基于DSP的圖像處理在車牌識(shí)別中的應(yīng)用
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3.1硬件結(jié)構(gòu)框圖
車牌識(shí)別系統(tǒng)分為硬件部分和軟件部分兩部分。它的基本硬件配置是由攝像機(jī)、工控機(jī)、采集卡、照明裝置組成。而軟件則是由基于 DSP的具有車牌識(shí)別功能的圖像分析處理軟件，和滿足具體應(yīng)用需求的后臺(tái)管理軟件組成。車牌識(shí)別系統(tǒng)的流程圖如圖 3所示。其中車牌識(shí)別軟件部分具體又分為三個(gè)步驟：車牌定位、車牌圖像預(yù)處理字符分割和字符識(shí)別。首先通過(guò)車牌定位獲取車牌圖片，隨后將圖片切割成包含單個(gè)字符的七個(gè)子圖像，最后對(duì)各個(gè)字符進(jìn)行字符識(shí)別，得出識(shí)別結(jié)果。
本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/188308.htm
3.2芯片的選擇
TMS320VC6713是 TI公司推出的新一代高性能、低價(jià)位、低功耗的 32位浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器，其主要特點(diǎn)是運(yùn)行速度快、大容量的片內(nèi)存儲(chǔ)器、大范圍的尋址能力、優(yōu)化的 CPU結(jié)構(gòu)、低功耗設(shè)計(jì) [4]。雖然TMS320C67XX的運(yùn)算速度比不上定點(diǎn)的定點(diǎn)系列是 TMS320C62XX，但是 67系列的高性能及其良好的表現(xiàn)，足以滿足數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的要求。并且相對(duì)定點(diǎn)系列，浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器在編寫程序時(shí)可以不用考慮煩瑣的 Q點(diǎn)數(shù)值。綜合考慮，系統(tǒng)采用 TMS320C6713系列的DSP進(jìn)行車牌識(shí)別模塊的相關(guān)處理。
4.CCS軟件仿真與識(shí)別效果分析
系統(tǒng)采用 TMS320C6713系列的 DSP進(jìn)行仿真測(cè)試，仿真環(huán)境為 Code Composer Studio (CCS)。
仿真測(cè)試表明，論文提出的預(yù)處理過(guò)程對(duì)圖像的降噪、增強(qiáng)達(dá)到了較好的處理效果(如圖1、圖2所示),而且在一定程度上解決了由外界光線造成的車牌圖像對(duì)比度低的問題，對(duì)可見光具有一定的魯棒性。論文結(jié)合車牌結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，采用局部投影法有效地對(duì)預(yù)處理后的定位車牌進(jìn)行了純字符提取，如圖4(b)所示。由于字符提取驅(qū)除了車牌圖像的邊框、鉚釘?shù)溶嚺票尘?，所以有效的降低了分割和識(shí)別的難度，如表1所示，通過(guò)對(duì) 358副定位車牌的測(cè)試，正確提取字符圖像的為 356副，提取率為 99.44%，提取錯(cuò)誤的 2副圖像是由車牌定位不準(zhǔn)確所致。正確分割和識(shí)別的車牌圖像為 355副，識(shí)別率為99.16%。
5 結(jié)論
論文基于 DSP對(duì)車牌識(shí)別模塊中的圖像預(yù)處理，字符分割及字符識(shí)別技術(shù)分別提出了改進(jìn)算法。圖像預(yù)處理部分， 改進(jìn)點(diǎn)在于提出了對(duì)二值圖像進(jìn)行二次中值濾波來(lái)對(duì)二值圖像降噪，并將銳化邊緣算法運(yùn)用到了預(yù)處理中。CCS仿真結(jié)果表明, 論文提出的預(yù)處理方案能夠有效的提高圖像的質(zhì)量，同時(shí)采用Roberts算子進(jìn)行邊緣銳化，為車牌純字符區(qū)域的提取打好了基礎(chǔ)。字符分割部分的改進(jìn)點(diǎn)，一是通過(guò)對(duì)邊緣銳化并二值化的車牌圖像進(jìn)行局部投影，有效的去除了車牌的邊框和鉚釘，準(zhǔn)確的提出了車牌的字符區(qū)域。二是對(duì)純字符圖像進(jìn)行字符分割，使分割正確率達(dá)到了99.16%，提高了分割的準(zhǔn)確性。車牌字符識(shí)別部分，改進(jìn)處在于對(duì)各字符的外部輪廓進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取，并基于特征向量的進(jìn)行匹配識(shí)別。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的算法具有良好的魯棒性，識(shí)別正確率達(dá)到了99.16%，提高了識(shí)別效率。
評(píng)論