图像处理技术在模糊车牌清晰化中的应用

简析数字图像处理技术在智能交通中的应用智能交通ITS( Intelligent Transport System) 最早出现在二十世纪九十年代初期,作为世界电子信息技术的前沿,将这项技术应用到交通管理中,实现了交通的智能化。

ITS 主要是将先进的电子技术、IT、AI、GIS 影像等技术进行全面集成,建立起准确实时的地面交通系统。

主要应用于APTIS( Advanced Public Traffic InformationSystem) 、APTS ( Advanced Public TransportationSystems) 、AVCS ( Advanced Vehicle Control System) 、CVO( Commercial Vehicle Operations) 、ETC ( electronicToll Collection) 、EMS( Emergency Management System) 等方面。

Intelligent Transport System 有两个由于面的含义,一是智能; 二是交通。

交通技术的核心就是智能,智能技术源于电子通信、计算机与人工智能。

在交通管理过程中借用当代的信息技术,对车辆道路进行全面的监控,实现交通的智能化管理。

一、数字图像处理技术在智能交通领域中的作用( 一) 数字图像处理技术的主要工作步骤一是利用计算机和其他电子设备完成的,其主要内容包括图像的采集与获取、对采集的信息进行编码与存储、图像的合成。

合成之后对图像进行绘制,并最终输出,利用新技术对其进行恢复与重建。

因此数字图像处理的主要目的是: 首先,对图像做灰度变化,保存有效信息,这种方法可以增强图像可读性,有利于原图的恢复;其次,利用特殊手段对图像中所包含的特殊且重要的信息进行提取,并详细分析图像中所包含的特征,这种方法主要是为了提取其中包含的特殊信息,对图像进行分割识别; 其三,对获取到的数据进行压缩,并保持其特有的清晰度,方便图像后期的传送与保存。

本科生毕业论文（设计）题目:基于数字图像处理的车牌识别设计**: ***学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年12 月24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。

模糊车牌识别思路------ by:吴谚神，张伟，向刚随着计算机和视频技术的发展，车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分，并已广泛应用于车辆追查和跟踪、车辆出入控制、公路收费监控等领域。

完整的车牌自动识别系统由图像釆集、图像处理、模糊识别等模块组成，其中对一幅已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、二值转换、车牌分类、车牌分割、字符识别、结果优化的过程简称车牌模糊识别。

目前国内已有众多单位开展了车牌识别技术研发，虽然各家都取得一定的成功，但车牌识别技术本身毕竟要符合实战要求，为此笔者综观各家实际车牌识别系统后提出了车牌识别系统的几点不足之处和改进方法，供该领域的专业人士和领导参考。

一、图像预处理根据三基色原理，世界上任何色彩都可以由红绿蓝(RGB)三色不同比例的混合来表示，如果红绿蓝(RGB)三个信号分别由一个字节表示，则该图像颜色位数就达到二十四位真彩，也就是说在二十四位真彩的数字图像中每个像素点由三个字节来表示，根据数字图像水平和垂直方向像素点数(即图像分辨率)可计算出一幅图像实际位图大小。

事实上，在车牌自动识别系统中车辆图像是通过图像采集卡将运动的车辆图像抓拍下来，并以位图的格式存放在系统内存中。

这时的车辆数字图像虽然没有被人为损伤过，但在实际道路上行驶的车辆常会因为各种各样的原因使得所拍摄的车辆图像效果不理想，如外界光线对车牌的不均匀反射、极强阳光形成的车牌处阴影、摄像机快门值设置过大而引起的车辆图像拖影、摄像头聚焦或后背焦没有调整到位而形成的车辆图像不清晰、由于视频传输线而引起的图像质量下降、所拍摄图像中存在的噪声干扰、所安装的车牌不规范或车辆行驶变形等等。

这些都给车牌的模糊识别增加了难度，在现有的技术条件下任何优秀、先进的车牌识别软件也是无法达到百分之百车牌正确识别率。

但我们可以对车辆图像根据不同应用特点进行识别前的预处理，尽最大可能提高车牌正确识别率，这些图像预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。

车牌识别流程
车牌识别是一种通过图像处理技术识别车辆车牌号码的技术，
它可以广泛应用于停车场管理、交通违章监测、智能交通系统等领域。

下面将介绍车牌识别的流程。

首先，车牌识别的流程通常包括图像获取、图像预处理、车牌
定位、字符分割和字符识别五个步骤。

图像获取是车牌识别的第一步，它通过摄像头获取车辆的图像。

在图像获取的过程中，需要考虑光线、角度、距离等因素，以确保
获取清晰、准确的车牌图像。

接下来是图像预处理，这一步是为了提高车牌图像的质量，包
括去噪、灰度化、边缘检测、图像增强等处理。

通过图像预处理，
可以使车牌图像更加清晰，有利于后续的车牌定位和字符识别。

第三步是车牌定位，也称为车牌检测，其目的是在经过预处理
的图像中准确定位出车牌的位置。

车牌定位通常采用边缘检测、形
态学处理、颜色定位等技术，以找到车牌的位置和大小。

然后是字符分割，即将定位到的车牌图像中的字符进行分割。

字符分割是车牌识别中比较困难的一步，因为不同车牌的字符数量和形状各异，需要通过算法来准确分割出每个字符。

最后一步是字符识别，也称为光学字符识别（OCR），其目的是对分割后的字符进行识别。

字符识别通常采用模式识别和机器学习算法，将字符映射成文本信息。

总的来说，车牌识别流程包括图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个步骤。

通过这些步骤，可以实现对车辆车牌号码的准确识别，为智能交通系统和车辆管理提供便利。