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濰坊昌邑車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)各部分實(shí)現(xiàn)流程

更新時(shí)間:2017-06-30 信息編號(hào):111794284
濰坊昌邑車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)各部分實(shí)現(xiàn)流程
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車(chē)牌識(shí)別,車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)
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濰坊昌邑車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)各部分實(shí)現(xiàn)流程
各部分實(shí)現(xiàn)流程:
一、圖像采集和轉(zhuǎn)換
考慮到現(xiàn)有牌照的字符與背景的顏色搭配一般有藍(lán)底白字、黃底黑字、白底紅字、綠底白字和黑底白字等幾種,利用不同的色彩通道就可以將區(qū)域與背景明顯地區(qū)分出來(lái),例如,對(duì)藍(lán)底白字這種常見(jiàn)的牌照,采用藍(lán)色B 通道時(shí)牌照區(qū)域?yàn)橐涣恋木匦?,而牌照字符在區(qū)域中并不呈現(xiàn)。因?yàn)樗{(lán)色(255,0,0)與白色(255,255,255)在B通道中并無(wú)區(qū)分,而在G、R 通道或是灰度圖象中并無(wú)此便利。同理對(duì)白底黑字的牌照可用R 通道,綠底白字的牌照可以用G 通道就可以明顯呈現(xiàn)出牌照區(qū)域的位置,便于后續(xù)處理。
二、邊緣提取
邊緣是指圖像局部亮度變化顯著的部分,是圖像風(fēng)、紋理特征提取和形狀特征提取等圖像分析的重要基礎(chǔ)。所以在此我們要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。圖象增強(qiáng)處理對(duì)圖象牌照的可辯認(rèn)度的改善和簡(jiǎn)化后續(xù)的牌照字符定位和分割的難度都是很有必要的。增強(qiáng)圖象對(duì)比度度的方法有:灰度線性變換、圖象平滑處理等。
2.1 灰度矯正
由于牌照?qǐng)D象在拍攝時(shí)受到種種條件的限制和干擾,圖象的灰度值往往與實(shí)際景物不完全匹配,這將直接影響到圖象的后續(xù)處理。如果造成這種影響的原因主要是由于被攝物體的遠(yuǎn)近不同,使得圖象中央?yún)^(qū)域和邊緣區(qū)域的灰度失衡,或是由于攝像頭在掃描時(shí)各點(diǎn)的靈敏度有較大的差異而產(chǎn)生圖象灰度失真,或是由于曝光不足而使得圖像的灰度變化范圍很窄。這時(shí)就可以采用灰度校正的方法來(lái)處理,增強(qiáng)灰度的變化范圍、豐富灰度層次,以達(dá)到增強(qiáng)圖象的對(duì)比度和分辨率。我們發(fā)現(xiàn)車(chē)輛牌照?qǐng)D象的灰度取值范圍大多局限在r=(50,200)之間,而且總體上灰度偏低,圖象較暗。根據(jù)圖象處理系統(tǒng)的條件,好將灰度范圍展開(kāi)到s=(0,255)之間。
2.2圖像平滑處理
對(duì)于受噪聲干擾嚴(yán)重的圖象,由于噪聲點(diǎn)多在頻域中映射為高頻分量,因此可以在通過(guò)低也可以直接在空域中用求鄰域平均值的方法來(lái)通濾波器來(lái)濾除噪聲,但實(shí)際中為了簡(jiǎn)化算法,削弱噪聲的影響,這種方法稱(chēng)為圖象平滑處理。
然而,鄰域平均值的平滑處理會(huì)使得圖象灰度急劇變化的地方,尤其是物體邊緣區(qū)域和字符輪廓等部分產(chǎn)生模糊作用。為了克服這種平均化引起的圖象模糊現(xiàn)象,我們給中心點(diǎn)象素值與其鄰域平均值的差值設(shè)置一固定的閾值,只有大于該閾值的點(diǎn)才能替換為鄰域平均值,而差值不大于閾值時(shí),仍保留原來(lái)的值,從而減少由于平均化引起的圖象模糊。

圖像中車(chē)輛牌照是具有比較顯著特征的一塊圖象區(qū)域,這此特征表現(xiàn)在:近似水平的矩形區(qū)域;其中字符串都是按水平方向排列的;在整體圖象中的位置較為固定。正是由于牌照?qǐng)D象的這些特點(diǎn),再經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)膱D象變換,它在整幅中可以明顯地呈現(xiàn)出其邊緣。邊緣提取是較經(jīng)典的算法,此處邊緣的提取采用的是Roberts算子。

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