基于数字图像处理的车牌识别技术

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1、基于数字图像处理的车牌识别技术任秋儒陕西省汉中中学摘要：目前车牌识别作为交通管理中的有效手段，已成为智能交通系统的一个重要组成部分。本文介绍了车牌识别系统在数字图像处理的基础上，在车牌定位、字符识别、符分割屮采用的各种不同方法，以及对各方法的比较。关键词：车牌识别;图像处理;字符分割;字符识别;作者简介：任秋儒，女，汉族，陕丙省汉中市人，陕丙省汉中中学。Abstract：asaneffectivemeansoftrafficmanagement,licenseplaterecognitionhasbecomeanimportantcomponen

2、toftheintelligenttransportationsystem.Thispaperintroducesthelicenseplaterecognitionsystemonthebasisofdigitalimageprocessing,variousmethodsusedinlicenseplatelocation,characterrecognitionandcharactersegmentation,aswellasthecomparisonofvariousmethods.Keyword：licenseplaterecognit

3、ion;imageprocessing;charactersegmentation;characterrecognition;一、前g（一）车牌识别发展背景随着我国经济社会的飞速发展，汽车这一交通工具越来越普及，汽车的数量也急剧增加，行车、停车的问题就表现的比较突出，交通压力也在不断增大，交通监管也变动比较复杂，利用大量人工进行交通管理已经逐渐越来越不适合现代交通的现状和管理的要求，特别是在城市交通管理、停车场管理、高速公路管理以及公安侦破案件的问题上，给车辆管理者提出了新要求，如何快速安全的改善道路交通管理已经成为现代交通系统中刻不容缓的问题，

4、而车牌号码作为车辆的重要身份信息，如何快速的获取车牌信息并进行提取处理，就成为有效管理交通的关键。因此，可以设计一种车牌识別系统，使人们更能高效快捷监管交通运行情况。由于我国在交通管理方面冇完善全面的法律法规，同样在汽车牌照管理方面，交通管理部门也有严格的要求。m由于汽车牌照的规格，安装等都由专门的部门进行管理，所以可以研制出能够快速，准确的对车牌进行自动识别的系统来提高汽车管理相关方面的水平和效率。早在上个世纪八十年代左右，国外部分国家己经开始了对车牌自动识别技术方面的研宄。而车牌自动识别系统的出现应该归功于计算机科学以及数字图像处理技术的发展

5、和应用。数字图像处理于二十世纪六十年代开始，再之后的人工智能，计算机技术的迅猛发展，将数字图像处理技术推向更深层的领域。m进入九十年代后，美国，円本，加拿大等国家为了改善越来越严峻的道路交通状况，这些国家提供大量资金研发相关产品，目前大部分发达国家己经拥有各自的成熟产品。（二）车牌识别现阶段技术车牌识别技术是利用数字照相机拍摄的阁像，经过计算机的分析技术进行分析和技术处理，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。一些发达国家的车牌识别系统已经成功应用，而我国在车牌识别方面的开发速度还比较缓慢，这与我国的实际情况有关。m我国车牌的颜色多，车

6、牌字符不统一，车牌屮夹杂汉字，这种笔划多，结构繁琐的字符，就增加丫车牌识别的难度。所以在研宄车牌识别系统中，应着重于对字符分割时干扰因素的过滤与排除。像预处理（一〉图像灰度化和二值化1、图像灰度化。通过照相机获取的原始车牌图像一般都为RGB图像，对于这类彩色图像，他们所占空间较大，包含的无用信息过多，而灰度图像占用的储存空间小，信息单一，便于下一步的车牌定位，所以我们首先耍对彩色图像进行灰度化处理。图像灰度化方法有最大值法，平均值法，加权平均值法等。U1而常采用的加权平均值法，就是根据人眼对绿色敏感最高，蓝色敏感最低的视觉模型基础上建立起来的一种

7、方法，以此给像素的R、G、B三个分量各添加一个加权系数，再求和，公式如下：而其他两种最大值法，平均值法，公式如下2、图像二值化。灰度图像由0到255灰度级的单色图像构成的图片，这样的图片具冇明显的明暗变化和丰富的黑Q效果。然而我们需要的是将A标与背景分离出來，所以常常采用目标区的像素取1，背景区的像素取0,我们称这样的阁像为二值阁像，由灰度图像得到二值图像的过程就叫做图像二值化，这种技术可以较精确地将竹景与目标分离。为了得到理想的二值图像，我们通常会设定一个阈值k,把大于等于这个阈值的图像定为目标，其他的图像则为背景，这样的方法称为阈值分割法。若

8、设等处理的灰度图像为f(x,y),经过变换得到的二值图像为g(x,y),则整个二值化处理过程可以表示：根据不用的图像选择不同的阈值方式，