基于数学形态学的车牌定位技术毕业设计.docx
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基于数学形态学的车牌定位技术毕业设计
毕业设计(论文)
题目:
基于数学形态学车牌定位技术
英文题目:
Imageprocessingandlicenseplatelocation
PaperofGraduation
Title:
Imageprocessingandlicenseplatelocation
EnglishTitle:
Imageprocessingandlicenseplatelocation
Name:
***
Number:
***
DirectionTeacher***
Professionalpostlecturer
Major:
informationproject
May30thof2010
摘要
交通图象检测与处理方法研究对于交通安全、交通管理与控制具有非常重要的理论意义和实用价值。
通过视频图象的检测与识别,可以对道路的交通流、路况等实时监视,提取交通流信息,通过视频图象的检测与识别,还可以实时检测交通违章现象、识别违章车辆的车牌号码,为公安交通管理部门提供强有力的执法证据。
因此,研究交通图象检测与处理方法对智能交通运输系统的发展具有重要的推动作用。
本论文主要对车牌定位技术做了研究。
目前对车牌定位的处理方法有很多种,常见的有基于神经网络、灰度变化、图像处理、数学形态学等方法。
本论文主要应用VB语言编程,对其车牌图像进行预处理,去除噪声引用了数学形态学膨胀和腐蚀运算,有效的解决一些导致识别、定位错误的问题。
关键词:
车牌;定位;二值化;预处理;数学形态学
ABSTRACT
Trafficimageprocessingmethodfortestingandresearch,trafficsafetymanagementandcontrolhasimportanttheoreticalsignificanceandpracticalvalue.Throughvideoimagesofdetectionandrecognitionoftheroad,roadtrafficflow,monitoring,etc,thetrafficflowinformationextraction,throughvideoimagesofdetectionandrecognition,stillcanreal-timedetectionandidentificationofviolatethetrafficviolationsphenomenonplatenumberforpublicsecuritytrafficmanagementdepartment,providestrongevidenceoflawenforcement.Therefore,thestudytrafficimageprocessingmethodsoftestingandthedevelopmentofintelligenttransportationsystemplaysanimportantrole.
Thisthesismainlyontrafficimageprocessingtechnologyfordetectionanddoresearch,andputforwardsomeeffectiveandpractical,quickrecognitionalgorithm.MainapplicationVBlanguageprogram,tothelicenseplateidentification,orientation,imageanalysis,processing.Andsomeofthemistakesinrecognition,positioningproblem.
Keywords:
plate;Positioning;Identify;Pretreatment;Mathematicalmorphology
绪论
交通图象检测与处理方法研究对于交通安全、交通管理与控制方案选择具有非常重要的理论意义和实用价值。
随着国民经济的飞速发展,促使国家对基础设施的投资力度越来越大,表现之一就是道路建设。
交通状况日益恶化,这几乎成为所有大中城市的通病。
解决交通拥挤、交通事故频发、交通污染严重、能源短缺等世界性问题,二十世纪80年代末90年代初,智能运输系统应运而生,ITS通过对道路交通流信息进行实时检测,了解道路交通的运行情况,根据交通流的动态变化,迅速做出交通诱导控制,减轻道路拥挤程度,减小车辆行车延误,降低发生交通事故的概率,保证行车安全,并使交通设施得到充分利用,实现交通运输的集约式发展,最终达到智能运输系统(ITS)的目的,使现有宏观交通设施(道路、桥梁、隧道等)具有更大的交通运输能力和更高的交通运输安全口性。
目前,交通信息采集设备几的种类很多,如测速雷达、交通微波探测器、超声波检测器、环形检侧线圈、视频检测技术等等,但随着视频图象处理技术的发展,基于图象的交通信息采集技术显示出更大的优势,将是未来实时交通信息采集和处理技术的发展方向。
另一方面,在利用交通信息采集技术实现智能交通控制和诱导的同时,还必须加强对违章车辆的管理。
众所周知,各种类型的违章行为(闯红灯、超速、违章变道、压黄线、逆行等)给交通带来的危害非常严重,它不仅扰乱了正常的交通秩序,也是造成机动车交通事故的主要原因之一。
因此,采用先进技术进行交通违章行为的自动检测与抓拍,为公安交通管理部门提供了强有力的执法证据,对改善交通秩序、保障交通安全、提高道路交叉口通行能力、减少交通事故等都将起到重大作用。
但随着违章检测站点数量的增多,违章车辆图片和相关信也会急剧增加,势必增加大批的后期处理人员,系统管理费用必将随之增加。
所以,进行违章车牌号码的自动识别,提高违章处罚的自动化水平,提高违章检测系统的整体功能,势在必行。
由此可见,研究交通图象检测与处理方法对智能交通运输系统的发展具有重要的推动作用。
1.车牌自动定位识别技术概述
1.1交通现状及问题分析
近来年国内的机动车辆规模大幅度的增加,据统计:
我国机动车数量2000年保有量为8546万量,截止到2010年2月保有量超过18000万量。
全国机动车量年均增长率在15%以上,如图1-1所示。
图1-1车辆保有量增长图
计算机技术在各个领域的不断的广泛的应用使得交通管理手段正从人工管理逐步转变成自动或半自动方式,如图1-2所示。
图1-2管理手段的转变
1.2车牌自动定位技术的研究意义
智能交通管理系统是21世纪世界道路交通的发展趋势。
高速公路的不断发展和车辆管理体制的不断完善,使图象场景日益简单化和标准化,这为以图象理解为基础的智能交通管理系统进入实际应用领域提供了契机。
汽车牌照自动识别系统也正是在这种应用背景下被提出的。
该系统是在交通监控的基础上,引入了数字摄像技术和计算机信息管理技术,采用先进的图象处理,模式识别和人工智能技术,通过对图象的采集和处理,获得更多的信息,从而达到更高的智能化管理程度。
虽然己有很多科研工作者对车牌自动识别系统进行研究并做出了许多贡献,但总体来说,车牌自动识别技术还不太成熟,仍需要进一步的研究。
由于车辆牌照是机动车辆唯一的管理标识符号,在交通管理中具有不可替代的作用,早在八十年代我国开始了车辆牌照自动识别系统的研究和开发工作。
在国外这项技术己经比较成熟而且实用多年,然而在国内这项技术仍处于新近开发应用的初始阶段。
目前,有一些单位、院校开展了这方面的研究开发工作,己有相关的技术报告和论文发表。
该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用。
1.3车牌自动定位技术应用
车牌自动定位技术是一个综合多种科学的课题,它涉及到计算机视觉,人工智能,光学,模式识别,软件编程,自动化等学科。
车牌自动定位技术还在公共安全、交通管理甚至有关军事部门等等都有着非常重要的应用价值,如图1-3所示。
图1-3车牌识别技术应用
1.4论文主要工作及内容安排
本文的主要研究内容是基于数学形态学的车牌定位过程。
应用VB语言进行系统的分析和处理,主要对其定位过程具体分析。
实现一种基于数学形态学的实时车牌定位过程,经过多次去噪,提高了车牌定位的抗干扰性能和定位准确度。
在定位过程中为了避免错误的定位,根据车牌高和宽的特点,通过设置膨胀系数值,最终获得较为准确的区域。
论文内容安排,第一章介绍了基于图象的交通信息采集的研究意义;分析概括了国内外对其研究发展现状;介绍了车牌自动定位识别系统概念,为下面内容做铺垫。
第二章为数字图象处理的基础知识,为后续章节的算法描述和理解打好基础。
第三章具体介绍车牌定位过程。
第四章应用VB开发程序实现该定位过程。
本章小结
本章主要是为了引入车牌自动定位系统做铺垫,通过介绍当前交通系统发展现状及其研究车牌定位的意义,为后续文章做铺垫。
2.图像处理理论基础知识与必备算法
交通图象理解涉及到很多研究领域,如数字图象处理、计算机视觉、计算机科学、模式识别,模糊算法和人工智能等等。
为了后续各章内容的展开,本章系统地介绍交通图象理解领域研究的一些预备知识若干个关键算法。
2.1数字图像处理的基础知识
用于计算机进行图像处理的前提是必须以数字格式存储,我们把以数字格式存储的图像称之为数字图像。
数字化后的图像可以看成是存储在计算机中的有序数据,可以通过计算机对数字图像进行处理。
我们把利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论方法和技术成为数字图像处理。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受计算机的发展和数学的发展,军事医疗和工业等方面应用需求的不断增长等方面的影响。
其特点是处理精度高、处理效果容易控制、处理多样性、综合性强。
数字图像处理的内容及应用:
图像的获取、表现和表示;图像复原;图像增强;图像分割;图像分析;图像重建等,可应用于通信、交通管理、宇宙探测、生物医学、工业生产、军事公共安全、机器人视觉、视频多媒体等等。
2.2直方图
直方图又称质量分布图,柱状图,它是表示资料变化情况的一种主要工具。
用直方图可以的资料,解析出规则性,比较直观地看出产品质量特性的分布状态,对於资分布状况一目了然,便於判断其总体质量分布情况。
在制作直方图时,牵涉学的概念,首先要对资料进行分组,因此如何合理分组是其中的关键问题。
按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。
是一种几何形图表,它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况,画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。
一幅图象的直方图,表示该图象中各种不同灰度级象素出现的相对频率,是一个I-D的离散函数(设图象的灰度总级数为L),见公式(2-1)。
k=0,1,..L-1(2-1)
式中
为图象f(i,j)的第k级灰度值,
是f(i,j)中具有灰度值为
的像素的个数,N为图像象素总数。
因为p<
给出了对
出现概率的一个估计,所以直方图提供了原图的某种灰度值的分布情况,也可以说给出了一幅图所有灰度值的一种整体描述。
2.3图像的预处理
图像的预处理过程通常包括图像的灰度化、二值化、滤波等
图像的灰度化是指在彩色图像的RGB模型中,当R=B=G时,则图像中的彩色表示一种灰度颜色,其中R=B=G的颜色值叫做灰度值。
通常有4中方法对彩色图像进行灰度化:
分量发、最大值法、平均值法、加权平均法。
图像的二值
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- 关 键 词:
- 基于 数学 形态学 车牌 定位 技术 毕业设计