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基于FPGA 的車(chē)牌字符識(shí)別方法的研究

作者: 時(shí)間:2010-11-11 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

2.2 中值濾波處理
粗定位后的車(chē)牌首先進(jìn)行灰度化處理以減小數(shù)據(jù)量利于實(shí)時(shí)處理。其次為了抑制車(chē)牌圖像在采集時(shí)產(chǎn)生的椒鹽噪聲等脈沖噪聲影響,改善圖像質(zhì)量,本文對(duì)灰度化后的車(chē)牌圖像進(jìn)行中值濾波處理。
中實(shí)現(xiàn)中值濾波,出于實(shí)際處理速度、處理效果和器件資源考慮,本文選用3×3鄰域窗口??紤]到強(qiáng)大的并行處理數(shù)據(jù)能力,此處設(shè)計(jì)一種對(duì)3×3鄰域中九個(gè)數(shù)據(jù)一起處理的方法,它是基于三輸入排序單元構(gòu)成,而每個(gè)三輸入單元又是由若干二輸入單元構(gòu)成。這種方法比傳統(tǒng)的冒泡排序法減少了邏輯資源的占用,卻和其一樣能找出中值,且只需經(jīng)過(guò)3級(jí)的比較,即3個(gè)時(shí)鐘周期的延時(shí)就可以找出中值。圖2-2為本文在中設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)快速中值濾波的框圖。據(jù)此即完成了所采集的車(chē)牌圖像的中值濾波去噪。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/191482.htm

2.3 二值化處理
因?yàn)檐?chē)牌定位和字符分割都是基于車(chē)牌區(qū)域的二值化結(jié)果進(jìn)行,所以二值化的效果直接影響到車(chē)牌的效果。由于要從待檢測(cè)的車(chē)牌圖像區(qū)域截取圖像的背景不會(huì)很復(fù)雜。前景區(qū)域和背景區(qū)域的差異比較明顯,所以車(chē)牌圖像的灰度直方圖將有明顯雙峰效果。本文通過(guò)直方圖的雙峰法的方法來(lái)求取閾值,對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行二值化處理。
3 車(chē)牌檢測(cè)
在對(duì)采集到的車(chē)牌圖像二值化處理以后,一幀圖像的大小大幅度減小,約為400k 左右,下面就是把該二值化車(chē)牌圖像傳輸至NIOS II 軟核內(nèi)進(jìn)行分割等后續(xù)處理,考慮到NIOS II軟核中資源豐富的特點(diǎn),本文通過(guò)增加輸入輸出口的數(shù)量來(lái)提升數(shù)據(jù)傳入的速度,從而滿(mǎn)足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性處理要求。根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸需求,本文設(shè)計(jì)通過(guò)22 個(gè)32bit 的輸入輸出口來(lái)傳送數(shù)據(jù),雖然22×32=704bit 相比一幀圖像的一行720bit 少了16bit,但考慮到車(chē)牌圖像的邊緣是非字符目標(biāo)區(qū)域的背景圖像,對(duì)最終結(jié)果的影響甚小,故可以近乎忽略。
3.1 基于車(chē)牌字母及數(shù)字特征的準(zhǔn)確定位
通過(guò)車(chē)牌的彩色特性對(duì)車(chē)牌進(jìn)行預(yù)定位后,再根據(jù)車(chē)牌號(hào)碼的字母和數(shù)字在二值化后的特性準(zhǔn)確定位出車(chē)牌的位置,如果此時(shí)定位出車(chē)牌的位置在彩色通道預(yù)定位的車(chē)牌區(qū)域內(nèi),則說(shuō)明車(chē)牌位置已經(jīng)確定,如果不在彩色通道定義的車(chē)牌位置范圍之內(nèi),則需要重新判斷。
(1)定位牌照的上下邊界:若某一行的0→1(白到黑)和1→0(黑到白)變化次數(shù)大于設(shè)定的閾值,則設(shè)其為待測(cè)車(chē)牌的最低點(diǎn),繼續(xù)掃描直至0→1 和1→0 變化次數(shù)小于閾值,將該閾值設(shè)為待測(cè)車(chē)牌的最高點(diǎn)。若最高點(diǎn)與最低點(diǎn)之差大于15,則認(rèn)為目標(biāo)已檢測(cè)到,否則繼續(xù)進(jìn)行掃描;如果未檢測(cè)到符合上述條件的目標(biāo),則自動(dòng)門(mén)限值重復(fù)以上的操作,直到找到目標(biāo)為止。
(2)定位牌照的左右邊界:在找到車(chē)牌的上下限后,利用二值圖像在豎直方向上的投影作為特征,從左到右尋找目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)。車(chē)牌定位效果如圖3-1 所示:



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