車輛牌照的識別技術研究

摘要：車輛牌照識別系統是現代智能交通系統的重要組成部分。本文闡述了車輛識別系統的的關鍵技術，并且對車輛識別技術存在的問題和發展進行討論。

關鍵詞：車牌識別系統； 智能交通； 技術

中圖分類號： TP391.4文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)18-20ppp-0c

Research on Licence Plate Recognition System

YI Lian-jie

(Loudi Vocational and Technical College Loudi Huanan417000)

Abstract: The licence plate recognition system has an importantrole of morden intelligent traffic system. This paper narrated the key technology ofthe licence plate recognition system and discussed the existing problems and development of the licence plate recognition system.

Keywords: the licence plate recognition system; intelligent traffic system; technology

車牌識別系統是智能交通系統的關鍵部分，可廣泛應用于交通管理、監控和電子收費等場合。車牌識別系統就是以車牌作為車輛的唯一標識，采用計算機視覺和模式識別技術對汽車車牌的自動識別。

1 車牌識別系統的組成

典型的車牌識別系統由車輛檢測、圖像采集、車牌識別等部分組成（圖1）。車輛檢測就是使用車輛傳感器或紅外線檢測等來判斷車輛是否通過某一位置。當車輛駛過探測部位時，CCD攝像機拍攝車輛圖像，由圖像采集卡采集圖像并輸入計算機。車牌識別部分由計算機和識別軟件組成，從由CCD攝像機采集的圖像中自動尋找車牌，然后對找到的車牌進行字符切分和識別，最后獲得車牌號碼，并將識別結果送至監控中心等場合。

圖1車牌識別系統的組成

在整個識別系統中，以車牌識別最為關鍵。識別過程有兩個步驟，首先從圖像中找出確切的車牌位置，即車牌定位，然后對找出的車牌進行字符切分和識別。車牌識別過程包含兩大關鍵技術：1.車牌區域定位技術；2.車牌字符切分和識別技術。

2 車牌定位技術

圖像輸入計算機后，系統要自動找出車牌的準確位置。車牌區域定位是車牌字符切分和識別的基礎，是提高系統識別率的關鍵。車牌定位過程包括三個步驟：圖像預處理、車牌搜索和車牌糾偏。

2.1 圖像預處理

圖像預處理的作用：平滑去噪和車牌特征增強。

平滑去噪就是消除圖像上由于光照、車牌污損等產生的噪聲干擾。平滑方法主要有平均濾波、中值濾波和指數函數濾波等方法。中值濾波和指數濾波平滑效果好且能較好保持牌照和字符邊緣，但在平滑效果和處理速度方面不如平均濾波。

通常的車牌定位算法是依據車牌特征從圖像中找出車牌，因此必須使車牌區域顯示出與非車牌區域不同的獨有的特征，車牌特征增強使圖像中車牌區域明顯突出。通常有下述增強方法：邊緣檢測法、二值化法、量化法、數學形態學法。

具有不同灰度的相鄰區域之間存在邊緣，在車牌區域存在車牌邊框邊緣和車牌字符邊緣。邊緣檢測法就是要檢測出這些邊緣。有關邊緣檢測的算法很多，考慮實時性要求，采用簡單的微分算子，如一階微分算等。這些算子采用小區域模板與圖像卷積實現邊緣檢測。文獻[1]提出一種牌照字符邊緣特征增強的方法，該方法使用線性濾波器函數將每一行中多個連續的水平方向梯度值相加，使得字符的垂直邊緣增強。微分算子對噪聲較為敏感，因此在使用之前需要平滑去噪。LOG算子是高斯指數平滑法與Laplacian算子相結合的邊緣檢測方法，既能消除噪聲又能很好的突出車牌字符的邊緣。

二值化增強法先確定一個閾值，然后將圖像中各個像素的灰度值都與這個閾值比較，根據比較結果將整個圖像的像素點分為兩類，車牌區域歸為一類，便于車牌搜索。為了滿足實時性要求，采用簡單、快速的二值化法，如平均閾值法，反積分自適應閾值法等。

文獻[3]使用神經網絡來對彩色圖像量化，使得車牌區域的字符為一種特定的顏色，然后進行顏色過濾或線掃描，借此提取車牌。該方法首先必須選取車牌樣本圖像，并且要把RGB顏色模式轉換為HSI模式，以HSI各分量值作為輸入對神經網絡進行訓練，再以訓練好的神經網絡對圖像的各像素點量化分類，該方法抗干擾能力強，量化前可不要求平滑，

數學形態學表示以形態為基礎對圖像進行分析的數學工具，它的基本思想使用具有一定形態的結構元素去量度和提取圖像中的對應形狀以達到對圖像分析和識別的目的。數學形態學有四種基本的運算：膨脹，腐蝕，開啟和閉合。出于以下兩個意圖而使用形態學方法：1.將開啟和閉合結合起來，消除二值化后的車牌區域中存在的細小空洞；2.采用水平線段的結構元素膨脹，使二值化后的車牌區域成為一連通區域。

需要說明的是，上述方法往往不是單獨使用，如二值化法是對邊緣檢測后的圖像進行，而形態學方法是在二值化圖上實現。不能簡單的評價圖像預處理方法的優劣，因為這與所對應的車牌搜索方法緊密相關。

2.2 車牌搜索

車牌搜索就是根據車牌區域特征在圖像中尋找車牌的過程。根據搜索的方式可把車牌搜索方法分為以下幾種：投影統計法、線掃描法、模板匹配法和反Hough變換法等。車牌搜索法要與相應的車牌增強法配合使用(見表2)。

表2車牌增強法用于不同搜索法的情況

投影統計法對邊緣化或二值化圖像進行水平和垂直累加投影，根據投影直方圖呈現的連續峰、谷、峰的分布的特征來提取車牌，或對由形態學膨脹運算后的圖像水平和垂直投影，在投影圖上尋找波峰和波谷而確定車牌位置。文獻[24]提出的采用高斯指數函數對投影圖平滑，能有效消除投影圖的毛刺，使車牌位置為明顯的波峰，提高車牌定位的精度。

線掃描搜索法則是對邊緣化或二值化后的圖像逐行水平掃描，穿過車牌區域的掃描線因為字符邊緣的存在，灰度呈現起伏的峰、谷、峰的變化，或頻繁交替出現亮基元、暗基元的特征，以提取車牌。文獻[3]用神經網絡對彩色圖像量化之后，再逐行水平掃描，分別獲取顏色向量和長度向量，能與標準車牌區域的顏色向量和長度向量匹配的為車牌區域。

模板匹配搜索法是以特定的模板在圖像區域滑動，以與模板匹配的局部區域為車牌。使用的模板有線模板、倒”L”角模板、矩形框模板。線模板以水平線段或垂直線段為模板，來檢測車牌的邊框角點；倒“L”模板以倒“L”結構為模板來尋找車牌邊框的左上角；矩形框模板以一個與車牌長寬比例相當的矩形框作為模板，在整個圖像區域滑動，以符合某一判別函數值的區域作為車牌區域。

反Hough變換搜索法是基于車牌形狀特征的方法，先對圖像進行Hough變換，然后在Hough參數空間尋找車牌的四個端點。

上述搜索法可以結合使用，如文獻[25]提出的自適應邊界搜索法，先用倒”L”模板尋找車牌邊框的左上角，然后用水平線掃描和垂直線掃描找出下邊框和右邊框。投影統計搜索法和線掃描搜索法處理速度快，能對大小不同的車牌識別，但定位精度不高和出現虛假車牌的情況，需要提高定位精度和去除虛假車牌的后續工作。模板匹配搜索法能比較準確的找到車牌位置，但難以滿足實時性要求，可以采用神經網絡或遺傳算法來加快搜索進程。反Hough變換搜索法除了能準確找到車牌位置，還能確定車牌的傾斜角度，對噪聲、輪廓線中斷不敏感，但在有直線干擾下可能實效，文獻[28]提出的快速Hough變換的策略能滿足實時性要求。

2.3 車牌糾偏

由于車輛運行軌跡不定、攝像機位置偏斜等原因，使得圖像中車牌扭曲，為了后續正確的車牌字符切分和識別，就須對車牌糾偏，使車牌達到規范的位置和大小。采用的糾偏方法通常先是用Hough變換確定水平邊框傾斜角度和垂直邊框傾斜角度，然后糾偏。文獻[22]提出使用Rodan 變換可用來確定傾斜角度。

3 車牌字符識別技術

車牌定位之后就要對車牌字符識別。這一過程包含下列幾個步驟（見圖2）：車牌二值化，字符切分，字符特征提取和字符識別。這里只討論后三個步驟。

圖2 車牌字符識別步驟

3.1 字符切分

字符切分把車牌上的字符分開，得到一個個的字符圖像。常用的字符切分方法有投影法、模板匹配法、區域生長法、聚類分析法等。

投影法把車牌圖像垂直累加投影，形成峰谷交替的投影直方圖，找到投影圖的各個谷就能把字符分開。模板匹配法以字符大小的矩形作為模板，根據字符的寬度初步確定每個字符的起始位置，然后以此模板在初定位置附近滑動，找到最佳匹配位置而切分字符。區域生長法對每個需要分割的字符找一個像素作為生長起點的種子，將種子像素周圍鄰域中與之相同或相近性質的像素合并到種子像素所在的區域，然后將這些新像素當作新的種子繼續進行上述過程，直到再沒有滿足條件的像素可被包含進來?；诰垲惙治龅姆椒▽嚺茍D像從上到下逐行掃描，如屬于字符類的兩像素間距離小于閾值，可認為兩像素為同一字符，由此而得字符像素的聚類。

3.2 字符特征提取和車牌字符識別

目前使用的車牌字符特征提取的方法可歸納為下述三種：1.基于字符統計特征。計算字符圖像的多階原點矩，多階中心矩以及中心慣性矩，以中心矩與中心慣性矩的比值作為字符特征向量，這樣提取的特征量具有平移，旋轉和尺度不變性，但運算量大；也有把字符在多個方向上的投影（如水平方向，垂直方向，右斜方向，左斜方向）和二階中心矩的比值作為特征向量。2.基于結構特征。外圍輪廓特征，粗網格特征，層次輪廓特征以及字符特征點.這類特征提取計算量較少，但對噪聲和位置變化比較敏感，需要去噪和對字符歸一化。3.基于變換。對原始特征（像素點矩陣）進行傅里葉變換、K-L變換或小波變換等，提取的特征向量反映字符的結構特征和統計特征，相似字符的特征矢量距離較大，效果較好。實際應用中往往是多種特征的提取，多種特征提取方法的使用。

對車牌字符特征提取之后，就把相應的特征值輸入分類器識別，目前對于車牌字符的分類識別方法歸納為下列幾種。（1）模板匹配。該方法首先對待識字符進行二值化并將其縮放為字符數據庫中模板大小，然后與所有的字符模板比較匹配，計算相似度，以最大相似度者為識別結果。（2）PCA子空間分類器。子空間分類器由訓練樣本相關矩陣的特征向量構成，單個模式的子空間建立彼此獨立，相互之間沒有聯系，以待識別字符的特征向量與所對應的子空間距離最小作為結果。（3）基于人工神經網絡。人工神經網絡有抗噪聲、容錯、自適應、自學習能力強的特點。多隱含層的BP神經網絡，BAM(Bidirectional association memories)神經網絡方法，自諧振ART神經網絡識別等是此方法的典范。（4）基于邏輯規則推理的識別方法。文獻[18]提出基于歸納推理的字符識別，該方法在訓練時自動生成識別規則。（5）基于隨機場圖像模擬的識別方法。該方法識別率高，并且可對灰度圖像直接提取字符特征，抗干擾性強。另外使用感知器的識別，通常感知器只用于相似字符對的識別，作為其他識別方法的補充。

4 總結與展望

從已有車牌識別系統的性能分析來看，正確識別率和識別速度兩者難以同時兼顧。其中原因包括目前的車牌識別技術還不夠成熟，又受到攝像設備、計算機性能的影響。

現代交通飛速發展，LPR系統的應用范圍不斷擴寬，對車牌識別系統的性能要求將更高。對現有的算法優化或尋找識別精度高、處理速度快、應用于多種場合的算法將是研究的主要任務。

參考文獻：

[1] 廖金周,宣國榮.車輛牌照的自動分割[J].微型電腦應用,1999(7):32-34.

[2] 劉智勇.車牌識別中的圖像提取及分割[J].中文信息文報,2000(3):29-34.

[3] Wu Wei,Mingjun Wang.An Automatic Method of Location for Number_Plate Using Color Features IEEE 2001.

[4] 郭捷,施鵬飛.基于顏色和紋理分析的車牌定位方法[J].中國圖像圖形學報,2002,7(5):473-476.

[5] 章毓晉.圖像工程(上)——圖像處理與分析[M].清華大學出版社.

收稿日期：2008-04-10

作者簡介：易連結（1971-），男，湖南婁底人，婁底職業技術學院教師、軟件工程師，研究方向：軟件開發、圖形圖像識別。