是一個(gè)在參量空間尋找最優(yōu)定位參量的問(wèn)題,需要用最優(yōu)化方法予以實(shí)現(xiàn)。
字符分割:是從獲得的牌照區(qū)域分割出單個(gè)字符(包括漢字、字母和數(shù)字)以便于進(jìn)行字符識(shí)別的過(guò)程。考慮到車牌上的字符一般除了一個(gè)漢字外其他的都是字母和數(shù)字,即在理想狀態(tài)下每個(gè)字符是全連通的且互不相連,因此可以使用特定的方法進(jìn)行字符切分。
字符識(shí)別:是使分割得到的字符進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為文本并存入數(shù)據(jù)庫(kù)或者直接顯示出來(lái)的過(guò)程。

1 圖像的預(yù)處理
所采用的圖像預(yù)處理方法是把經(jīng)過(guò)采集得到的彩色圖像經(jīng)過(guò)彩色-灰度變換,灰度拉伸處理,得到車牌區(qū)域突出顯示的256級(jí)灰度圖像。
1.1 RGB顏色模型
RGB顏色模型通常用于彩色陰極射線管等彩色光柵圖形顯示設(shè)備中,它是我們使用最多、最熟悉的顏色模型。它采用三維直角坐標(biāo)系,紅、綠、藍(lán)為三原色,各個(gè)原色混合在一起可以產(chǎn)生復(fù)合色。
RGB顏色模型通常采用圖2所示的單位立方體來(lái)表示,在正方體的主對(duì)角線上,各原色的強(qiáng)度相等,產(chǎn)生由暗到明的白色,也就是不同的灰度值。(0,0,0)為黑色,(1,1,1)為白色。正方體的其它六個(gè)角點(diǎn)分別為紅、黃、綠、青、藍(lán)和品紅,需要注意的一點(diǎn)是,RGB顏色模型所覆蓋的顏色域取決于顯示設(shè)備熒光點(diǎn)的顏色特性,是與硬件相關(guān)的。

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1.2 彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像
把彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理。利用公式將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像:p=0.114*R+0.587*G+0.299*B,其中P代表圖像中某點(diǎn)的灰度值,R,G,B分別代表彩色圖中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的RGB模型中的R,G,B分量的值。圖3就是彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像的效果圖。

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