基于圖像處理技術(shù)的地磅車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

地磅車牌識(shí)別是一項(xiàng)以數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、人工智能等多門學(xué)科為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像進(jìn)行分析，得到每輛汽車唯一的車牌號(hào)碼的技術(shù)，是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。本文設(shè)計(jì)了一種地磅車牌識(shí)別系統(tǒng)，此系統(tǒng)是在利用  MATLAB圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別中的模板匹配法識(shí)別出車牌號(hào)碼。此地磅車牌識(shí)別系統(tǒng)經(jīng)多組實(shí)驗(yàn)測(cè)試，能識(shí)別出一般車輛的車牌號(hào)碼。

一、引言

地磅車牌識(shí)別技術(shù)是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字等）進(jìn)行處理的技術(shù)。目前在國內(nèi)外交通管理系統(tǒng)中，車牌識(shí)別技術(shù)是交通管理現(xiàn)代化和智能化的重要組成部分，在公路收費(fèi)、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通執(zhí)法、車輛檢測(cè)等各種場合都有廣泛的應(yīng)用，同時(shí)汽車牌照的識(shí)別問題也是現(xiàn)代交通領(lǐng)域，自動(dòng)化領(lǐng)域和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一。

二、地磅車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.系統(tǒng)概述

本文中的地磅車牌識(shí)別系統(tǒng)首先對(duì)上傳至計(jì)算機(jī)的圖像進(jìn)行預(yù)處理，再對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行定位，得到車牌圖像，之后對(duì)車牌圖像進(jìn)行字符分割，最后將分割出的車牌字符通過字符識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行號(hào)碼識(shí)別，得到車牌號(hào)碼。交通管理部門可以根據(jù)此系統(tǒng)對(duì)車牌的識(shí)別結(jié)果找到相應(yīng)車輛，對(duì)這些車輛處理。車牌識(shí)別系統(tǒng)流程圖如圖1所示。

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2.車輛號(hào)碼識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

車牌號(hào)碼識(shí)別系統(tǒng)在智能交通中有廣泛的應(yīng)用，它能從一幅圖像中自動(dòng)定位出車牌區(qū)域，并分割字符圖像，對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別。車牌識(shí)別系統(tǒng)的主要由圖像預(yù)處理、車牌圖像定位、車牌字符分割和車牌字符識(shí)別4個(gè)部分組成。

對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理理，依次將輸入計(jì)算機(jī)的的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，繪制灰度直方圖，并選擇相應(yīng)閾值用Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行腐蝕、聚類填充等操作來平滑圖像輪廓，最后去除圖像中的小對(duì)象，得到濾波后的圖像。車牌圖像定位采用藍(lán)色像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)的方法，確定行方向、列方向車牌區(qū)域，之后對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行校正，得到定位剪切后后的車牌圖像。將剪切的車牌圖像進(jìn)行去噪處理，逐列檢查有沒有白色像素點(diǎn)，并去除圖像周圍多余的部分，根據(jù)圖像的大小，設(shè)置閾值，檢測(cè)圖像寬度，若寬度等于這一閾值則切割，得到分割后的字符圖像。將分割出來的7個(gè)字符依次與字符模板進(jìn)行匹配相減，值越小相似度越大，找到值最小的一個(gè)模板即為最佳匹配模板，對(duì)應(yīng)字符為所識(shí)別出的字符，依次輸出對(duì)應(yīng)值，完成字符識(shí)別。

三、地磅車牌識(shí)別系統(tǒng)的方法及實(shí)驗(yàn)測(cè)試

1.車牌號(hào)碼識(shí)別系統(tǒng)的方法

在圖2中，（a）為輸入的彩色圖像，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，選擇閾值為0.12 的Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)結(jié)果如（b）所示，進(jìn)行腐蝕操作后，構(gòu)建  [25  25]的正方形結(jié)構(gòu)元素對(duì)腐蝕圖像進(jìn)行聚類填充來平滑圖像輪廓，最后去除圖像中聚團(tuán)灰度值小于   1400的部分，得到濾波后的圖像如（c）所示。（d）圖為定位剪切后的圖像，對(duì)剪切后的圖像進(jìn)行去噪處理及字符分割以及歸一化為40*20大小后得到（e）圖，將分割后的字符圖像與模板中字符圖像的相匹配，完成車牌號(hào)碼識(shí)別如圖（f）所示。

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2. 地磅車牌號(hào)碼識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試

按照本文設(shè)計(jì)的汽車衡車牌識(shí)別系統(tǒng)，部分測(cè)試結(jié)果如圖3所示。

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四、結(jié)束語

本文設(shè)計(jì)的地磅車牌識(shí)別的系統(tǒng)通過MATLAB圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)識(shí)別車牌號(hào)碼，經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)測(cè)試，具有良好識(shí)別的效果。