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車牌識別系統(tǒng)圖像處理是人工智能技術在計算機圖形學中的重要分支,是車牌識別系統(tǒng)的理論基礎。天然條件下攝取的牌照,除含有較大的噪聲外,還具有多樣性。為使系統(tǒng)能較好地分割車牌,必須對圖像進行預處理。這一章主要介紹了幾種常用的車牌圖像預處理方法,包括圖像的灰度二值化、噪聲處理、邊緣捕捉等。視頻圖像接收到攝像機外部的圖像后,首先將其轉換成靜態(tài)的圖像,然后輸入計算機進行處理。對車牌圖像,由于拍攝環(huán)境的變化,存在著噪聲、干擾等因素,為車牌提取帶來了困難。該系統(tǒng)首先對輸入的彩色圖像進行灰度化,并進行亮度平均,使圖像具有較好的對比度;在處理圖像邊緣提取之前,通常先進行噪聲抑制操作,以改善邊緣提取的質量;二值化多用來處理已提取的車牌。
車牌圖像的預處理技術難點在于:
1.車牌圖像質量較差,灰度化后會減弱圖像中的車牌信息,因此對車牌進行良好的灰度處理十分必要。受自然環(huán)境和光照條件的影響,車牌圖像中存在著很多干擾,給車牌定位帶來了不便,為了更好的提取車牌圖像,必須對車牌圖像進行預處理,確保其定位質量。
2.復雜背景下圖像中含有大量的邊緣信息,不僅增加了系統(tǒng)識別的難度,而且導致了系統(tǒng)的錯誤判斷,因此如何去除這些不必要的背景至關重要。購買間操作中,由于牌照位于圖像的中間偏下位置,因此一般將圖像的下半部進行處理或優(yōu)先于下半部圖像。該系統(tǒng)主要由硬件部分實現(xiàn)圖像攝取,它提取汽車前景圖像,將攝像機的視頻信號轉化成數(shù)字圖像信號給計算機進行處理。檢測。也就是,虛線環(huán)繞的部分,這個部分是系統(tǒng)的核心,它的實現(xiàn)會影響整個系統(tǒng)的性能,主要運用了模式識別.數(shù)字圖像處理.信息論等知識在車牌圖像中對車牌進行定位和提取操作。
3.車牌可能因光照過大或過亮的情況而發(fā)生,這種情況應按特定的分割門限進行討論,對此情況進行二值處理。
4.車輛牌照上的字符容易被隱藏在預處理中變形或信息丟失的情況,要注意保留車牌字符信息。車牌識別系統(tǒng)智能泊車管理系統(tǒng)是智能卡泊車系統(tǒng)與先進的車牌識別技術相結合的一種新系統(tǒng),它把車牌號碼與卡片綁定為一體,作為車輛進出停車場的憑證。對進出停車場的圖像進行自動對比,卡、車比對成功后再放行,真正意義上是一卡一車,有效防止車輛丟失。本系統(tǒng)在一般停車場系統(tǒng)的基礎上再加一層臺階,有效地彌補停車收費漏洞,提高物業(yè)收益,增強小區(qū)停車場的安全性。為小區(qū)物業(yè)加強停車管理提供了必要選擇。文字的分割與識別。在成功地提取車牌字符后,需要將其分割成若干個字符,再利用先驗知識進行識別,得到最終結果。
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