应用科举
Ⅵ渊跚
一_％
汽车图像自动识别技术的研究与设计
石磊
(渤海大学信息科学与工程学院辽宁锦州121000)
[摘要】结合当今国内外对汽车牌照识别先进技术的研究与所得成果，提出在汽车榆测站实行牌照的图像自动识别技术。这项技术的应用有利于减少人工误操作，避免车辆L j 其信息的混乱，提高汽车榆测部门的工作速度和工作效率，
[关键词]牌照采集图像处理牌照识别中图分类号：TP2
文献标识码：A
同时提高汽车检测站的自动化水平。
文章编号：1671--7597(2∞8) 1110124一们
汽车牌照识别(L i ce ns e Pl at e R e cogni t i on) 技术是车辆自动识别技术的霞要组成部分，其任务是汽车牌照图像处理、牌照分割，字符切割，并自动识别出牌照号码。它通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的I 冬I 像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息。降低丁：作复杂度，改善交通阻塞状况。
一、车辆牌照自动识别系统组成
车牌自动识别系统是一个基丁．图像处理、模式识别等技术的高度智能化的综合集成系统。车牌自动识别技术的任务是处理、分析摄取的汽车图像，实现车牌号码的自动识别。这其中主要由车辆图像采集、牌照区域的提取、牌照字符的分割和字符的识别四大部分构成。在实际应用中最关键的问题也是准确快速地识别出牌照字符。其中性能衡量技术指标包括正确识别率、识别速度、误识率、拒识率和可信度。
=、汽车牌照定位与分翻算法的设计厦实现
(一) 车牌图像预处理。包括灰度转换、灰度拉伸和图像滤波等过程，摄像头采集到的图像通常是JPG 格式，24位真彩色图，由红色(R ) 、绿色(G ) 、蓝色(B ) 3个分量组成。为便于后续更快速的图像处理。也便于对多种颜色车辆牌照进行统一，需要进行灰度转换．要将图像转换成B 肝格式的256色灰度图像。而图像可能含有很多高频噪声点，实验中采用中值滤波器进行滤波。
(二) 车牌图像二值化。二值化是在灰度图的基础上将图像的灰度级分成黑、白两级。实验中，采用全局动态阈值法进行二值化。求解阈值时，采取迭代法。它是一种常用的求解最佳阈值的方法，通过自动调节迭代系数，以获得一个准确的二值化图像，具有很强的自适应能力，获得的阈值非常准确。
(三) 车牌区域定位算法及实验结果。车牌区域所在行相邻像素之问的变化(O 一1，1—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。车牌区域的搜索有时会受到车辆本身一些广告、商标等图案的干扰，而车牌区域在图像中的位置一般比这些干扰所在的位置低，因此从下至上搜索车牌区域可以有效地滤除这些干扰。各步实验所得结果如下：
(四) 车牌图像倾斜校正及实验结果。由于拍摄的车牌图像存在着倾斜变形。在预处理中必须将图像基本校正过来。先对牌照粗定位，再利用H ough 变换检测车牌照边框上下两直线来精确定位，并进行水平倾斜校正，去掉牌照上卜．边框及左右噪声，得到一组倾斜的字符，再利用R adon 变换检测这组宁符的倾斜角度并进行垂商校萨。如图2所示．
图a 原始牌照图b 校正后牌照
圈3分割后的车牌图像
图2车牌校正图像
(五) 车牌图像的单宇符分割。采用基于投影直方图的字符切割方法。以一条垂直线从左至右扫描1行字符，根据该垂线在某位置是否遇到黑像素决定这一位置是否有字符。首先要找到每个字符区内一点，由字符区内向外搜寻字符边界，校正完后得到的是一条上下边沿紧贴字符的水平二值图像，经过细化切分处理后如|奎13所示。
三、汽车牌照字符的识别
首先将分割出的单个牌照号码字符转换成■值字符图像。然后进行归一化处理，转换成规范字符。归一化处理包括位置归一化(配准) 和大小归一化。最后才进入识别模块进行单个字符的识别。
(一) 字符点阵的位置归一化。字符点阵的位置归一化，又叫字符的配准，本文采用了重心归一化的方法进行字符配准。重心归一化方法主要是计算出字符的重心后。将重心移到字符点阵的规定位置，即重心归一化后汉字的重心将位j ：点阵的中心。
(二) 字符点阵的大小归一化。对不同大小的文字作变换，使之成为统一尺寸大小的文字，这个过程被称为大小归一化。方法是将文字的外边框按比例线性放大或缩小成为规定尺寸的文字，先判断字符点阵的上、下、左、右外围边框的位置。然后按比例将字符线性放大或者缩小成规定大小的点阵。
(三) 牌照号码的汉字识别。由于我国车牌上的汉字集不大，而且字和字之间无论笔画上还是统计特征上差别都很大，所以直接采用传统的模板匹配方法。对于相似字符采用改进的模板匹配方法．
四、结柬语
随着图像处理技术、模式识别技术和计算机技术的不断进步和世界各国对智能交通系统研发的人力与物力投资力度的增加，车辆牌照字符的识别技术势必进入一个崭新的发展阶段。
参考文献：
[1]赵英勋、刘明，汽车检测与诊断技术．机械工业出版社．2003．[2]鲍晓峰，汽车试验与检测．机械工业出版社．1995．
[3]廖翔云、许锦标、龚仕伟，车牌识别技术研究[J]．微机发展。2003，
6(13) I
31—35．
作者简介：
图1处理过程中的车牌图像
石磊，女，辽宁锦州，渤海大学信息科学与工程学院自动化系教师，助教
．
应用科举
Ⅵ渊跚
一_％
汽车图像自动识别技术的研究与设计
石磊
(渤海大学信息科学与工程学院辽宁锦州121000)
[摘要】结合当今国内外对汽车牌照识别先进技术的研究与所得成果，提出在汽车榆测站实行牌照的图像自动识别技术。这项技术的应用有利于减少人工误操作，避免车辆L j 其信息的混乱，提高汽车榆测部门的工作速度和工作效率，
[关键词]牌照采集图像处理牌照识别中图分类号：TP2
文献标识码：A
同时提高汽车检测站的自动化水平。
文章编号：1671--7597(2∞8) 1110124一们
汽车牌照识别(L i ce ns e Pl at e R e cogni t i on) 技术是车辆自动识别技术的霞要组成部分，其任务是汽车牌照图像处理、牌照分割，字符切割，并自动识别出牌照号码。它通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的I 冬I 像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息。降低丁：作复杂度，改善交通阻塞状况。
一、车辆牌照自动识别系统组成
车牌自动识别系统是一个基丁．图像处理、模式识别等技术的高度智能化的综合集成系统。车牌自动识别技术的任务是处理、分析摄取的汽车图像，实现车牌号码的自动识别。这其中主要由车辆图像采集、牌照区域的提取、牌照字符的分割和字符的识别四大部分构成。在实际应用中最关键的问题也是准确快速地识别出牌照字符。其中性能衡量技术指标包括正确识别率、识别速度、误识率、拒识率和可信度。
=、汽车牌照定位与分翻算法的设计厦实现
(一) 车牌图像预处理。包括灰度转换、灰度拉伸和图像滤波等过程，摄像头采集到的图像通常是JPG 格式，24位真彩色图，由红色(R ) 、绿色(G ) 、蓝色(B ) 3个分量组成。为便于后续更快速的图像处理。也便于对多种颜色车辆牌照进行统一，需要进行灰度转换．要将图像转换成B 肝格式的256色灰度图像。而图像可能含有很多高频噪声点，实验中采用中值滤波器进行滤波。
(二) 车牌图像二值化。二值化是在灰度图的基础上将图像的灰度级分成黑、白两级。实验中，采用全局动态阈值法进行二值化。求解阈值时，采取迭代法。它是一种常用的求解最佳阈值的方法，通过自动调节迭代系数，以获得一个准确的二值化图像，具有很强的自适应能力，获得的阈值非常准确。
(三) 车牌区域定位算法及实验结果。车牌区域所在行相邻像素之问的变化(O 一1，1—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。车牌区域的搜索有时会受到车辆本身一些广告、商标等图案的干扰，而车牌区域在图像中的位置一般比这些干扰所在的位置低，因此从下至上搜索车牌区域可以有效地滤除这些干扰。各步实验所得结果如下：
(四) 车牌图像倾斜校正及实验结果。由于拍摄的车牌图像存在着倾斜变形。在预处理中必须将图像基本校正过来。先对牌照粗定位，再利用H ough 变换检测车牌照边框上下两直线来精确定位，并进行水平倾斜校正，去掉牌照上卜．边框及左右噪声，得到一组倾斜的字符，再利用R adon 变换检测这组宁符的倾斜角度并进行垂商校萨。如图2所示．
图a 原始牌照图b 校正后牌照
圈3分割后的车牌图像
图2车牌校正图像
(五) 车牌图像的单宇符分割。采用基于投影直方图的字符切割方法。以一条垂直线从左至右扫描1行字符，根据该垂线在某位置是否遇到黑像素决定这一位置是否有字符。首先要找到每个字符区内一点，由字符区内向外搜寻字符边界，校正完后得到的是一条上下边沿紧贴字符的水平二值图像，经过细化切分处理后如|奎13所示。
三、汽车牌照字符的识别
首先将分割出的单个牌照号码字符转换成■值字符图像。然后进行归一化处理，转换成规范字符。归一化处理包括位置归一化(配准) 和大小归一化。最后才进入识别模块进行单个字符的识别。
(一) 字符点阵的位置归一化。字符点阵的位置归一化，又叫字符的配准，本文采用了重心归一化的方法进行字符配准。重心归一化方法主要是计算出字符的重心后。将重心移到字符点阵的规定位置，即重心归一化后汉字的重心将位j ：点阵的中心。
(二) 字符点阵的大小归一化。对不同大小的文字作变换，使之成为统一尺寸大小的文字，这个过程被称为大小归一化。方法是将文字的外边框按比例线性放大或缩小成为规定尺寸的文字，先判断字符点阵的上、下、左、右外围边框的位置。然后按比例将字符线性放大或者缩小成规定大小的点阵。
(三) 牌照号码的汉字识别。由于我国车牌上的汉字集不大，而且字和字之间无论笔画上还是统计特征上差别都很大，所以直接采用传统的模板匹配方法。对于相似字符采用改进的模板匹配方法．
四、结柬语
随着图像处理技术、模式识别技术和计算机技术的不断进步和世界各国对智能交通系统研发的人力与物力投资力度的增加，车辆牌照字符的识别技术势必进入一个崭新的发展阶段。
参考文献：
[1]赵英勋、刘明，汽车检测与诊断技术．机械工业出版社．2003．[2]鲍晓峰，汽车试验与检测．机械工业出版社．1995．
[3]廖翔云、许锦标、龚仕伟，车牌识别技术研究[J]．微机发展。2003，
6(13) I
31—35．
作者简介：
图1处理过程中的车牌图像
石磊，女，辽宁锦州，渤海大学信息科学与工程学院自动化系教师，助教
．