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基于数字图像处理技术在汽车牌照识别系统的应用研究
摘要:随着生活水平的日益提高,各大城市汽车数量也不断增加,因此交通状况日益受到人们的重视。如何进行有效地交通管理,成为各政府相关部门越来越关注的焦点。汽车牌照自动识别是智能交通管理系统中的关键技术之一,本文介绍一种基于数字图像处理的车牌识别系统,该系统主要由图像的采集、图像预处理、牌照定位、字符分割和字符识别五部分组成。牌照自动识别技术的工作是处理并分析摄取的视频流中具有复杂背景的车辆图像,即牌照字符定位、字符分割,最后自动识别汽车牌照上的字符。
关键词:汽车牌照识别;智能交通管理;数字图像处理

车辆牌照识别系统(vehicle license plate recognition system,简称LPR)是现代智能交通系统中的一项重要研究课题,是实现智能交通的重要环节,涉及领域异常广阔,包括模式识别、计算机视觉以及数字图像处理技术等。随着智能交通系统的迅猛发展,对于汽车牌照识别技术的研究也随之发展起来。如今的世界已经发展成为数字化信息时代,很多难以解决的问题依托这一平台得到完美的解决。智能交通系统可以在不影响汽车正常行驶的状态下自动完成对牌照的有效识别,很显然这一技术的发明对于交通管理工作起到了很大的推动作用。目前,车辆牌照识别技术已经广泛应用于高速公路的监测,电子收费,安全停车管理,交通违规管理,偷盗车辆辨别等重要领域,其发展对于人民的生活、社会经济以及城市的建设产生了积极而深远的影响,因此对于汽车牌照识别技术的研究具有重要的现实意义。
数字图像处理技术作为车牌识别系统中最为重要的技术之一,在其中发挥了不可估量的作用。随着近些年来数字图像处理技术的高速发展,也为车牌识别系统的建立提供了有效的技术保障。电子摄像得到的结果是彩色图像,而且不可避免地含有各种噪声干扰,为了能够分割出车牌的有效区域并在有效区域中分离中单个车牌字符,我们可以数字图像处理技术来进行相关处理,从而达到清晰识别的目的。车辆牌照识别系统按顺序一般可分为五大部分,按顺序依次为图像采集、图像预处理、牌照定位、字符分割与字符识别。图1便是具体流程。
1 系统总体设计
图像采集。图像采集过程的实施比较方便,D摄像头与计算机的视频捕捉卡直接相连来完成,在监控图像中实时抓取到含有车辆信息的图像。该部分功能简单易行,故不作过多阐述。
图像预处理。在图像的采集、传输或转变的过程当中,由于各方面因素的相互影响,不可避免地会导致图像的降质。图像预处理的目的是通过一系列的技术来改善图像现存的效果,将图像转换成更加适合人和机器进行处理和分析的形式。图像预处理的步骤多种多样,
包括图像分割、锐化处理、图像的二值化、图像细化等等,根据不同的图像会应用不同的处理方法。在车牌识别系统中,由于初始采集的图像往往受到外界各种因素的影响,因此有时候并不一定适合车牌的字符提取和识别(比如图像背景过于复杂、图像太暗或者太亮、存在噪声干扰等等)。所以必须对车牌的图像进行一系列预处理,从而达到突出车牌区域和各种有效字符信息的目的。
图像灰度化:简单的讲,图像灰度化就是将彩色通过一定的手段转换成灰度的方法。由于电子设备摄取的汽车牌照样本都是彩色的,这就在一定程度上对整个系统的处理速度产生延缓作用,而且大量的颜色信息也增加了在