数字图像处理车牌识别技术PPT课件.ppt
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1、图像模式识别应用,专题:车牌识别技术图像分析处理技术的综合应用,1,一、车牌识别技术简介,车牌识别是现代交通管理的重要措施,是智能交通系统的重要环节内容:车牌识别系统是采用数字摄像技术和计算机信息管理技术,对运行车辆实现智能管理的综合运用技术理论基础:数字图像处理和模式识别车牌识别技术具有典型性,容易推广到其它识别对象,2,识别流程,主要由三部分组成图像捕获一般采用CCD摄像头,包括整车图像或牌照(一般为彩色图像)后两步由计算机实现关键部分是第三步:字符识别(OCR),3,识别步骤,具体识别步骤如下(不是唯一的):(1) 获取整车或局部图像;(2) 对获取车辆数字图像进行预处理;(3) 车牌定
2、位;(4) 二值转换;(5) 车牌分类;(6) 车牌分割;(7) 字符识别;(8) 结果优化(车牌模糊识别)。,4,二、车牌定位与分割,车牌定位:通过车牌区域的特征来判别牌照的位置,将车牌从图像中分割出来步骤:(1)彩色图像灰度化(2)图像增强(3)边缘检测(4)模板匹配(5)输出牌照子图像,5,CCD 输出,CCD捕获的汽车图像,6,灰度图像,彩色图像灰度化,7,灰度增强,灰度增强改变对比度,8,边缘提取(方法多种),定位、分割后输出下步工作是对分割输出进行字符识别,9,1、彩色图像灰度化,CCD摄像头输出的图像一般是24位真彩色图像,需进行灰度化,使不同颜色车体统一化,同时实现快速处理两种
3、制式都可以采用PAL制: 亮度NTSC制:亮度,10,2、对比度增强,利用灰度变换增强对比度,突出车牌区一般采用截取式变换 :常采用下式,11,3、边缘检测,主要方法(1) 对图像进行直分析处理(2) 提取车牌区域边界(3) 灰度点运算(4) 模板匹配(5) 算子法(6) 形态学处理(7) 其它边缘提取方法,12,车牌图像特征,车牌定位与分割的理论与方法是根据车牌图像的特点来确定的车牌图像主要特征有:(1) 车牌区域内的边缘灰度直方图统计特征(2) 车牌的几何特征(3) 车牌区域的灰度分布特征(4) 车牌区域的水平、垂直投影特征(5) 车牌形状特征和字符排列格式特征(6) 车牌的形态学特征(7
4、) 频谱特征,13,车牌图像的组成,组成:省份汉字(或其他汉字)+字母或阿拉伯数字,共7位,即 X1X1X3X4X5X6X7例:川AK0387尺寸:宽 45mm、高 90mm、间隔符宽10mm、单元间隔 12mm字符笔画在竖直方向是连通的牌底与字符颜色对照大,边缘非常丰富四类:蓝底白字、黄底黑字、黑底白字、 白底黑字,14,定位分割难点,抓拍图像受环境因素干扰,特别环境光的干扰,环境光太强时,图像淡薄,对比度变差;车尾有其它字符,使车牌定位困难;车牌大都存在污染而变脏;车牌部分被遮挡;车牌图像为运动图像,拍摄时产生失真。,15,2022/12/25,16,模板匹配,用与图像中车牌一样大小的已知
5、模板,在经对比度增强后的图像中,从起点(0,0)开始,逐步平移一一匹配,寻找最佳区域匹配公式:最大值为输出已知模板并不是某个具体的车牌,而是具有车牌统计特性的通用模板,是一种模糊匹配,17,形态学处理确定车牌位置,将图像二值化,通过膨胀、腐蚀操作定位,18,车牌定位算法之一,(1) 对原始图像进行基于方向区域距离测度的彩色边缘检测得到原始边缘图像(2) 对原始边缘图像中的每一边缘点进行边缘颜色对检测,获得候选车牌边缘图像(3) 对候选车牌边缘图像进行闭运算获得连通域图像(4) 计算各连通域的宽高比,剔除不在阈值范围内的连通域,若只剩下一个连通域,则可确认为车牌区域,转(7),19,车牌定位算法
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