隨著圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,汽車牌照識(shí)別技術(shù)已成為目前計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的重要研究方向和廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域之一。汽車牌照識(shí)別技術(shù)在目前的道路安全管理系統(tǒng)中起到非常重要的作用,這項(xiàng)技術(shù)可以大大加快道路安全信息化的速度。本研究采用了orientation_region（）算子對(duì)汽車車牌圖像的傾斜角度進(jìn)行測(cè)量,使用外接矩形旋轉(zhuǎn)法對(duì)汽車牌照?qǐng)D像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正。并依據(jù)上述的方法創(chuàng)建了一個(gè)汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)。本研究基于改進(jìn)的傾斜校正算法的車牌識(shí)別系統(tǒng),對(duì)含有汽車牌照的圖像進(jìn)行灰度處理,二值化處理,車牌定位,車牌校正和字符識(shí)別。對(duì)車牌定位技術(shù)和傾斜車牌校正技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn),提高此系統(tǒng)應(yīng)對(duì)不同環(huán)境變化的能力。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,車牌的識(shí)別率得到了顯著提高。 

【文章來源】：機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2020,(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

車牌識(shí)別流程

傳統(tǒng)的傾斜圖像校正法是使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)二值化后的圖片進(jìn)行邊緣檢測(cè)，使用Radon算子對(duì)傾斜圖片在水平和垂直方向的傾斜角進(jìn)行測(cè)量，再通過旋轉(zhuǎn)來對(duì)圖像進(jìn)行水平校正，用雙線性插值來進(jìn)行垂直邊框校正。Radon變換方法就是研究得到的圖像在各個(gè)方向上的投影，在數(shù)學(xué)上表示為線性積分，即為在不同方向上的累積求和，如圖2所示。沿角度θ的二維圖像函數(shù)f(x,y）的Radon變換為：

中國的汽車根據(jù)底色和字符顏色的不同，主要分為四種類型，如表1所示。本研究基于HSV顏色空間表示法，結(jié)合汽車牌照底色，可以得到色彩空間距離以及相似度，再用投影法得到車牌的區(qū)域。基于HALCON平臺(tái)，使用read＿image（）算子提取采集的車牌圖像，如圖3(a）所示。一般來說，生活中采集到的圖像都是彩色的圖像，我們需要對(duì)其進(jìn)行灰度化處理。原圖像和灰度圖像，如圖3(b）所示�？梢院苊黠@地發(fā)現(xiàn)汽車牌照區(qū)域與其他區(qū)域的對(duì)比度較低，不容易提取。對(duì)此，本研究使用HSV顏色模式，如圖3所示。HSV模式的優(yōu)勢(shì)在于此模式和人眼的觀察效果更加相似，可以更好的區(qū)分車牌和其他區(qū)域�？梢钥闯鲈赟通道圖像中，車牌圖像的灰度值遠(yuǎn)高于其他區(qū)域。在將原圖像轉(zhuǎn)化HSV圖像之前，還需將車牌圖像轉(zhuǎn)化為R、G、B三個(gè)單通道圖像，然后再將這三個(gè)單通道的圖像轉(zhuǎn)化為HSV圖像。再通過算子threshold（），對(duì)轉(zhuǎn)化后的HSV圖像進(jìn)行二值化處理，得到比較有效的車牌區(qū)域，如圖3(f）所示。3.2.2 車牌定位

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3284605