哈爾濱車牌識別

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哈爾濱車牌識別

車牌識別對車牌圖像進行圖像形態學操作

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車牌識別對車牌圖像進行圖像形態學操作

發布日期:2019-03-18 作者: 點擊:

由于成像系統、傳輸介質、記錄設備等的不完善,以及天氣情況的變化等,車牌圖像往往受到多種噪聲的污染。在經過二值化處理的車牌圖像上,會出現一些與要研究的對象(即車牌區域)不相關的孤立點或者像素塊,擾亂圖像的研究對象,影響對車牌區域的提取、分割等操作。于是要構造一種有效抑制噪聲的濾波器來有效的去除目標和背景中的噪聲,同時,能夠很好地保護車牌區域的形狀、大小及特定的車牌紋理特征。 圖像濾波,即在盡量保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制,是圖像處理中消除噪聲的不可或缺的操作,其處理的結果的好壞將直接影響到對后續圖像進行處理和分析的有效性和可靠性。常用的濾波操作方法有很多種,如中值濾波、形態學濾波、高斯濾波、雙邊濾波等。我們在這里介紹一下中值濾波和本文所研究系統采用的形態學濾波。


哈爾濱車牌識別系統也是基于形態學操作的重要性質,對經過二值化后的車牌圖像首先進行閉運算操作,使得車牌的字符區域連接起來,然后對車牌圖像進行開運算操作,來消除車牌上的噪聲,得到明亮的車牌區域從候選區域中去除偽車牌并定位出車牌區域 通過對車牌圖像的數學形態學運算,圖像中剩下少部分的連通區域,即為車牌的候選區域,這些區域包括車牌區域和偽車牌區域,為此,需要從圖像中去除偽車牌并定位出車牌。


首先,經過對白色連通區域的輪廓進行處理得到矩形邊界框,再根據我國車牌長寬比的特征,即44:14,考慮到在車牌定位過程中,由于對車牌的數學形態學操作會減少車牌信息以及拍攝所得到的車牌圖像中車牌的傾斜等原因,取長寬閾值為2.0-6.0,這樣就剔除了長寬比不符合條件的候選區域。 然后,由于對車牌圖像的數學形態學操作會減少車牌信息,所以定位出的車牌區域會有可能小于車牌的實際區域,這時,我們就需要對定位出的車牌區域進行放大,在這里,我們對車牌區域進行放大的比例是120%,即對已經定位出的車牌候選區域的邊界進行擴大。車牌由七個字符組成,在對候選區域對應的灰度化圖像進行邊緣檢測二值化之后,正常情況下,車牌水平投影區域內每行的邊緣點數要大于14,根據經驗值,我們取15。在車牌水平投影區域內會出現較大的波峰,該波峰認為是車牌的上下邊界,根據實驗結果,要求波峰的始點和終點之差大于20小于120,從而得到車牌的上下邊界。最后,根據二值化車牌圖像中車牌的紋理特征信息,即在車牌區域范圍內會出現明顯的梯度變化特征,來確定車牌區域,最終定位出車牌。在二值化圖像中,255代表車牌圖像中的邊緣信息,0代表非邊緣信息。為了更加精確的定位出車牌和剔除偽車牌,需要對定位出的車牌區域進行篩選,有兩個篩選條件,一個是在二值化圖像中灰度值為255和灰度值為0的像素比大于0.25,另一個是二值化圖像中灰度的跳變次數范圍是[5,30]。

車牌識別一體機

通過對車牌圖像的灰度處理、邊緣檢測、二值化、圖像形態學操作定位出車牌的候選區域,接著利用車牌的特征,如長寬比、像素比等,從候選區域中定位出車牌


對不同光照的適應能力


在工程現場環境比較復雜,例如:煙霧、雨雪、日光不同角度的照射、車燈以及大型廣告牌等都有可能對識別系統造成干擾,特別是采用外觸發方式的識別設備,其識別率嚴重依賴于所抓拍的圖片,當抓拍的瞬間,車輛牌照處在受干擾位置,會造成誤識別。


我公司的車牌識別算法對視頻圖像進行逐幀實時處理,車輛在運動過程中,角度、光照是不斷變化的,總會在某些時刻車牌是清晰的,一定會采集到一些車牌清晰的視頻幀用于分析和識別,因此我公司的車牌識別設備對光線、氣候的抗干擾能力極強。


對闖關車輛和超低速行駛車輛的適應能力

由于采用高速算法平臺,適應時速200公里/小時的車速,使得車輛在超高速(闖關沖卡車輛)行駛或超低速行駛時都能準確識別車牌號碼抓拍圖片,避免了因高速車輛通行路口無法捕獲的現象發生。


本文網址:http://www.evebti.tw/news/527.html

關鍵詞:哈爾濱車牌識別,哈爾濱車牌識別系統,哈爾濱車牌識別一體機

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