基于邊緣檢測的車牌識別算法的實現(xiàn)

陳云彪，張麗琴，李漢明，白興瑞

（龍巖學院，福建龍巖，364000）

基于邊緣檢測的車牌識別算法的實現(xiàn)

陳云彪，張麗琴，李漢明，白興瑞

（龍巖學院，福建龍巖，364000）

針對傳統(tǒng)車牌識別的不足，本文提出了基于邊緣檢測的車牌識別的算法。該算法首先對攝像頭獲取的車牌圖像預處理，去除圖像無用信息，然后運用Robert算子檢測車牌邊緣,并對車牌區(qū)域進行圖像較正，用高斯濾波法去除噪聲并且提取車牌信息特征，接著對車牌區(qū)域水平和豎直方向運用觸點定位法分割字符，對車牌分割后與相應字符模版匹配，利用預測模型預測識別結果，最后識別出車牌字符。

邊緣檢測；字符分割；字符識別；車牌識別

1 車牌識別算法

1.1 算法原理

本文主要介紹了基于robert算子的邊緣檢測的車牌識別技術。在車牌圖像處理中，邊緣指的是圖像信息變化強度最顯著的部分，Robert算子是運用局部差分算法的檢測結果計算邊緣的方法,它由(1)式給出:

1.2 算法流程

車牌自動識別技術是計算機視覺、圖像處理和模式識別技術相結合的產(chǎn)物，是智能交通系統(tǒng)中一項非常重要的技術[1]。本文基于邊緣檢測的車牌識別流程主要如下：圖像預處理，高斯噪聲去噪，邊緣算子檢測，車牌區(qū)域較正，用robert算子車牌定位，車牌信息提取，車牌字符分割[2]，最后通過模版配對后識別出車牌。

1.3 圖像預處理

為了準確定位車位的水平和垂直邊界，須要對車牌區(qū)域做特征增強處理，輸入二值圖像后進行圖像增強，再噪聲去除。本文把RGB真彩圖像轉換為[0，255]范圍的灰度圖像。

本文采用領域均值法消除噪聲，計算出車牌區(qū)域的像素及其相關領域內像素的平均值或加權平均值，本文把閾值設置為中心像素與鄰域平均值的差值，大于該閾值的像素點替換成平均值，而小于閾值的則保留原值不變，算法公式(2)如下。

其中iz是以(,)x y為中心的鄰域像素值；iw是對每個鄰域像素的加權系數(shù)或模板系數(shù)；mn是加權系數(shù)的個數(shù)。

1.4 車牌定位

在對車牌進行定位之前需要對其邊緣檢測，我們運用robert算子進行邊緣檢測，從復雜的外界環(huán)境中提取車牌區(qū)域信息。本文先掃描出計算梯度局部最大值對應的點，并把此點認為邊緣點，去除非局部最大值，以此類推比較準確計算出車牌邊緣。本文采用角點定位掃描的方法定位車牌區(qū)域，便可較為準確的得到車牌字符圖像。

車牌二值子的是根據(jù)車牌邊緣計算而來，在取二值子變化的最大值和最小值的中值為初始閾值[3]。確定閾值后對車牌區(qū)域進行多次掃描，計算四個角點位置后定位出車牌信息。預先處理車牌的水平和垂直投影曲線，通過分析車牌區(qū)域峰和谷的分布特性，合并水平投影和鄰近峰值區(qū)域[4]，算法如下：

其中，f(x,y)是在坐標(x,y)的像素值，N表示多少像素點需要進行加權平均計算。

1.5 字符分割與識別

把車牌字符中漢字和字母的大小和位置信息進行連通域合并[5]。在對字符分割前應對車牌進行校正，對分割出的字符間的粘邊和斷裂，在車牌精確分割前需對形變車牌圖像傾斜進行校正[6]。由于車牌邊緣通常為矩形,因此我們運用hough變換來計算矩形邊長的水平投影夾角。

在分割出車牌字符后，本文采用模版匹配法進行車牌字符識別，通過字符直觀形象進行特征抽取，將輸入的車牌字符的分類器中匹配[7]。

圖1 車牌區(qū)域定位結果圖

2 實驗結果分析

實驗所用車牌是攝像機拍攝取得,它由漢字,字母和數(shù)字組成，通過實驗結果表明，此算法能較好的識別出車牌中漢字，字母和數(shù)字。

3 結論

本文介紹了一種基于邊緣檢測的車牌識別方法，并對車牌識別中的一些不足進行改進，重點介紹了車牌邊緣檢測和字符分割的過程。實驗仿真表明，該算法能較好的識別車字符，并提高識別速度，在未來交通智能化方面有較為廣泛的運用前景。

[1]丁偉,改進神經(jīng)網(wǎng)絡算法在車牌識別中的應用[J].計算機仿真,2011.28(8):359-362.

[2]安勇,張高偉.基于灰度圖像的車牌識別系統(tǒng)[J].計算機工程與科學,2006.28(2):61-62.

[3]駱雪超等.一種基于車牌特征信息的車牌識別方法[J].華南理工大學學報:自然科學版,2003. 31(4):70-73.

[4]Zhifan, F. and F. Kangling. Research and implementation of an improved license plate recognition algorithm. in Biomedical Engineering and Informatics (BMEI), 2011 4th International Conference on. 2011: IEEE.

[5]章毓晉.圖像處理和分析技術[M].北京: 高等教育出版社,2008.

[6]何鐵軍,張寧,黃衛(wèi).車牌識別算法的研究與實現(xiàn)[J].公路交通科技,2006.23(8):147-149.

[7]韓立明,王波濤.車牌識別中關鍵技術的研究與實現(xiàn)[J].計算機工程與設計,2010(17):3919-3923.

The algorithm of license plate recognition based on edge detection

Chen Yunbiao，Zhang Liqin，Li Hanming，Bai Xingrui
（Longyan University,Longyan Fujian，364000）

We proposed the algorithm of license plate recognition based on edge detection in this paper.Firstly,the license image is preprocessed which is captured from camera. Secondly, we use the Robert operator to detect the license edge, correct the area of license image, clear the noise with the Gaussian filter and extract the license plate information characteristics. Thirdly, Using the contacting location method to locate the characters and matching with the character template. At last,the license plate can be recognized as the matched character template.

Edge detection; character segmentation; character recognition; license plate recognition