在圖像處理領(lǐng)域，數(shù)字圖像處理技術(shù)取得了飛速發(fā)展，并在國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。尤其在智能交通管理中汽車牌照識(shí)別技術(shù)方面具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。汽車牌照識(shí)別技術(shù)主要任務(wù)是實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車監(jiān)控視頻所取得的圖像進(jìn)行分析、處理，自動(dòng)定位和識(shí)別汽車牌號(hào)，并進(jìn)行相關(guān)智能化數(shù)據(jù)管理。所以該技術(shù)在交通流量控制指標(biāo)測量，車輛定位，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、公路收費(fèi)站，停車場收費(fèi)管理等領(lǐng)域均發(fā)揮極大的作用。本文給出了汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)與主要完成功能。由于MATLAB 語法結(jié)構(gòu)簡單， 具有高質(zhì)量的圖形可視化效果和強(qiáng)大的界面設(shè)計(jì)能力， 因而在數(shù)字圖像處理中有著其他語言所無法比擬的優(yōu)勢， 已成為近幾年來國內(nèi)外處理圖像使用最為廣泛的優(yōu)秀科技軟件之一。因此本文采用MATLAB 作為開發(fā)平臺(tái)設(shè)計(jì)汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)不僅可視性好，而且使用方便，易于操作。

1 汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與主要功能模塊設(shè)計(jì)

基于MATLAB 汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)，主要實(shí)現(xiàn)了數(shù)字圖像處理技術(shù)在汽車牌照識(shí)別中的應(yīng)用研究。整個(gè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)西路采用樹狀結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)主要功能是對(duì)汽車牌照?qǐng)D像進(jìn)行各種圖像處理分析識(shí)別汽車車牌號(hào)。用戶可通過對(duì)汽車牌照數(shù)字圖像識(shí)別系統(tǒng)主窗口“文件”導(dǎo)入所需要處理的汽車牌照數(shù)字圖像，并對(duì)其進(jìn)行圖像預(yù)處理，圖像增強(qiáng)，車牌定位，字符分割到字符識(shí)別等一系列操作，得到所需要的信息。該系統(tǒng)的總體流程圖如圖1 所示，系統(tǒng)的主窗體是所有系統(tǒng)模塊互動(dòng)的中心，主窗體設(shè)計(jì)如圖2 所示。

圖1 系統(tǒng)流程圖

圖2 系統(tǒng)主窗體

2 瀝青混合料數(shù)字圖像處理系統(tǒng)主要模塊的主要功能

2.1 圖像預(yù)處理模塊

由于汽車長期置于戶外環(huán)境中，使降低了車牌的清潔度，另外還有自然光照的條件、照相機(jī)與汽車牌照之間的矩離以及角度等因素的影響，汽車牌照?qǐng)D像就會(huì)出現(xiàn)不清楚、傾斜和破損等嚴(yán)重缺陷。所以在對(duì)圖像進(jìn)行處理之前，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理是非常有必要的，可盡量減少噪聲對(duì)圖像處理的干擾，改善圖像質(zhì)量，提高汽車牌照的檢測精確度。在本系統(tǒng)中主要采用圖像灰度化、圖像去處背景、圖像平滑處理技術(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理，如圖3所示。

圖3 圖像預(yù)處理效果對(duì)比圖

2.2 車牌定位與分割模塊

圖像分割是進(jìn)行圖像分析的關(guān)鍵步驟，也是進(jìn)一步理解圖像的基礎(chǔ)。分割的最終結(jié)果是圖像被分解成一些具有某種特征的最小成分，相對(duì)于整幅圖像來說這種圖像更容易被快速處理。

由于本系統(tǒng)采集到的汽車牌照數(shù)字圖像為整車圖像，但是圖像處理的目標(biāo)是車牌部分，所以對(duì)圖像進(jìn)行車牌定位和分割則是非常必要的。該系統(tǒng)車牌定位和分割主要采用了邊緣檢測和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法得到汽車牌照在圖像中的區(qū)域。為了避免車標(biāo)、車身裝飾物等與汽車牌照形狀相近對(duì)車牌的提取產(chǎn)生影響，即對(duì)汽車牌照進(jìn)行標(biāo)記。由于圖像采集中汽車可能會(huì)發(fā)生傾斜，則應(yīng)對(duì)提取出的汽車牌照進(jìn)行峰谷分析，對(duì)汽車牌照進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)。

同時(shí)可通過峰谷分析中車牌的水平、垂直投影確定車牌字符高度的范圍，為之后的字符提取打好基礎(chǔ)。如圖4 所示。

圖4 車牌提取

2.3 字符分割與識(shí)別模塊

字符提取主要通過對(duì)旋轉(zhuǎn)后的車牌進(jìn)行水平投影和垂直投影分析，計(jì)算出汽車牌照字符的高度、寬度、字符頂行、字符尾行以及字符的中心位置來進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。由于汽車車牌字符間的間隔較大，較少出現(xiàn)字符粘連現(xiàn)象，所以本文采用查找連續(xù)有文字區(qū)域的方法實(shí)現(xiàn)字符分割。通過字符分割，得到單個(gè)字符，其中包三大類漢字、字母和數(shù)字。由于分割得到的單個(gè)字符大小不一，所以需要對(duì)單個(gè)字符進(jìn)行歸一化處理，防止因?yàn)榕普諆A斜導(dǎo)致的單個(gè)字符在位置和大小上的誤差。目前字符識(shí)別主要有兩種識(shí)別方法：模板匹配法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。本文主要是運(yùn)用模板匹配法對(duì)分割出來的字符進(jìn)行識(shí)別。字符提取、分割和識(shí)別的效果如圖5 所示。

圖5 字符分割與識(shí)別

3 結(jié)語

本文主要以數(shù)字圖像處理技術(shù)在汽車牌照識(shí)別中的應(yīng)用為基礎(chǔ)，基于MATLAB 平臺(tái)開發(fā)了汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)。并給出了汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)思路和系統(tǒng)各個(gè)主要功能模塊的主要作用。整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了以數(shù)字圖像處理技術(shù)來提取汽車車牌字符，形成了完整的一套數(shù)字圖像處理方法。系統(tǒng)設(shè)計(jì)界面可視性好、操作簡單、方便、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全，具有一定的實(shí)用價(jià)值。