張宇峰

【摘 要】隨著經(jīng)濟發(fā)展，機動車輛越來越多，需要對違章車輛進行識別登記從而為交通管制提供幫助，我們利用圖像處理進行車牌識別系統(tǒng)拍下的車牌圖像進行預處理，包括圖像灰度化、直方圖均衡化、二值化、邊緣檢測以及圖像分割。

【關鍵詞】車牌識別；圖像處理；圖像分割

中圖分類號： TP391.41 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）01-0184-002

【Abstract】With the development of economy and the increasing number of motor vehicles， it is necessary to identify and register the vehicles in violation so as to provide assistance for traffic control. We use the image processing to carry out the preprocessing of the license plate images taken by the vehicle license plate recognition system， including image grayscale ， Histogram equalization， binarization， edge detection， and image segmentation.

【Key words】License plate recognition； Image processing； Image segmentation

0 引言

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，我們國家機動車的數(shù)量越來越大，這帶來了許多現(xiàn)實問題，我們需要對違章逃逸車輛牌照進行識別登記，為交通管制提供幫助。車牌識別[1]首先需要采集車輛的前置圖像，利用圖像處理技術對采集的圖像進行處理，最后對圖像處理后得到的車牌字符進行檢測分析并識別得到最終結果。其中車牌圖像處理的效果對于最終結果的準確性有著極大的影響。

1 車牌識別系統(tǒng)

車牌識別系統(tǒng)包括采集模塊、車牌圖像處理和車牌識別模塊等，在車牌識別系統(tǒng)中：

（1）采集模塊主要負責拍攝車輛的視頻圖像，轉化為靜態(tài)圖像并傳輸給計算機處理；

（2）車輛圖像處理主要負責對得到的車牌圖像進行處理，處理的目的是為了得到清晰的車牌字符；

（3）車牌識別模塊主要負責利用先驗的字符庫對得到的車牌字符進行分析識別。

2 圖像處理過程

車牌圖像的處理[2]過程包括：圖像灰度化、直方圖均衡化、圖像二值化、邊緣檢測以及圖像分割等。當攝像頭拍攝到車輛視頻圖像時，首先要把視頻圖像轉化為靜態(tài)圖像并傳輸?shù)接嬎銠C，但是環(huán)境的變化使拍攝的圖像中存在干擾，這些干擾會影響車牌識別提取的準確率。圖像預處理第一步要對彩色圖像進行灰度化和亮度平均，亮度平均可以使圖像有著比較好的對比度。邊緣提取前需要對圖像進行降噪處理，這樣可以提高提取質量。

2.1 圖像灰度化

灰度化圖像中只包含有圖像的亮度信息，可以減少后續(xù)工作量。所以圖像預處理首先要對圖像進行灰度化。彩色圖像中每個像素都有R、G、B三個顏色分量，灰度化就是使三個分量的值相等。最原始的灰度化方法是直接使用三個顏色分量的平均值作為三個分量的值?；叶然螅瑘D像中相同顏色的像素亮度相同?；叶戎档姆秶鸀?-255，0為黑色，255為白色，像素的灰度值越大，亮度越高；灰度值越小，亮度越暗。

2.5 邊緣檢測和圖像分割[3-4]

圖像的邊緣特征是圖像的正要特征，在車牌圖像中的目標區(qū)域存在著許多邊緣信息，所以我們需要對車牌圖像進行邊緣檢測提取。邊緣檢測是圖像分析領域的基礎，是圖像分割的重要依據(jù)。

車牌圖像的分割分為兩個部分：第一部分是車牌圖像中車牌區(qū)域和和背景區(qū)域的分割，分割后我們可以得到只包含車牌的圖像，第二次分割是在第一次分割的基礎上對只包含車牌的圖像進行分割，分割后我們可以得到車牌的各個字符，得到字符后我們就可以利用識別系統(tǒng)對車牌的每個字符進行識別。

3 結語

我們通過對車牌識別系統(tǒng)拍攝的圖像進行圖像預處理，把車牌區(qū)域從圖像中提取出來，然后通過對車牌字符進行分割得到字符，最后使用識別系統(tǒng)進行分析識別。圖像處理是車牌識別系統(tǒng)中重要的組成部分，處理得到的字符對車牌的識別準確性有著極大的影響。所以，圖像處理在車牌識別中有著重要的作用。

【參考文獻】

[1]廖翔云，許錦標，龔仕偉.車牌識別技術研究[J].微機發(fā)展，2003（S2）：31-32+35.

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