MATLAB在汽車牌照識別系統中的應用

摘 要: 汽車牌照識別系統是交通管理領域和數字圖像處理領域里的熱點問題。本文介紹了MATLAB在汽車牌照圖像處理識別系統中的應用。該系統通過調用MATLAB函數，綜合使用多種方法提高系統的有效識別能力。運用該系統識別出汽車牌照其整個處理過程分為圖像預處理、邊緣提取、車牌定位、宇符分割、字符識別。

關鍵詞: MATLAB 圖像處理 汽車牌照識別 字符分割 字符識別

1.引言

車牌識別(License Plate Recognition，LPR)，系統是計算機視覺與模式識別技術在智能交通領域應用的重要研究課題之一，是智能交通系統(Intelligent Transportion System，ITS)的重要組成部分。車牌識別系統整個處理過程由車牌圖像獲取、車牌圖像預處理、車牌定位、車牌字符分割和字符識別五個部分組成，用MATLAB軟件編程來實現每一個部分處理工程，最后識別出汽車牌照。

2. MATLAB及其圖像處理工具概述

MATLAB是MATrix LABoratory(矩陣實驗室)的縮寫，是Math Works公司開發的一種功能強、效率高、簡單易學的數學軟件。MATLAB的圖像處理工具箱功能十分強大，支持的圖像文件格式豐富，幾乎涵蓋了圖像處理的所有技術方法，是學習和研究圖像處理的人員難得的寶貴資料和加工工具箱。MATLAB還著重在圖形用戶界面(GUI)的制作上作了很大的改善，對這方面有特殊要求的用戶也可以得到滿足。本文將給出MATLAB的圖像處理工具箱中的圖像處理函數實現圖像處理與分析的應用技術實例。

3.系統的實現

3.1系統組成

基于MATLAB圖像處理的汽車牌照識別系統主要包括車牌定位、字符車牌分割和車牌字符識別三個關鍵環節。其識別流程圖如圖1所示。

3.2圖像預處理

圖像在形成、傳輸或變換過程中，受多種因素的影響，如:光學系統失真、系統噪聲、曝光不足或過量、相對運動等，往往會與原始景物之間或圖像與原始圖像之間產生某種差異，這種差異稱為降質或退化。因此在圖像處理之前必須進行預處理，包括去除噪音、邊界增強、增加亮度，等等。

因為噪聲主要是一些含高頻的突變成分，所以可以通過一個低通濾波器來消除圖像中包含的噪聲，并使低頻成分得到增強。濾波的方式有兩種:一種是空間域濾波，一種是頻率域濾波。在空間域，常見的濾波方式有兩種方式，均值濾波和中值濾波。空間域濾波主要有巴特沃斯濾波器。在車牌邊緣提取之前，兩種濾波方式都采用，并與未進行濾波的邊緣進行比較。

3.3車牌定位

在自然環境下，汽車圖像背景復雜，光照不均勻，在自然背景中準確地確定牌照區域是整個圖像識別過程中的關鍵。我們首先應對采集到的圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳區域作為牌照區域。將其從圖像中分割出來，同時要考慮車牌傾斜問題。算法流程如下:

3.3.1對二值圖像進行區域提取。計算并比較區域特征參數，提取車牌區域。

3.3.2計算包含所標記區域的最小寬和高，并根據先前知識，提取并顯示更接近的車牌二子值圖。

3.3.3通過計算車牌旋轉角度解決車牌傾斜問題。由于車牌傾斜導致投影效果峰谷不明顯，需車牌矯正處理。我們應采取線性擬合方法，計算出車牌上邊或下邊圖像值為1的點擬合直線與水平X軸的夾角。用MATLAB函數的旋轉車牌圖像函數Imrotate，計算車牌旋轉角度和經旋轉、二值化后的車牌二值子圖處理結果如圖2所示。

3.4字符分割

完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割為單個字符，一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值，并且該位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制等條件。利用垂直投影法實現復雜環境下汽車圖像中的字符分割效果較好。通過分析計算字符的水平投影和垂直投影，可獲得車牌字符高度、字符頂行與尾行、字符寬度、每個字符的中心位置，以方便提取分割字符。然后計算車牌垂直投影，去掉車牌垂直邊框，獲取車牌及字符平均寬度。最后計算車牌每個字符的中心位置和最大字符寬度，提取分割字符，其算法流程如圖3所示。通過程序算法計算的車牌字符高度和寬度及分割的字符，如圖4所示。

3.5字符識別

目前用于車牌字符識別(OCR)中的算法主要有:基于模板匹配的OCR算法和基于人工神經網絡的OCR算法。基于模板匹配的OCR的基本過程是:首先對待識別字符進行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，最后選最佳匹配作為結果。用人工神經網絡OCR進行字符識別主要有兩種方法:一種方法是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得的特征來訓練神經網絡分類器。識別效果與字符特征的提取有關，而字符特征提取往往比較耗時。因此，字符特征的提取就成為研究的關鍵;另一種方法則充分利用神經網絡的特點，直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別。模板匹配的主要特點是實現簡單，當字符較規整時對字符圖像的缺損、污跡干擾適應力強且識別率相當高，是車牌字符識別的主要方法。在字符識別之前必須把模板庫設置好。汽車牌照的字符一般有7個，大部分車牌第一位是漢字，通常代表車輛所屬省份，或是軍種、警別等有特定含義的字符簡稱;緊接其后的為字母與數字。車牌字符識別與一般文字識別在于它的字符數有限，0—9十個阿拉伯數字，26個大寫英文字母A—Z相關的車牌用漢字:京、滬、蘇、臺、港、澳、甲、乙、丙、使、領、學、試、境、消、邊、警等，以及新式軍牌中的漢字南、蘭、廣、北、沈、濟、空、海等;車牌顏色:藍、白、黑、黃等。所以建立字符模板庫也極為方便。

模板匹配實現簡單，當字符較規整時，對字符圖像的缺損、污跡干擾適應力強且識別率高。因此，這里將模板匹配作為車牌字符識別的主要方法。其算法流程如圖5所示，圖6為車牌字符識別的最終結果。

4.結語

基于MATLAB圖像處理的汽車牌照識別系統很大程度得益于MATLAB軟件，MATLAB功能強大，它包括數值計算和符號計算，并且計算結果和編程都為可視化。本文介紹了一種基于MATLAB處理的汽車牌照圖像識別系統。實驗表明，該系統可以實現汽車牌照的識別，并且準確率高，具有較好的應用前景。

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