CN107633251A - 一种基于图像增强的车辆识别系统 - Google Patents

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黄信文
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Abstract

一种基于图像增强的车牌识别系统，包括图像获取模块、图像预处理模块、车牌识别模块，所述图像获取模块用于获取待识别的车牌图像，所述图像预处理模块用于对待识别的车牌图像进行滤波、转换以及图像增强处理，所述车牌识别模块用于对预处理后的车牌图像进行车牌区域定位、车牌字符分割以及车牌字符识别，从而得到待识别的车牌图像中的车牌号码。本发明的有益效果为：提出一种基于图像增强的车辆识别系统，采用模糊增强算法对采集得到的车牌图像进行预处理，对传统模糊增强算法加以改进，定义新的模糊隶属度函数、模糊变换函数以及模糊阈值选取方法，进一步改善图像的增强效果。

Description

一种基于图像增强的车辆识别系统
技术领域
本发明创造涉及交通技术领域，具体涉及一种基于图像增强的车辆识别系统。
背景技术
社会经济的繁荣促使交通工具呈现出缤纷多姿的态势,给人们出行提供了方便的同时,也导致我国绝大多数地方交通场景的复杂性。面对错综复杂的交通场景和较多的车流量，在很大程度上导致车牌识别越加的困难，这使得有关部门对交通的管理造成了很大的障碍。近年来，网络技术呈现快速发展的态势，车牌识别技术也得到了快速的发展，车牌识别技术包括对于车牌图像的预处理以及车牌的定位还有车牌上字符和号码的定位、分割和识别等，车牌识别效率和车牌图像的质量有着密切的关系，因此，研究复杂交通环境背景下的图像增强技术并进一步将其应用到车牌识别技术中具有很重要的意义。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于图像增强的车牌识别系统。
本发明创造的目的通过以下技术方案实现：
一种基于图像增强的车牌识别系统，包括图像获取模块、图像预处理模块和车牌识别模块，所述图像获取模块用于获取待识别的车牌图像，所述图像预处理模块用于对待识别的车牌图像进行滤波、转换以及图像增强处理，所述车牌识别模块用于对预处理后的车牌图像进行车牌区域定位、车牌字符分割以及车牌字符识别，从而得到待识别的车牌图像中的车牌号码。
本发明创造的有益效果：提出一种基于图像增强的车辆识别系统，采用模糊增强算法对采集得到的车牌图像进行预处理，对传统模糊增强算法加以改进，定义新的模糊隶属度函数、模糊变换函数以及模糊阈值选取方法，进一步改善图像的增强效果，为后续的车牌识别奠定基础。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图；
图2是本发明图像预处理模块的结构示意图；
图3是本发明车牌识别模块的结构示意图。
附图标记：
图像获取模块1；图像预处理模块2；车牌识别模块3；图像优化单元21；图像转换单元22；图像增强单元23；车牌区域定位单元31；车牌字符分割单元32；车牌字符识别单元33。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1、图2和图3，本实施例的一种基于图像增强的车牌识别系统，包括图像获取模块1、图像预处理模块2和车牌识别模块3，所述图像获取模块1用于获取待识别的车牌图像，所述图像预处理模块2用于对待识别的车牌图像进行滤波、转换以及图像增强处理，所述车牌识别模块3用于对预处理后的车牌图像进行车牌区域定位、车牌字符分割以及车牌字符识别，从而得到待识别的车牌图像中的车牌号码。
优选地，所述图像获取模块1包括摄像机和辅助光源，所述辅助光源用于在摄像机采集待识别车牌图时进行照明。
优选地，所述车牌识别模块3包括车牌区域定位单元31、车牌字符分割单元32和车牌字符识别单元33，所述车牌区域定位单元31用于对预处理后的车牌图像中的车牌区域进行定位，所述车牌字符分割单元32用于将所述车牌区域中的字符分割成单个字符，所述车牌字符识别单元33用于对分割得到的单字符进行归一化处理，并识别所述字符。
本优选实施例提出一种基于图像增强的车辆识别系统，采用模糊增强算法对采集得到的车牌图像进行预处理，对传统模糊增强算法加以改进，定义新的模糊隶属度函数、模糊变换函数以及模糊阈值选取方法，进一步改善图像的增强效果，为后续的车辆识别奠定基础。
优选地，所述图像预处理模块2包括图像优化单元21、图像转换单元22和图像增强单元23，所述图像优化单元21用于去除所述车牌图像中的噪声信号，所述图像转换单元22用于将所述车牌图像转换为灰度图像，所述图像增强单元23用于对所述车牌图像中有用特征信息进行增强处理。
优选地，所述图像增强单元23在传统图像模糊增强算法的基础上，提出了一种改进的模糊增强算法，具体包括：
(1)定义lxy为像素点(x,y)的隶属度，hxy为像素点(x,y)的灰度级，Hmin是所述车牌灰度图像中的最小灰度值，Hmax是所述车牌灰度图像的最大灰度值，是所述车牌灰度图像中的平均灰度值，则改进的模糊增强算法中的隶属度函数为：
(2)对隶属度函数进行非线性变换，以增强图像的对比度，本系统定义的非线性变换为：
lxy′＝Ir(lxy)＝Ir(Ir-1(lxy)),r＝1,2,3…
其中：
式中，lxy是像素点(x,y)的隶属度，r为迭代次数,lc为图像增强的模糊阈值；
(3)采用一种改进的Otsu阈值分割算法，自动搜索所述车牌灰度图像中的模糊增强阈值lc，具体为：
定义阈值c将灰度级为[0,H-1]的车牌灰度图像分为G1和G2两部分，即
G1＝{hxy|0≤hxy≤c}
G2＝{hxy|c<hxy≤H-1}
式中，hxy为像素点(x,y)的灰度级；
则模糊增强阈值lc为：
式中，ρ1(c)是G1部分中的像素的分布概率，ρ2(c)是G2部分中的像素的分布概率，w1(c)是G1部分中像素灰度值的平均值，w2(c)是G2部分中像素灰度值的平均值，w是车牌灰度图像中所有像素灰度值的平均值，σ1(c)是G1部分中像素灰度值的均方差，σ2(c)是G2部分中像素灰度值的均方差。
本优选实施例采用改进的隶属度函数，实现了对低灰度区域的像素灰度值进行衰减运算，对高灰度区域像素灰度值进行增强运算，改善了井下图像中光照分布不均匀的现象；对模糊增强算子进行改进，使在模糊阈值处整个函数能够平稳过渡，避免造成伪边缘或图像过渡增强的现象；采用改进的模糊阈值选取方法，实现了模糊增强阈值的自动选取，使得图像增强的整体效果较好，保留了更多的低灰度信息。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种基于图像增强的车牌识别系统，其特征是，包括图像获取模块、图像预处理模块和车牌识别模块，所述图像获取模块用于获取待识别的车牌图像，所述图像预处理模块用于对待识别的车牌图像进行滤波、转换以及图像增强处理,从而改善所述车牌图像的视觉效果，所述车牌识别模块用于对预处理后的车牌图像进行车牌区域定位、车牌字符分割以及车牌字符识别，从而得到待识别的车牌图像中的车牌号码。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的车牌识别系统，其特征是，所述图像获取模块包括摄像机和辅助光源，所述辅助光源用于在摄像机采集待识别车牌图像时进行照明。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像增强的车牌识别系统，其特征是，所述车牌识别模块包括车牌区域定位单元、车牌字符分割单元和车牌字符识别单元，所述车牌区域定位单元用于对预处理后的车牌图像中的车牌区域进行定位，所述车牌字符分割单元用于将所述车牌区域中的车牌字符分割成单字符，所述车牌字符识别单元用于对分割得到的单字符进行归一化处理，并识别所述车牌字符。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像增强的车牌识别系统，其特征是，所述图像预处理模块包括图像优化单元、图像转换单元和图像增强单元，所述图像优化单元用于去除所述车牌图像中的噪声信号，所述图像转换单元用于将所述车牌图像转换为灰度图像，所述图像增强单元用于对所述车牌图像中的有用特征信息进行增强处理。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像增强的车牌识别系统，其特征是，所述图像增强单元在传统图像模糊增强算法的基础上，提出了一种改进的模糊增强算法，具体包括：
(1)定义lxy为像素点(x,y)的隶属度，hxy为像素点(x,y)的灰度级，Hmin是所述车牌灰度图像中的最小灰度值，Hmax是所述车牌灰度图像的最大灰度值，是所述车牌灰度图像中的平均灰度值，则改进的模糊增强算法中的隶属度函数为：
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(2)对隶属度函数进行非线性变换，以增强图像的对比度，本系统定义的非线性变换为：
lxy′＝Ir(lxy)＝Ir(Ir-1(lxy)),r＝1,2,3…
其中：
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式中，lxy是像素点(x,y)的隶属度，r为迭代次数,lc为图像增强的模糊阈值；
(3)采用一种改进的Otsu阈值分割算法，自动搜索所述车牌灰度图像中的模糊增强阈值lc，具体为：
定义阈值c将灰度级为[0,H-1]的车牌灰度图像分为G1和G2两部分，即
G1＝{hxy|0≤hxy≤c}
G2＝{hxy|c<hxy≤H-1}
式中，hxy是像素点(x,y)的灰度级；
则模糊增强阈值lc为：
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式中，ρ1(c)是G1部分中的像素的分布概率，ρ2(c)是G2部分中的像素的分布概率，w1(c)是G1部分中像素灰度值的平均值，w2(c)是G2部分中像素灰度值的平均值，w是车牌灰度图像中像所有像素灰度值的平均值，σ1(c)是G1部分中像素灰度值的均方差，σ2(c)是G2部分中像素灰度值的均方差。
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