车牌识别技术.doc

虽然车牌识别的字符集小,但是由于所处的成像环境复杂多变,对车牌图像的质量影响很大。在实际的环境中,由于受到各种因素的影响,车牌图像字符常常发生变形、缺损和字符模糊等现象,很难采集到一个完整的和清晰的原始图像,拍到的图片不是都能令人满意的。所以,车牌字符识别具有相当大的难度。影响车牌号码图像质量的因素主要有以下几点。
车体运动造成拍摄图像存在拖影模糊。
车牌锈迹斑斑,或涂满污泥,使字符和字符背景产生模糊不清的现象。
光线强弱变化很大,特别是可能产生反光现象,造成颜色变化。
车体或车牌与摄像头角度变化,造成字符扭曲变形。
(5)车体与摄像头远近位置造成字符尺寸长宽比例的变化。
因此,在车牌的识别过程中,不易依靠颜色进行识别,要综合考虑到环境的影响。通过一系列预处理手段,将车牌号码识别出来,才能够提高系统的容错能力和准确率。
汽车牌照的种类主要有黑牌、蓝牌、黄牌和白牌。按国标规定,前车牌的7个字符是等大小的(特种车辆除外),均为45mm宽、90mm高。也就是说,单个号码的宽高比为l:2, 而对于整个车牌来说,宽度为440mm,高度为140mm,:l,在实际处理中,该值取为3。而且每个字符之问的间隔比例也是固定的,这为系统实现识别提供了关键的条件。标准车牌的格式是:xlx2·x3x4x5x6x7。其中,x1是各省、直辖市的简称:x2是英文字母;x3x4是英文字母或阿拉伯数字:x5x6x7是阿拉伯数字,如图5—1所示。根据这些特征,识别时,分别取汉字、字母和数字模板进行匹配,最后对结果进行语法分析,确认结果的合法性,排除误识结果。
1)在一个不大的区域内密集包含多个字符
2)车牌字符与车牌底色形成强烈对比。
(3)车牌区域大小相对固定,区域K度和宽度成固定比例。
车牌区域所在行相邻像素之间的变化(0—255、255—0)会很频繁,变化总数会大于一个临界值,这可以作为寻找车牌区域的一个依据。
根据我国车牌的特点,一般有7~10个字符(字母、汉字或数字),这样经过竖直边缘的提取,然后再水平扫描后,一般可得每行25次以上的变化率。应该紧紧抓住这个特征来完成对车牌的提取,以变化率为主,定位目标车牌。
一个典型的车牌识别系统包括车牌定位、字符分割、字符识别三个主要步骤对于其中的每一个部分,人们都提出了很多不同的算法。车牌定位(也称为车牌分割)是车牌自动识别系统中的关键步骤,对车牌大小自适应性强、速度快和准确率高的车牌定位方法对于整个自动识别系统性能指标的影响是至关重要的。然后进行字符分割。最后通过基于模板匹配的方法或基于人工神经网络的锌法进行字符识别。
字符分割
车牌定位以后的图像还是个整体,包括文字和文字之间的空白。对于已提取出来的车牌中的字符,需要进行字符切分。把单个字符从车牌字符串中分离出来,往往面临着字符断裂和粘连等困难,如图5—12所示。需要考虑很多因素,如下所述。(1)排除尺寸大小或长