智能车牌识别系统设计和实现

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1、智能车牌识别系统设计和实现　　摘要：提出了一种车牌识别系统的设计方法，车牌定位模块中采用基于HSV颜色空间的方法定位出车牌，进行二值化、形态学消噪后，使用投影法分割出车牌字符，最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。实验证明，本方法简单易行，具有较高的车牌识别率。关键词：车牌定位字符分割字符识别引言近年来，智能交通系统已成为交通管理发展的主要方向，车牌识别是智能交通系统的重要组成部分，有着广泛的应用前景。车牌识别系统（LPR）是通过对车辆图像的采集，采用图像处理、模式识别和人工智能技术在图像中找到车牌的位置，提取出车牌图像，识别出车牌

2、中字符，给出车牌的真实号码。本方法为解决自然复杂环境中车牌的识别问题，提出了一个结合车牌颜色特征、灰度特征、几何形状特征的车牌识别方法。主要流程如图1。1图像二值化我们采集的车辆图像是以RGB彩色空间表示的，5R、G、B三种分量的亮度值会随光照强度的不同而改变，在实际拍摄中汽车图像的光照强度是不定的，所以用RGB颜色模型进行车牌识别比较困难。而HSV颜色模型由色度H、饱和度S、亮度V三个分量组成，它具有线性伸缩性，利用H和S分量可排除光照条件的影响，因此HSV颜色模型更适合于本方法。RGB到HSV颜色空间的转换公式：实验中根据车牌底色的不同，得到不同的H

3、、S约束信息，当输入图像像素的H、S值在一定范围时，将该点像素置为白色，否则置为黑色：转换后的二值图像，会存在一定的噪声干扰，为了突出二值图像的牌照区域特征，运用合适的结构元素对二值图像分别进行形态学闭合、开启运算，消除二值图像中的孤立点，以达到对二值图像的滤波消噪和区域连通，降低车牌定位难度。2车牌定位车牌定位是车牌识别系统的核心环节。经过消噪后的二值图像，车牌区域明显突出，采用投影法定位车牌区域[1]。具体算法如下：（1）对图像进行水平方向投影。水平投影即是自上而下逐行扫描图像，得到的一维函数是对图像每一列的黑色像素的统计，如式（3）所示。（2）定位

4、车牌的上下边界。取阈值T1，自下而上扫描，将水平投影值大于T1的行认为是车牌的下边界，记为y1，将小于T15的行认为是车牌的上边界，记为y2。若满足y2-y1≥t1andy2-y1≤t2（t1、t2是车牌高度经验值），则y1、y2是车牌的上下边界，否则y1：=y2，重新开始扫描。（3）对图像进行垂直方向投影，如式（4）：（4）用与（2）类似的方法，得到牌照的左右边界。（5）根据车牌的4个边界值提取车牌。图2为车辆原始图像，图5是垂直水平投影结果，提取结果如图6。3字符分割字符分割是分离出车牌中的字符图像，车牌中字符图像高度相同且沿水平方向成直线排列，故使

5、用垂直投影分割方法[2]。分别将车牌图像沿水平、垂直方向投影，如图7（A）。根据车牌图像的水平投影图确定字符图像的高度，即找到字符图像的上下边界，根据垂直投影图确定各字符图像的左右边界。车牌号码各字符图像的四个边界确定后，就确定了每个字符图像的高度、宽度及像素数量，分割出的字符图像如图7（B）。4字符识别5车牌识别最常用方法是神经网络[3]和模板匹配[4]。神经网络具有良好的容错性、学习能力，但样本训练收敛速度慢，实时性差。模板匹配是把未知图像和一个标准图像相比，看他们是否相同或相似，对字符图像的缺损干扰适应力强且识别率高。字符识别包括字符多模板匹配和二

6、次细分优化识别。由于环境等影响，分割后的字符尺寸大小会有所不同，采用图像缩放法将字符进行归一化处理，使其与字符样本大小相同。我国车牌的标准样式为：XX·XXXXX，第一位是省、直辖市的简称，第二位是英文字母，第三、四位是英文字母或阿拉伯数字，后三位是阿拉伯数字。针对这一特征，建立三个模板库：汉字库、字母库、数字库。具体步骤为：（1）采用模板特征提取法提取字符的特征。（2）用特征值将字符和模板库中的每一个样品进行相似度计算。（3）选择相似度最大的那个样品的类名作为字符的类名。二次细分是以相似字符为组（如0与o，8与B）建立局部模板库，利用其骨架形状的不同来

7、区分那些特别相似极易混淆的字符。如将8与B视为一组，以其左半部特征建立标准模板库，0与o以右下部为特征建立模板库，经过二次细分优化识别后大大提高了系统的识别正确率。5结语5本文提出了一种车牌识别系统的具体实现方法，其中采用了一种基于HSV颜色空间的车牌定位方法，该方法简单有效，对于倾斜度小于25°的图像定位精度为98%，定位时间约0.1s。字符识别时采用二次识别的方法，识别精度大于95%。可见该方法对汽车牌照的自动识别是可行的，具有一定的实用性。参考文献：[1]王夏黎，周明全，耿国华.基于视频检测和颜色的车辆牌照提取方法[J].计算机应用与软件，2005

8、，22（11）：41-44.[2]陈振学，汪国有，刘云成.一种新的车牌图像字符分