基于图像处理的车牌识别系统设计_查安秦 (1).pdf
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1、AUTO TIME 115 AUTOMOBILE DESIGN|汽车设计 时代汽车1引言随着智能交通系统的快速发展,车牌识别技术作为其中重要的一环,在交通管理、安全监控等领域扮演着至关重要的角色。传统的车牌识别方法在复杂场景下表现不稳定,难以满足日益增长的高效、精确识别需求。本文分析了已有的车牌识别技术并将其结合。先对获取的图像进行灰度化和边缘检测,其次对车牌进行定位,并使用 Hough 变换来校正倾斜的车牌图像。最后使用卷积神经网络,识别车牌。卷积神经网络避免了传统算法中复杂的字符特征提取过程,提高了复杂环境下车牌字符识别的准确性和稳定性1。2图像预处理与车牌定位2.1灰度化本文所用的数据集
2、为彩色图像,拥有RGB 三个通道。而灰度图像只有一个通道,相比起彩色图像的多个通道计算复杂度更低。此外,对于一些情况下,灰度图像的噪声影响会相对较小。本文使用加权平均法进行灰度化处理,根据人的视觉系统对红、绿、蓝三种颜色的感知灵敏度,对红,绿,蓝三者的权值赋值分别为 0.299、0.578 和 0.114,灰度化公式如式(2-1)所示:Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.578*G(i,j)+0.114*B(i,j)(2-1)2.2图像平滑图像平滑是一种用于减少图像中噪声与细节的技术,平滑使得输入图像变得模糊,但同时凸显了图像的整体边缘信息,为接下来的边缘检测打下铺垫。本文使用了
3、高斯滤波与中值滤波来进行图像平滑。高斯滤波是一种常用的图像平滑技术,其使用一个 N*N 的卷积核对图像进行卷积操作,越靠近卷积核中心的区域赋予的权重越重,而越远离卷积核中心的区域所赋予的权重就越轻。通过这种方式,减少图像中高频的部分来减少图像细节,相对地突出图片的边缘和结构信息,这样做使得图片更加平滑,但不至于丢失重要信息。中值滤波是一种图像处理中常用的非线性平滑技术,其使用统计的方式来降低图像中的噪声,并保留图像的边缘信息。其原理是对于图像中的每个像素,将其周围的一组像素(通常是一个滑动窗口内的像素)按照灰度值大小排序,然后选择这组像素中的中间值作为当前像素的新值。与高斯滤波相同,其在降噪的
4、同时,使得图像的边缘信息得以相对突出。在高斯滤波与中值滤波卷积核大小 N 的选择上,本文尝试使用了 3*3,5*5,7*7,11*11 与 21*21 的卷积核,通过观察实验结果,查安秦广州软件学院广东省广州市510990摘 要:本论文提出了一种基于图像处理的车牌识别系统设计,系统分为三个部分,第一部分,对采集的图像进行灰度化,图像平滑,边缘检测等操作以进行预处理。第二部分,对预处理后的图片进行车牌定位,并作倾斜矫正。最后使用卷积神经网络,对车牌字符分割后提取出来单个字符的结果进行识别。关键词:车牌检测图像处理图像分类卷积神经网络Design of Vehicle License Plate
5、Recognition Based on Image ProcessingZha AnqinAbstract:This paper presents a design for a license plate recognition system which based on image processing.The system was divided into three parts.The first part is preprocessing,which will conduct grayscale conversion,image smoothing and edge detectio
6、n to captured images.The processed images will be used for license plate localization and incline correction in the second part.Finally,the segmented license plate characters will be recognized by a convolutional neural network.Key words:license plate recognition,image processing,image classificatio
7、n,convolutional neural network基于图像处理的车牌识别系统设计116 AUTO TIMEAUTOMOBILE DESIGN|汽车设计发现过大的卷积核会导致汽车图片的边缘模糊,导致最终无法定位车牌。在现实场景中,拍摄车牌所用的摄影设备质量参差不齐,较差的摄影设备所产生的源图片本身就较为模糊,且在大多数拍摄情况下,车辆是移动的,这样拍摄图片也会产生运动模糊。考虑到以上两点。本文最终在高斯滤波与中值滤波的卷积核大小上,皆选用了 3*3 的卷积核。经过图像平滑操作后,车牌定位的结果相对变得准确,如图为未经过图像平滑操作和经过图像平滑操作后的车牌轮廓筛选结果,由图可见未经过图
8、像平滑操作的汽车图像在通过轮廓筛选车牌时会产生较多的矩形区域,对后续的定位产生一定干扰,而经过图像平滑操作的汽车图像在通过轮廓筛选的结果会较为准确。图1经过图像平滑与不经过图像平滑筛选对比2.3边缘检测边缘检测通过识别图像中不同区域间的轮廓,来对图像进行分割,从而去除掉除车牌外的无用信息,以降低模型训练过程中的数据处理量。本文尝试使用了 Sobel 算子对图像进行水平方向与垂直方向的双卷积运算,Sobel 算子属于梯度幅度检测算子,其基本思想是用卷积模板对检测边缘的图像进行加权平均,再通过一阶微分计算实现检测图像的边缘。22.4二值化为了对图像进行下一步数学形态学处理,需要对图像先进性二值化,
9、即在图像中设立阈值,高于此阈值的像素点变为白色,低于此阈值的像素点变为黑色。本文尝试了三种方法设立阈值,一种是人为设立全局阈值。这种方法简单方便,计算量低,但可能会受到图像中亮度与对比度的影响。第二种为使用OTSU算法确立全局阈值,OTSU 法是一种自动阈值确定方法,通过将图像分为背景和背景两个部分,使得分割后得到的前景和背景与整幅图像的类间方差最大。这种方法不需要手动设定阈值,减少了人工干预的需求,较为方便。而且其不会受到亮度与对比度的影响,也拥有一定的稳定性,但 OTSU 法对图像中的噪点非常敏感,可能会导致在噪声密集的区域中产生错误的分割。第三种为使用局部阈值处理,即通过计算图像中像素点
10、领域的高斯均值,或加权平均值来确定局部阈值而非全局阈值。在明暗差异较大,如光照不均匀的图像中,使用局部阈值处理能有效地保留图像的细节。但由于算法需要计算每一个小区块的阈值,因此相对于上述两种方法的计算开销更大。经对比发现,对于清晰度不高的图像,使用 OTSU 算法确立阈值与使用自适应阈值处理均会在一定程度上保留噪点,这些噪点在后续的数学形态学处理上步骤上会被放大,从而影响车牌定位。因此最终本文使用了人为设立全局阈值的方法。2.5二值图像基本形态学运算二值图像基本形态学运算包括图像的腐蚀与膨胀,腐蚀的实现基于填充结构元素的概念,它利用某种结构元素对一个图像进行探测,以便找出在图像内部可以放下该结
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