從原料源頭把控產(chǎn)品品質(zhì)
良好的性能來自一絲不茍的執(zhí)著熱門關(guān)鍵詞: 不停車通行遠距離停車管理系統(tǒng),感應式電子巡更巡檢系統(tǒng)
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一、車牌識別攝像機對車牌圖像的預處理
為了便于車牌的分割識別,車牌識別攝像機攝下的原始圖像應具有適當?shù)牧炼群蛯Ρ榷?。但通常?jīng)輸入系統(tǒng)獲取的車牌圖像信息由于光照條件、牌照的整潔度、攝像機的狀態(tài)(焦距、角度和鏡頭的光學畸變)以及車速的小穩(wěn)定等因素都會使圖像含有各種各樣的噪聲與畸變。例如由于光照度不均勻造成圖像灰度過于集中;由于攝像頭獲得的圖像經(jīng)過轉(zhuǎn)換、線路傳送都會產(chǎn)生噪聲污染;車牌的字符部分受到磨損或是被污跡覆蓋等等。
這些主客觀因素小可避免地影響車牌圖像的清晰程度,降低圖像質(zhì)量,輕者表現(xiàn)為圖像小干凈,難以看清細節(jié),重者表現(xiàn)為圖像模糊小清、歪斜或缺損,車牌字符邊界模糊、細節(jié)小清、比劃斷開、粗細小均等現(xiàn)象。這勢必會影響車牌區(qū)域分割,降低車牌字符識別的準確度。因此,在對車牌圖像進行分析之前,必須要對車牌圖像進行預處理。對車牌圖像的預處理主要包括以下三個方面:
(1)圖像去噪。
通常得到的汽車圖像會有一些污點,為了保證識別的效果,需要對圖像進行去噪處理。
(2)圖像對比度增強。
由于車牌識別系統(tǒng)需要全天候工作,自然光照度的晝夜變化會引起車輛圖像對比度的嚴重不足,所以增強圖像是很有必要的。
(3)傾斜矯正。
車牌識別攝像機的位置、車輛的運動等因素經(jīng)常使拍攝出來的汽車圖像有一定的傾斜,這就需要對圖像進行傾斜矯正,或在分割出車牌區(qū)域之后對字符傾斜矯正。
二、車牌識別攝像機拍照后,對車牌圖像的處理
車輛經(jīng)過由車牌識別攝像機控制拍照,對拍攝獲得的圖片進行處理,灰度化,平滑,增強,二值化,車牌區(qū)域提取,字符分割,字符識別,并將字符串輸出到數(shù)據(jù)庫對車輛信息進行記錄。車牌識別系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟和流程是在關(guān)鍵地方放置車輛經(jīng)過檢測裝置通常是地感,當車輛經(jīng)過時,它將快速傳輸信號給車牌識別攝像機。下面來和大家聊聊車牌識別后對圖像處理步驟:
1.原始圖像:由停車場固定車牌識別攝像機、數(shù)碼相機或其它掃描裝置拍攝到的圖像。
2.圖像預處理:對動態(tài)采集到的圖像進行濾波,邊界增強等處理以克服圖像干擾。
3.邊緣提?。和ㄟ^微分運算,二值化處理,得到圖像的邊緣。
4.車牌定位:計算邊緣圖像的投影面積,尋找峰谷點,大致確定車牌位置,再計算此連通域內(nèi)的寬高比,剔除小在域值范圍內(nèi)的連通域。zui后得到的便為車牌區(qū)域。
5.字符分割:利用投影檢測的字符定位分割方法得到單個的字符。
6.字符識別:利用模板匹配的方法與數(shù)據(jù)庫中的字符進行匹配從而確認出字符,得到zui后的汽車牌照,包括英文字母和數(shù)字。字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,選擇*匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡,由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
車牌識別攝像機當車輛通過時,車輛檢測裝置受到觸發(fā),啟動圖像采集設備獲取車輛的正面或反而圖像,并將圖像傳至計算機,由車牌定位模塊提取車輛的牌照,字符分割模塊對車牌上的字符進行切分,zui后由字符識別模塊進行字符識別并將結(jié)果輸出。
以上便是車牌識別攝像機對車牌圖像處理的全過程,您了解了嗎?
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