一种车牌处理与自动识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种车牌处理与自动识别方法。
【背景技术】
[0002]随着交通环境与工具的巨大变革，汽车的数量与日倶增，采用车牌识别系统对汽车进行智能化、自动化管理成为社会发展的必然趋势。
[0003]车牌识别技术(VehicleLicense Plate Recognit1n，VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。
[0004]车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，这种技术在高速公路车辆管理、电子收费(ETC)系统、停车场管理等多个领域得到了广泛应用。
[0005]作为识别车辆身份的主要手段，车牌识别技术是推进交通管理向智能化发展的关键技术之一。通过车牌识别，可以获得车辆的许多重要信息，从而可大大提升交通系统管理的智能化程度，当前，车牌识别在技术上已有较大的发展，而面对日益复杂的交通环境，图像的复杂程度、光线的强弱、车牌的实际现状以及车辆的行驶速度对车牌识别算法的实现提出了更高的要求。
[0006]车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过预处理、车牌定位、字符切分、识别，从而最终识别出车辆牌照，而优秀的车牌识别技术在识别正确率、识别时间、识别速度等方面均具备优异的性能才能够应用与实际的识别系统之中。
【发明内容】
[0007]本发明所要解决的技术问题在于发明一种车牌处理与自动识别方法，从而自动化获取车辆的重要信息，提升交通管理中的智能化程度。
[0008]本发明是这样实现的，一种车牌处理与自动识别方法，包括如下步骤:
[0009]S1.通过球机监测过往车辆，当检测到车辆通过预设的目标区域，启动车辆行车路线上的枪机对所述车辆进行拍照；
[0010]S2.所述枪机将拍摄到的图像进行量化变为数字形式的图像，并传输至图像处理单元;
[0011]S3.对所述图像进行预处理；
[0012]S4.对预处理后的图像进行定位，确定车牌区域；
[0013]S5.对所述车牌区域进行倾斜校正；
[0014]S6.对所述车牌区域中的车牌进行字符分割
[0015]S7.对车牌进行字符识别；
[0016]所述预处理方法为:
[0017]S31.对所述图像进行灰度化，所述灰度化方法为直接通过取彩色图像R、G、B三分量中最大值来取代各个分量，使得灰度化之后的各个像素的R、G、B分量相等，各个像素只有亮度上的不同；
[0018]S32.对灰度化后的图像进行灰度拉伸，所述灰度拉伸通过使用matlab自带的灰度调整函数imadjustO来实现；
[0019]所述定位方法为通过设定定位规则来确定车牌区域，所述定位规则同时限定车牌区域和灰度范围值，所述车牌区域通过位置经验库获取。
[0020]优选的，所述位置经验库记录不同车辆距离和车辆高度所对应的车牌区域，所述车牌区域包括车牌区域的大小、车牌区域的长宽比和车牌区域位置。
[0021]优选的，S4中根据车辆距离、车辆高度从所述位置经验库中获取对应的车牌区域，所述车牌区域包括车牌区域的大小、车牌区域的长宽比和车牌区域的位置。
[0022]优选的，定位规则的灰度范围值为100-255。
[0023]优选的，所述灰度范围值可以根据经验进行设定。
[0024]优选的，所述倾斜校正方法为:
[0025]提取所述车牌区域的边缘，采用radon变换对所述车牌区域进行倾斜校正处理，统计所述车牌区域radon变换得到的最大值，记录此时的倾斜角度，从而对所述车牌区域进行校正。
[0026]优选的，S6包括使用闭合运算，腐蚀擦除不是汽车车牌的部分。
[0027]优选的，S6中对车牌上的汉字、字母和数字进行修正，裁剪出车牌中每个字符的具体的边界，根据每个字符边界，对每个字符进行倾斜校正。
[0028]优选的，S7中将每个字符与预存储的模板库中的字符进行比对，从而完成车牌识别。
[0029]实施本发明，具有如下有益效果:
[0030]本发明提供了一种车牌处理与自动识别方法，通过对车牌进行自动拍照、自动定位和自动识别，实现车牌的全自动识别。本发明识别效果好，不需要人工参与，自动化程度高。本发明既可以应用于交通监控领域也可以应用于其他检测和识别领域，具有广阔的应用前景。
【具体实施方式】
[0031]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明作进一步地详细描述。
[0032]本发明实施例提供了一种车牌处理与自动识别方法，包括如下步骤:
[0033]S1.通过球机监测过往车辆，当检测到车辆通过预设的目标区域，启动车辆行车路线上的枪机对所述车辆进行拍照；
[0034]S2.所述枪机将拍摄到的图像进行量化变为数字形式的图像，并传输至图像处理单元;
[0035]S3.对所述图像进行预处理；
[0036]S4.对预处理后的图像进行定位，确定车牌区域；
[0037]S5.对所述车牌区域进行倾斜校正；
[0038]S6.对所述车牌区域中的车牌进行字符分割
[0039]S7.对车牌进行字符识别；
[0040]所述预处理方法为:
[0041]S31.对所述图像进行灰度化，所述灰度化方法为直接通过取彩色图像R、G、B三分量中最大值来取代各个分量，使得灰度化之后的各个像素的R、G、B分量相等，各个像素只有亮度上的不同；
[0042]S32.对灰度化后的图像进行灰度拉伸，所述灰度拉伸通过使用matlab自带的灰度调整函数imadjustO来实现；
[0043]所述定位方法为通过设定定位规则来确定车牌区域，所述定位规则同时限定车牌区域和灰度范围值，所述车牌区域通过位置经验库获取。
[0044]优选的，所述位置经验库记录不同车辆距离和车辆高度所对应的车牌区域，所述车牌区域包括车牌区域的大小、车牌区域的长宽比和车牌区域位置。
[0045]优选的，S4中根据车辆距离、车辆高度从所述位置经验库中获取对应的车牌区域，所述车牌区域包括车牌区域的大小、车牌区域的长宽比和车牌区域的位置。
[0046]优选的，定位规则的灰度范围值为100，车牌区域的长宽比为2.5，车牌区域的位置为图像下部1/3。
[0047]优选的，所述灰度范围值可以根据经验进行设定。
[0048]优选的，所述倾斜校正方法为:
[0049]提取所述车牌区域的边缘，采用radon变换对所述车牌区域进行倾斜校正处理，统计所述车牌区域radon变换得到的最大值，记录此时的倾斜角度，从而对所述车牌区域进行校正。
[0050]优选的，S6包括使用闭合运算，腐蚀擦除不是汽车车牌的部分。
[0051]优选的，S6中对车牌上的汉字、字母和数字进行修正，裁剪出车牌中每个字符的具体的边界，根据每个字符边界，对每个字符进行倾斜校正。
[0052]优选的，S7中将每个字符与预存储的模板库中的字符进行比对，从而完成车牌识别。
[0053]另一个实施例，定位规则的灰度范围值为100，车牌区域的长宽比为3.5，车牌区域的位置为图像下部1/4。
[0054]以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
【主权项】
1.一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤: 51.通过球机监测过往车辆，当检测到车辆通过预设的目标区域，启动车辆行车路线上的枪机对所述车辆进行拍照； 52.所述枪机将拍摄到的图像进行量化变为数字形式的图像，并传输至图像处理单元; 53.对所述图像进行预处理； 54.对预处理后的图像进行定位，确定车牌区域； 55.对所述车牌区域进行倾斜校正； 56.对所述车牌区域中的车牌进行字符分割； 57.对车牌进行字符识别； 所述预处理方法为: 531.对所述图像进行灰度化，所述灰度化方法为直接通过取彩色图像R、G、B三分量中最大值来取代各个分量，使得灰度化之后的各个像素的R、G、B分量相等，各个像素只有亮度上的不同； 532.对灰度化后的图像进行灰度拉伸，所述灰度拉伸通过使用matlab自带的灰度调整函数imadjustO来实现； 所述定位的方法为通过设定定位规则来确定车牌区域，所述定位规则同时限定车牌区域和灰度范围值，所述车牌区域通过位置经验库获取。2.根据权利要求1所述的一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，所述位置经验库记录不同车辆距离和车辆高度所对应的车牌区域，所述车牌区域包括车牌区域的大小、车牌区域的长宽比和车牌区域位置。3.根据权利要求2所述的一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，S4中根据车辆距离、车辆高度从所述位置经验库中获取对应的车牌区域，所述车牌区域包括车牌区域的大小、车牌区域的长宽比和车牌区域的位置。4.根据权利要求1-3中任意一项所述的一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，定位规则的灰度范围值为100-255。5.根据权利要求4所述的一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，所述灰度范围值可以根据经验进行设定。6.根据权利要求5所述的一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，所述倾斜校正方法为: 提取所述车牌区域的边缘，采用radon变换对所述车牌区域进行倾斜校正处理，统计所述车牌区域radon变换得到的最大值，记录此时的倾斜角度，从而对所述车牌区域进行校正。7.根据权利要求6所述的一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，S6包括使用闭合运算，腐蚀擦除不是汽车车牌的部分。8.根据权利要求7所述的一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，S6中对车牌上的汉字、字母和数字进行修正，裁剪出车牌中每个字符的具体的边界，根据每个字符边界，对每个字符进行倾斜校正。9.根据权利要求8所述的一种车牌处理与自动识别方法，其特征在于，S7中将每个字 符与预存储的模板库中的字符进行比对，从而完成车牌识别。
【专利摘要】本发明提供了一种车牌处理与自动识别方法，通过对车辆进行拍照、模数转换、预处理、定位、倾斜校正、字符分割与识别等多个步骤，实现车牌的完全自动化识别，其中定位方法包括通过设定定位规则来确定车牌区域，所述定位规则同时限定车牌区域和灰度范围值，所述车牌区域通过位置经验库获取，预处理方法包括灰度化和灰度拉伸，所述灰度拉伸通过使用matlab自带的灰度调整函数imadjust()来实现；本发明识别效果好，不需要人工参与，自动化程度高。本发明既可以应用于交通监控领域也可以应用于其他检测和识别领域，具有广阔的应用前景。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105022991
【申请号】CN201510369772
【发明人】叶秀兰
【申请人】叶秀兰
【公开日】2015年11月4日
【申请日】2015年6月29日