结合霍夫变换和轮廓算法检测车牌

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1、结合霍夫变换和轮廓算法检测车牌TranDucDuan,DuongAnhDuc,TranLeHongDuFacultyofInformationTechnologyUniversityofNaturalSciences,VNU-HCMC227NguyenVanCuStreet,HCMCity,Vietnam{tdduan,daduc,tlhdu}@fit.hcmuns.edu.vn摘要车牌(VLP)识别是一个非常有趣的问题，吸引了越来越多的计算机视觉研究小组。其中最重要的、最困难的任务是车牌的检测。它不仅用于车牌识别系统，而且也用于许多交通管理系统。我们

2、的方法被用到了一个车牌识别系统中，它能识别越南的车牌，只要稍作改变，它也能识别其他类型的车牌。有各种不同的办法来解决这个问题，如以基于纹理的方法、以基于形态学和边界线为基础的方法等等。在本文中，我们使用基于边界线的方法，并结合霍夫变换和轮廓算法以优化速度和准确性。改进后的霍夫变换大大提高了算法的速度。另外，这种算法可用于识别不同距离的和带有一定角度拍摄的车牌图像。尤其是，它能识别包含不止一个车牌的图像中的车牌。用两组图像对该算法进行了评估，它的准确性为99%。1.导言我们的车牌识别系统结构如下：在车牌识别系统中，对车牌的检测是一个非常重要但又困难的任务

3、。车牌检测模块接收预处理模块(系统中的第一个模块)处理过的图像。经车牌检测模块处理过的图像再传给分割模块。分割模块把图像分割成一幅幅字符图像。这些字符图像将通过OCR模块的识别，最终结果是车牌中的字符和数字(如图1)。车牌检测是非常困难的，包括以下几个原因：车牌的图像结构复杂，包括的物体数量多，车牌的大小和角度不同。此外，车牌中还会有划痕和安装螺纹。在本文中，我们主要讨论车牌检测模块。2.有关的工作有关车牌识别的研究始于上世纪90年代。最初的设计是基于分界线的特征来实现的。输入的图像先经过一个类似梯度算法的滤波器以增强边界线。处理过的图像不断地用一种算

4、法来检测直线。最后，一组平行线间的区域会被认为是一个车牌。另一种设计是基于形态学的。这一种设计关注图片中的一些属性，如亮度、对称性、角度等等。利用这些属性，找出图像中这些属性相似的区域，把这些区域当作车牌。第三种设计是基于纹理的。根据这种设计原理，车牌与图像中的其他部分有不同的纹理和框架。用不同大小的纹理框架来检测车牌以确定车牌的候选对象。这些候选对象将通过一个分级器以确定它是否是一个车牌。这一设计经常被用来查找图片中的图表。另外，还有一些有关于这一问题的方法，但他们是在录像资料中识别车牌的(车牌出现在一连串的图像中)。3.我们提出的算法3.1.预处理

5、照相机拍摄下来的图片会进入预处理模块。这一模块的目的是加强边缘特征。这会提高车牌检测模块的检出率。依次对图片进行灰度化、归一化和直方图均衡化处理。在获得灰度图之后，我们使用Sobel滤波器来提取边缘图像，然后，把图像转变成二值图。处理后的图像作为车牌检测模块的输入图。3.2.车牌检测算法为了在图像中找到候选车牌，我们首先使用轮廓算法来检测边缘闭合的物体。使用轮廓算法得到轮廓图像后，再用一些评估算法从轮廓图像中分离出车牌。尽管这要，由于划痕和安装螺钉的影响，图像质量不高，该算法在检测过程中表现还是不好。在这些情况下，那些边缘不完全闭合的物体经过轮廓算法后

6、不能被正确地识别为一个车牌。我们的第二种设计是采用霍夫变换来提取二值图中的直线。然后我们找出一组平行线，它们之间的区域被认为是候选车牌。每一个候选车牌再用一些评估算法来证明(见3.2.2)。尽管如此，这种设计主要的局限是由于对大量的象素使用霍夫变换而使系统的响应时间大大延长。特别是对大图片，图片越大，该算法花的时间越长。虽然我们可以在使用霍夫变换之前先缩小图片以提高整体的运算速度。但是尽管这样，对小图片的运算速度还是很慢的。这一速度局限使这一设计不适合实时交通管理系统。我们在本文中提出的方法是结合了前两种设计的，既有高的精度也有快的速度，使它可以在实时

7、的交通管理系统中使用。3.2.1.结合霍夫变换和轮廓算法检测车牌我们提出的设计方案如下：提取边缘图像后，我们用轮廓算法检测边缘闭合的物体。这些轮廓线再作霍夫变换找出两条相互平行的直线(其中两条平行线与其他两条平行线相交，构成平行四边形)，它们之间的区域被认为是一个候选车牌。因为这些轮廓线只有很少的象素，所以对这些点作霍夫变换只要较少的计算。因此，这一算法的速度被大大的提高了，但没有损失精度(见图5)。尽管如此，在图片中还有其他物体，如挡风玻璃、大灯、装饰物等等。这些物体同样有两条平行线的边缘，因此也会被错误的认为是候选车牌。为了排除这些错误候选对象的干

8、扰，我们引入一个模块来判断候选对象是不是一个车牌。3.2.2.车牌确认利用候选对象的两条水平线