车辆图像识别预处理方法研究

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1、车辆图像识别预处理方法研究　摘　要：本文主要针对车辆图像识别技术中的图像灰度化、图像增强、图像平滑处理这些预处　环节进行了研究分析，以便为车牌定位等后续图像处理工作打下良好基础。　关键词：图像灰度化　图像对比度增强　中值滤波　　１前言　　在车辆图像识别过程中，车场出入ｕ通过摄像头采集到进出车辆图像，将其存储到计算机后，首先要　对其进行数字图像处理。由于车牌图像的采集在户外进行，图像质量会受到自然光照条件、车牌整洁度及　车辆行驶速度等凶素的影响，可能会出现模糊、污损、歪斜等现象。为了便于车牌定位等后续图像处理工　作，首先应对车牌图像进行预处理。本

2、文针对车辆图像识别技术，主要对图像灰度化、图像增强、图像平　滑处理这些预处理环节进行了研究分析。　２彩色图像灰度化　对于采集到的２４位真彩色位图图像，彩色图像颜色种类丰富，但由于直接处理彩色图像文件所需存　储量大，图像需要占用大量系统资源，不利于图像的快速处理。从系统的性能考虑，目前绝大多数牌照识　别系统在作图像处理时均采用不含彩色信息的灰度图像。　灰度图在表示时将亮度值进行量化，通常将亮度分为２６级（0．2５）０为最暗（黑）５全，２５为最亮　（白）全，每个像素仅由一个８位字节表示该像素的亮度值，灰度图的转换根据灰度值和ＲＢ颜色的对应　Ｇ关系通

3、过如下方式进行：　灰度值＝．９＋．８Ｇ＋．１Ｂ０９Ｒ０５７０１　　２　４灰度图只包含亮度信息，不含彩色信息，有利于图像的处理，故在对图像进行处理前应先将其转化为灰度图。　对采集到的车辆２位真彩色图像，通过上面所示灰度图转换公式，可得到相应的灰度图。４　３图像对比度增强　由于车辆图像质量受到室外环境中光照变化、阴影、昼夜交替的影响，有时车牌区域图像的对比度会　严重不足，牌照字符与背景分辨不清，直接影响到车牌的定位和分割，甚至于根本无法识别。为了改善车　辆图像的质量，以利于车牌的识别，需要增强车牌区域图像的对比度。本文主要采用灰度线性变换方法增　强

4、车牌区域图像的对比度。　在对车辆图像进行处理时，为利于车牌的识别，可通过对图像做灰度拉伸处理来增加车牌和背景的对　比度，使车牌更为鲜明。灰度拉伸将灰度作分段线性变换，通过映射函数Ｔ，将输入图像中灰度为ｆ，　（ｙｘ）的某点映射为输出图像中的灰度ｇｘ）即：（，，　ｙ３　８维普资讯http://www.cqvip.com《通信市场》优秀推荐论文　ｇＸｙ＝（（，）　（，）Ｔｆｘｙ）设原图像ｆｘｙ的灰度范围为［，］可通过如下线性变换将图像ｇｘｙ的灰度范围扩展至［ｏ：（，）ａｂ，（，）ｃｌ　，ｇｘＹ＝（－）（－）ｆＸＹ＋　（，）［ｄｃ／ｂａ］（，）ｃ图像中

5、大部分像素的灰度分布在区问Ｅ，］小部分灰度级超出该区间，为改善增强效果，可令：ａｂ，　当ｆｘＹ＜（，）ａ时，　ｇｘＹ＝　（，）ｃ当ａｆｘＹ　ｂ时，　（，）　ｇｘＹ＝（－）（－）ｆｘＹ＋　（，）［ｄｃ／ｂａ］（，）ｃ当ｆｘＹ＞（。）ｂ时，　ｇｘＹ＝　（，）ｄ图１一幅车辆灰度化图像，图２是对其进行狄度拉仲处理后的效果图。从图ｌ可以看出，车辆图像　是ＩＩ经过灰度拉伸处理后，字符与车牌底色的对比度明显增强，宁符变得更为清晰，这对车牌的后续处理是有　利的。　实验表明，图像局部或整体曝光不足的车牌图像经过灰度拉伸后，对比度明显增强。可见，图像对比　度增强处

6、理可以改善车牌图像质量，提高图像的可懂度，有利于后续车牌图像的定位和分割处理。　图１灰度拉伸前的车辆图　图２灰度拉伸后的车辆图　４图像平滑　所采集到的车辆图像，往往存在一些噪声，不利于后续图像的处理。为了抑制噪声，需要进行图像平　滑。由于噪声频谱通常集中在高频段，因此可以采用低通滤波方法来减少噪音。但由于车牌区域图像的边　缘轮廓包含了大量的高频信息，低通滤波在过滤噪声时，通常会使图像边缘轮廓变得模糊；若低通滤波后　再使用高通滤波来加强图像边缘轮廓，会加强图像的噪声，不利于图像的后续处理。在图像处理中，应根　据噪声的不同特性来采取合适的图像平滑方

7、法，可在空问域或在频率域采用不同的措施。空域滤波是在图　像空间借助模板进行邻域操作完成，其滤波方式一般可分成线性和非线性两类。常见的局部均值滤波是一　种最简单的线性滤波器，每一个像素的灰度值用其局部邻域内各像素灰度的均值来代替，对噪声的去除效　果良好，但易丢失原图边缘细节信息。　为了在图像平滑时减少模糊负面影响，保护好边缘轮廓信息，同时又能很好地过滤噪声，本文采用了　中值滤波的方法。　中值滤波是一种非线性的滤波器，其原理比较简单。中值滤波由ＪＪｋｙ在１７年提出，并应用在　．ｕｅｗ．９１一维信号处理技术（时问序列分析）中，后来被二维图像信号处理技

8、术所引用【。它的基本思想是用像素　１】３９　维普资讯http://www.cqvip.com《通信市场》优秀推荐论文　点邻域灰度值的中值来代替该像素点