【数字图像处理】大作业基于模式匹配的车牌识别

缺乏、安全感 2022-10-15 12:59 181阅读 0赞

### 大作业 基于模式匹配的车牌识别 ###

*  1 课程设计任务
 *  2 设计框图
 *  3 准备工作
 *  4 任务流程
 *   *  4.1 图像预处理
     *  4.2 图像分割
     *   *  4.2.1 车牌定位
         *   *  (1) 上下定界——水平扫描
             *  (2) 左右定界——垂直扫描
         *  4.2.2 车牌字符分割
     *  4.3 图像识别
     *   *  4.3.1 字符细化
         *  4.3.2 字符归一化
         *  4.3.3 模板匹配
     *  4.4 调试与运行
 *  5 结果
 *   *  5.1 图像预处理结果
     *  5.2 图像分割结果
     *  5.3 图像识别结果

# 1 课程设计任务 #

应用数字图像处理相关知识和技术实现某一应用，如人脸识别、动物识别、水果识别等综合性任务，题目自选。  
本文在matlab R2018b开发环境下，实现基于模板匹配的汽车牌照识别。  
车牌识别在现代交通管理系统中起着至关重要的作用，具有广阔的应用前景，例如红灯抓拍、超速抓拍、小区记录、公路管理等。如何高效快速地准确识别出汽车牌照成为发展趋势，现如今，随着卷积神经网络的不断改进和壮大，其在车牌识别领域发挥着主要作用。但传统识别作为基础而言，是必须理解并能应用的技术，也是为发展神经网络的奠基石，因此，本文采用传统识别模式匹配技术，进行车牌识别。

# 2 设计框图 #

![设计框图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 3 准备工作 #

*  开发环境：  
    windows 10  
    matlab R2018b
 *  制图软件：  
    visio 2013
 *  素材示意：  
    汽车图像素材（来源：百度图片）  
    ![汽车图像素材（来源：百度图片）][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    模板字符库（来源：CSDN）  
    ![模板字符库（来源：CSDN）][CSDN]  
    模板字符库不含字母“I”、“O”。

# 4 任务流程 #

## 4.1 图像预处理 ##

1.  首先将彩色原始图像image\_init读入，利用matlab函数rgb2gray转换成灰度图像image\_gray。
2.  接着利用matlab函数imopen对image\_gray进行背景image\_bgd的提取并过滤，得到车牌增强后的图像image\_enhance。
3.  然后利用自定义函数iterationSeg对image\_enhance进行迭代阈值选择，得到二值图像image\_bw，此时的二值图像可能含有噪声。
4.  最后利用自定义函数average\_filter对image\_bw进行均值滤波，阈值选择当目标点邻域的8个像素中有3个为白像素时，对目标点予以保留，否则删除。

## 4.2 图像分割 ##

### 4.2.1 车牌定位 ###

#### (1) 上下定界——水平扫描 ####

确定车牌的上边界up和下边界down，，得到分割后的车牌图像image\_seg1。

%step5-1 水平扫描确定上下车牌边界
    [image_scan1,result1]=projection(image_fill,0);%水平扫描
    [width,height]=size(image_fill);%获得图像尺寸
    temp1=1; %暂存的上边界
    temp2=1; %暂存的下边界
    T_max=0; %暂存的车牌宽度
    result1_mean=mean(result1);%求水平投影的平均值
    result1_min=min(result1);%求水平投影的最小值
    result1_level=(result1_mean+result1_min)/2;%求水平投影的平均值
    for row=1:width-1
        if result1(row)>result1_level
            temp2=temp2+1;
        else
            if(abs(temp2-temp1)>T_max)
                up=temp1;
                down=temp2;
                T_max=abs(temp2-temp1);
            end
            temp1=row;
            temp2=temp1;
        end
    end

#### (2) 左右定界——垂直扫描 ####

确定车牌的左边界left和右边界right，得到分割后的车牌图像image\_seg2。

%step5-2 垂直扫描确定左右车牌边界
    [image_scan2,result2]=projection(image_seg1,1);%垂直扫描
    [width,height]=size(image_seg1);%获得图像尺寸
    result2_mean=mean(result2);%求垂直投影的平均值
    result2_min=min(result2);%求垂直投影的最小值
    result2_level=(result2_mean+result2_min)/2;%求垂直投影的平均值
    temp1=1;%暂存的左边界
    temp2=1;%暂存的第一个字符的右边界
    left=temp1;%左边界
    T_char=45/140*width;%实际字符宽度
    for col=1:height
        if result2(col)>result2_level
            temp2=temp2+1;
        else
            if (abs(temp2-temp1)>=T_char&&abs(temp2-temp1)/width<=2*T_char)
                left=temp1;
                break;
            end
                temp1=col;
                temp2=temp1;
        end
    end

<1> 方法一：根据垂直扫描确定的车牌左边界，由车牌标准计算右边界。

right=left+ceil((down-up)/2*7+(6*10+12));%右边界

<2> 方法二：垂直扫描分别确定车牌的左右边界。

% temp1=height;%暂存的右边界
    % temp2=height;%暂存的最后一个字符的左边界
    % right=temp1;
    % for col=height:-1:1
    %     if result2(col)>result2_level
    %         temp2=temp2-1;
    %     else
    %         if (abs(temp2-temp1)/width>=T_char&&abs(temp2-temp1)/width<=2*T_char)
    %             right=temp1;
    %             break;
    %         end
    %             temp1=col;
    %             temp2=temp1;
    %     end
    % end

### 4.2.2 车牌字符分割 ###

垂直扫描确定字符的左右边界，得到左边界数组temp1和右边界数组temp2。

[image_scan3,result3]=projection(image_seg2,1);%垂直扫描
    [width,height]=size(image_seg2);%获得图像尺寸
    temp1=ones(1,7); %存放每个字符的左边界
    temp2=ones(1,7); %存放每个字符的右边界
    for pos=1:7
        for col=temp1(pos):height
            if result3(col)>T_char/2
                temp2(pos)=temp2(pos)+1;
            else
                if temp1(pos)~=temp2(pos)
                    temp1(pos+1)=temp2(pos);
                    temp2(pos+1)=temp2(pos);
                    break;
                end
                temp1(pos)=temp1(pos)+1;
                temp2(pos)=temp1(pos);
            end
        end
    end
    temp2=temp2-1;%多读一列位置，回退

## 4.3 图像识别 ##

### 4.3.1 字符细化 ###

*  根据字符细化的4个条件实现了自定义函数j=thin(i)，即对输入图像i进行细化，并将结果送至j。
 *  可以使用系统函数bwmorph(image\_seg2,‘thin’,Inf)或thin(image\_seg2)对已定位的车牌进行整体细化。再根据字符左边界数组temp1和右边界数组temp2进行字符分割，从而得到每个字符的细化图像〖image\_char〗\_i （i=1，2，⋯，7）。

### 4.3.2 字符归一化 ###

*  实现自定义函数j=normalChar(i)，即对输入图像i进行归一化，并将结果送至j。函数实现包括对输入图像i多余黑色边框的切割，以及利用matlab函数imresize对切割黑边后的i进行缩放至宽45，高90的标准尺寸。
 *  对每一个细化后的字符图像进行归一化normalChar(image\_char\_i)得到图像image\_normal\_char\_i。其中，i=1，2，⋯，7。
 *  设置一个90×45×7的矩阵image\_normal\_char存放归一化后的图像组。

### 4.3.3 模板匹配 ###

建立模板库字符索引，对待识别字符进行模板匹配。

char_code=char(['0':'9' 'A':'H' 'J':'N' 'P':'Z' '浙豫苏陕鲁辽京']);%部分字符
    char_length=36-2+7;
    Y=zeros(7,1);
    result=zeros(7,1);
    for point=1:7
        %判断待识别字符所处位置
        if point==1
            start=36-2+1;
            ending=36-2+7;
        elseif point==2
            start=10+1;
            ending=10+26-2;
        else
            start=1;
            ending=36-2;
        end
        %获取待识别字符图像
        imageU=image_normal_char(:,:,point);
        [width,height]=size(imageU);
        U=sum(sum(imageU==1));
        %遍历模板库
        for k=start:ending
            fname=strcat('D:\1、数字图像处理\2、习题\大作业\字符模板\',char_code(k),'.jpg');
            imageT=imread(fname);
            imageT=im2bw(imageT);
            imageT=imresize(imageT,[90 45]);
            imageV=imageU&imageT;
            imageX=xor(imageV,imageU);
            imageW=xor(imageV,imageT);
            T_char=sum(sum(imageT==1));
            V=sum(sum(imageV==1));
            X=sum(sum(imageX==1));
            W=sum(sum(imageW==1));
            TUV=(T_char+U+V)/3;
            temp=V/((W/T_char)*(X/U)*sqrt(((T_char-TUV)^2+(U-TUV)^2+(V-TUV)^2)/2));
            if temp>Y(point)
                Y(point)=temp;
                result(point)=k;
            end
        end
    end

## 4.4 调试与运行 ##

*  由于字符中，字母“Q”和数字“0”、字母“B”和数字“8”、字母“U”和字母“V”之间十分相似，必须根据它们的字符组成特征，单独进行进一步的区分。定义字符高度小于宽度。
 *  可以看出，“Q”和“0”之间的主要区别在于右下角那一块的像素。逐列扫描待识别字符右下角的白像素个数，若细化后的字符仍存在某列的白像素大于3个，即判断这个字符是“Q”，否则为“0”。
 *  “B”和“8”的主要区别在于，“B”的最左像素是一条直线，而“8”的最左像素是类似于“ε”的形状，有一定的凹弧。逐列扫描待识别字符的前5列白像素个数，若存在某列白像素个数超过1/4的字符高度，即判断这个字符是“B”，否则为“8”。
 *  “U”和“V”的主要区别在于，“U”的左右构造是直线，而“V”的左右构造是斜线。因此逐列扫描待识别字符的前1/2宽度的白像素个数，若存在某列白像素个数超过1/2字符高度，则判断这个字符是“U”，否则为“V”。

# 5 结果 #

## 5.1 图像预处理结果 ##

灰度处理后的图像  
![灰度处理后的图像][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
过滤背景后的图像  
![过滤背景后的图像][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
二值化——迭代法  
![二值化——迭代法][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
去噪——均值滤波  
![去噪——均值滤波][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

## 5.2 图像分割结果 ##

![车牌上下定位——水平扫描][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

![车牌左右定位——垂直扫描][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
车牌字符定界——垂直扫描  
![车牌字符定界——垂直扫描][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## 5.3 图像识别结果 ##

图像细化  
![图像细化][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
分割细化后的车牌字符  
![分割细化后的车牌字符][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
字符归一化，同时显示识别结果  
![字符归一化，同时显示识别结果][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
进一步调整识别  
![进一步调整识别][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/21365a260b774f48ad7cdc79f7d95eb0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221014/795d28f3861e49f783cd97378ff2e00a.png
[CSDN]: /images/20221014/6e74edd9ac444bfca133935eb507bc5a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221014/db195c17c55b4175a567581fa42e075e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221014/7fdde53b14b9484f8b1579acccd83153.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221014/a9f3e9e2c26843418cd2b9a7439d3f30.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221014/dd73398f5fa048029c155e6fcb066fcc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221014/ee9c82d1d9e84242aaf1418661aa6cd7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221014/1e2b8e1636d344b4845f215c6cecd7fe.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221014/7348316d56514e90835f98b594aab93a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221014/c6a8699da27745928eecad8320c2b67d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20221014/1c620a9f4da74f649dee1d8db97121eb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20221014/9e5511b35556470d880a773d96e3ccf7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NzE0NTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20221014/1e428fd40afd43f88f4b3086de29447b.png