一種汽車車牌識(shí)別的matlab算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種算法，尤其涉及一種汽車車牌識(shí)別的matlab算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 車牌識(shí)別LPR是智能交通系統(tǒng)（ITS)的一個(gè)重要組成部分。車牌識(shí)別系統(tǒng)的主要 任務(wù)是分析和處理攝取到的復(fù)雜背景下的車輛圖像，定位分割牌照，最后自動(dòng)識(shí)別汽車牌 照上的字符，車牌識(shí)別是利用車牌的唯一性來識(shí)別和統(tǒng)計(jì)車輛。在現(xiàn)代化交通發(fā)展中車牌 識(shí)別系統(tǒng)是制約交通系統(tǒng)智能化、現(xiàn)代化的重要因素，車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)該能夠從一幅圖像 中自動(dòng)提取車輛圖像，自動(dòng)分割牌照?qǐng)D像，對(duì)字符進(jìn)行正確識(shí)別，從而降低交通管理工作的 復(fù)雜度。車牌識(shí)別系統(tǒng)將獲取的車輛圖像進(jìn)行一系列的處理后，以字符串的形式輸出結(jié)果， 這樣不但數(shù)據(jù)量小，便于存儲(chǔ)，操作起來也更容易，因此車牌識(shí)別系統(tǒng)的便捷性是人工車牌 識(shí)別所不能比擬的，它蘊(yùn)藏著很大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和發(fā)展空間，對(duì)車牌識(shí)別技術(shù)的研宄是非常 有的意義的。
[0003] 從20世紀(jì)90年代初，國(guó)外就已經(jīng)開始了對(duì)汽車牌照自動(dòng)識(shí)別的研宄，其主要途 徑就是對(duì)車牌的圖像進(jìn)行分析，自動(dòng)提取車牌信息，確定汽車牌號(hào)。在各種應(yīng)用中，有使 用模糊數(shù)學(xué)理論也有用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法來識(shí)別車牌中的字符，但由于外界環(huán)境光線變 化、光路中有灰塵、季節(jié)環(huán)境變化及車牌本身比較模糊等條件的影響，給車牌的識(shí)別帶來 較大的困難。國(guó)外的相關(guān)研宄有：（I)J Barroso提出的基于掃描行高頻分析的方法；(2) I.T. Lancaster提出的類字符分析方法等。為了解決圖像惡化的問題，目前國(guó)內(nèi)外采用主動(dòng) 紅外照明攝像或使用特殊的傳感器來提高圖像的質(zhì)量，繼而提高識(shí)別率，但系統(tǒng)的投資成 本過大，不適合推廣。
[0004] 車牌識(shí)別系統(tǒng)中的兩個(gè)關(guān)鍵子系統(tǒng)是車牌定位系統(tǒng)和車牌字符識(shí)別系統(tǒng)。
[0005] 關(guān)于車牌定位系統(tǒng)的研宄，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)作了大量的工作，但實(shí)際效果并不是 很理想，比如車牌圖像的傾斜、車牌表面的污穢和磨損、光線的干擾等都是影響定位準(zhǔn)確度 的潛在因素。為此，近年來不少學(xué)者針對(duì)車牌本身的特點(diǎn)，車輛拍攝的不良現(xiàn)象及背景的復(fù) 雜狀況，先后提出了許多有針對(duì)性的定位方法，使車牌定位在技術(shù)和方法上都有了很大的 改善.然而現(xiàn)代化交通系統(tǒng)不斷提高的快節(jié)奏，將對(duì)車牌定位的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性提出更高 的要求。
[0006] 車牌字符識(shí)別是在車牌準(zhǔn)確定位的基礎(chǔ)上，對(duì)車牌上的漢字、字母、數(shù)字進(jìn)行有效 確認(rèn)的過程，其中漢字識(shí)別是一個(gè)難點(diǎn)，許多國(guó)外的LPR系統(tǒng)也往往是因?yàn)闈h字難以識(shí)別 而無法打入中國(guó)市場(chǎng)，因而探尋好的方法解決字符的識(shí)別也是至關(guān)重要的。從實(shí)用產(chǎn)品來 看，如以色列的Hi-Tech公司研制的多種See/Car system，適應(yīng)于幾個(gè)不同國(guó)家的車牌識(shí) 另IJ，就針對(duì)中國(guó)格式車牌的See/Car syste而言，它不能識(shí)別漢字，且識(shí)別率有待提高。新 加坡Optasia公司的VLPRS產(chǎn)品，適合于新加坡的車牌，另外日本、加拿大、德國(guó)、意大利、英 國(guó)等西方發(fā)達(dá)國(guó)家都有適合于本國(guó)車牌的識(shí)別系統(tǒng)。
[0007] 我國(guó)的實(shí)際情況有所不同，國(guó)外的實(shí)際拍攝條件比較理想，車牌比較規(guī)范統(tǒng)一，而 我國(guó)車牌規(guī)范不夠，不同汽車類型有不同的規(guī)格、大小和顏色，所以車牌的顏色多，且位數(shù) 不統(tǒng)一，對(duì)處理造成了一定的困難。在待處理的車牌圖像中就有小功率汽車使用的藍(lán)底白 字牌照，大功率汽車所用的黃底黑字牌照，軍車和警車的白底黑字，紅字牌照等。就位數(shù)而 言，有七位數(shù)字的，有武警車九位數(shù)字的，有軍車、前兩位字符上下排列的等，所以也造成了 處理的難度。
[0008] 國(guó)內(nèi)做得較好的產(chǎn)品主要是中科院自動(dòng)化研宄所漢王公司的"漢王眼"，此外國(guó)內(nèi) 的亞洲視覺科技有限公司、深圳市吉通電子有限公司、中智交通電子系統(tǒng)有限公司等都有 自己的產(chǎn)品。通常處理時(shí)為了提高系統(tǒng)的識(shí)別率，都采用了一些硬件的探測(cè)器和其他的輔 助設(shè)備如紅外照明等，其中"漢王眼"就是采用主動(dòng)紅外照明和光學(xué)濾波器來減弱可見光的 不可控制影響，減少惡劣氣候和汽車大小燈光的影響，另外還要求在高速公路管理窗口到 "漢王眼"識(shí)別點(diǎn)埋設(shè)兩條線路管道，一條管道鋪設(shè)220伏50赫茲1安培的交流供電線路； 另一條管道鋪設(shè)觸發(fā)信號(hào)線路和漢王眼與管理計(jì)算機(jī)的通訊線路，投資巨大，不適合于大 面積的推廣。
[0009] 另外，還有兩種專門的技術(shù)被用于車牌的識(shí)別中，條形碼識(shí)別技術(shù)和無線射頻技 術(shù)。條形碼識(shí)別要求預(yù)先在車身上印刷條形碼，在系統(tǒng)的某一固定位置上安裝掃描設(shè)備，通 過掃描來讀取條形碼，以達(dá)到識(shí)別車輛的目的。無線射頻技術(shù)要求在車內(nèi)安裝標(biāo)示卡，在系 統(tǒng)某一位置安裝收發(fā)器等裝置，通過收發(fā)器來接受標(biāo)示卡的信號(hào)，從而識(shí)別出經(jīng)過的車輛。 顯然，這兩種技術(shù)更難以推廣。
[0010] 從目前一些產(chǎn)品的性能指標(biāo)可以看出，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別速度有待提 高。現(xiàn)代交通的飛速發(fā)展以及車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用范圍的日益拓寬給車牌識(shí)別系統(tǒng)提出了更 高的要求。因此，研宄高速、準(zhǔn)確的定位與識(shí)別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)，而圖像處理技術(shù)的 發(fā)展與攝像設(shè)備、計(jì)算機(jī)性能的提高都會(huì)促進(jìn)車牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的 性能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 本發(fā)明就是針對(duì)上述問題，提出一種汽車車牌識(shí)別的matlab算法，該算法，可以 很好地解決通緝車輛的自動(dòng)稽查問題，可以解決車流高峰期因出入口車流瓶頸造成的路橋 卡口、停車場(chǎng)交通堵塞問題，可以解決因工作人員作弊造成的路橋卡口、高速公路、停車場(chǎng) 應(yīng)收款流失的問題。
[0012] 為達(dá)到上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用了一種汽車車牌識(shí)別的matlab算法，主要包括 車輛圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割與識(shí)別五大部分；
[0013] 所述車輛圖像采集主要是通過CCD攝像頭與計(jì)算機(jī)的視頻捕捉卡直接相連來完 成圖像采集，可以實(shí)時(shí)在監(jiān)控圖像中抓取到含有車輛的圖像。該部分功能可調(diào)用計(jì)算機(jī)視 頻捕捉卡廠商提供的各種軟件開發(fā)包工具即可實(shí)現(xiàn)，并編寫程序?qū)隡atlab軟件中進(jìn)行 處理：
[0014] % = = = = = = = = =讀入圖片的程序代碼= = = = = = = = =
[0015] clc ；
[0016] clear all ；
[0017] [fn, pn, fi] = uigetfileC *· jpg'，' 選擇圖片'）；
[0018] I = imread([pn fn]) ;figure, imshow(I) ;title (' 原始圖像 '）；％顯示原始圖 像
[0019] chepai lujing = [pn fn]
[0020] I_bai = I ；
[0021] 所述圖像預(yù)處理包括灰度處理、傾斜校正兩部分，
[0022] A、灰度處理：
[0023] (1)最大值法：使R. G，B的值等于三值中最大的一個(gè)，即
[0024] R = G = B = max (R, G, B)
[0025] (2)平均值法：使R, G, B的值值等于三值和的平均值，即
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種汽車車牌識(shí)別的matlab算法，其特征在于，主要包括車輛圖像采集、圖像預(yù)處 理、車牌定位、字符分割與識(shí)別五大部分； 所述車輛圖像采集主要是通過CCD攝像頭與計(jì)算機(jī)的視頻捕捉卡直接相連來完成圖 像采集，可以實(shí)時(shí)在監(jiān)控圖像中抓取到含有車輛的圖像，該部分功能可調(diào)用計(jì)算機(jī)視頻捕 捉卡廠商提供的各種軟件開發(fā)包工具即可實(shí)現(xiàn)，并編寫程序?qū)隡atlab軟件中進(jìn)行處理： %=========讀入圖片的程序代碼========= clc ； clear all ； [fn，pn，fi] =uigetfile('*.jpg'，' 選擇圖片'）； I = imread([pn fn]) ;figure，imshow(I) ;title(' 原始圖像'）；％顯示原始圖像 chepailujing = [pn fn] I_bai = I; 所述圖像預(yù)處理包括灰度處理、傾斜校正兩部分， A、 灰度處理： (1) 最大值法：使R. G，B的值等于三值中最大的一個(gè)，即 R = G = B = max (R,