基于matlab图像处理的车牌识别研究(6)

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2.5.3 填充处理

利用matlab中的imfill指令，对图像进行填充处理，将图中封闭曲线的内部进行填充，以便后一步处理。处理后如图2.8所示。程序代码：

n=imfill(p,'holes'); figure, imshow(n);

图2.8 填充处理后的车牌图像

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3. 车牌定位算法的研究

3.1 引言

车牌定位方法是在图像处理的基础上，对图像进行分析、总结并经过大量的实验确定的，定位方法的研究与车牌本身的特征和图像处理技术分不开的。同时在车牌识别系统中，牌照的定位准确与否直接影响到字符分割和字符识别的准确率。车牌定位的主要工作是从摄入的车辆图像中找到车辆牌照所在的位置，并把车牌从该区域中准确的提取出来，供后续的字符分割使用。 3.2 车牌规格及特征

为了准确、快速地定位车牌，人们提出了许多定位算法。其中大部分算法是根据车牌的特征而设计的，目前所利用的车牌特征主要有[12]： （1）形状特征

车牌的边缘是线段围成的有规则的矩形，大小是标准的，一般为440*140.车牌在原始图像中的相对位置比较集中，大小变化有一定范围。 （2）颜色特征

现有的车牌有蓝底白字、白底红字、白底黑字、黑底黄字、黑底白字五种颜色类型。

（3）灰度跳变特征

车牌的背景、字符颜色相差明显，表现在灰度图像中的灰度级也就互不相同。这样在车牌边缘形成了灰度突变边界，即穿过车牌的水平直线呈现连续的峰、谷、峰的分布，呈现出规律的纹理特征。 3.3 传统的车牌定位算法分析 3.3.1 基于纹理特征的车牌定位法

车辆图像随拍摄环境的变化而不同，然而车辆牌照具有不因外部条件变化而改变

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的特征。车牌内有多个基本成水平排列的字符，字符和牌照底在灰度值上存在跳变，因而车牌这个矩形区域(包括边缘)有丰富的边缘存在，呈现出规则的纹理特征。在传统的基于灰度分割技术上，这些特征为车牌定位研究提供了切实可行的依据。

基于纹理分析的方法利用车牌区域内字符纹理丰富的特征定位车牌，它对于光照偏弱、偏强、不均匀性、牌照倾斜和变形等情况不敏感。但该方法应用于背景复杂的图像时，容易把一些纹理分布较丰富的非车牌区域定位进来，产生包含车牌在内的车牌候选区域，这是纹理分析方法的缺陷。 3.3.2 基于神经网络的定位算法

利用神经网络来定位车牌是一类较为常见的方法。本算法的基本步骤和各模块的功能如下[13]:

神经网络训练模块:收集一定数量的车牌图像样本，归一化后输入至BP神经网络进行训练，达到预定的正确率后，训练结束。本模块将获得一个对车牌敏感的BP神经网络。图像预处理模块:提取车牌前，对图像进行预处理;抑制噪声，提高图片质量。车牌定位模块:利用训练好的神经网络在图像中搜索车牌区域，定位车牌。

本方法的特点是从车牌区域特征来判别牌照，因此在搜索时会重点考虑以下表面特征(如边缘、对比度、纹理等)而忽视图像区域的内容。有用信号的特征有时会误导搜索，如果因为定位模块忽视了非牌照区域包含的车牌特征信号点，将这些区域送入后续步骤将会影响车牌字符识别。 3.3.3 基于数学形态学的定位方法

基于数学形态学的车牌定位算法是利用开启和闭合这两种运算在图像中进行定位。数学形态学中的开闭运算具有以下特点[14]:开运算可以擦除图像中的像素。从而能够去除孤立的小点、毛刺，保持总的位置和形状不变。闭运算可以使图像中的像素粘连。这一特点可用于填平小孔、弥合小裂缝，保持总的位置和形状不变。

利用数学形态学中的开闭运算对图像处理，得到多个车牌可能区域，然后用多区域判别法在图像的多个车牌可能区域中找到车牌的正确位置。此算法中结构元素大小的选取至关重要。结构元素过大，会使非车牌区域的边缘点粘连在一起，可能的车牌区域增多，给随后的多区域判别算法带来困难;结构元素过小，车牌区域无法粘连在一起，可能使真正的车牌区域不包含在可能车牌区域集合中。

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3.4 本文研究的车牌定位算法 3.4.1 选取结构元素

在进行形态学处理时，首先采用imclearborder函数对提取后的车牌边缘进行处理，删除和图像边界相连的细小的对象，使得相邻的区域可以连成一个整体。然后进行数学形态学的腐蚀和膨胀运算，从而使车牌区域的垂直边缘连接成一个整体，同时和周围的干扰区域分离，成为一个独立的区域。水平结构元素可以是形如[1?1]的滑动窗口，结构元素的大小取决于车牌图像的大小，一般取所有车牌图像大小的统计均值。处理后如图3.1所示。代码如下：

t=imclearborder(n,4); figure, imshow(t);

图3.1 清除与边界链接物体处理后的车牌图像

然后进行闭运算，使得水平相邻的边缘连接成为连通区域。

再进一步在垂直边缘上进行开运算，两次结构元素的选取是由实验的结果得到的。在采用这两个结构元素进行开运算后使得车牌区域与其它背景区域分开，成为独立的连通域。处理后的图像如图3.3和图3.4所示。从图中可以看出，车牌区域已经非常明显，和其他区域有明显的区别。代码如下：

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c=strel('square',28); f=imclose(t,c); figure, imshow(f); e=imopen(f,c); figure, imshow(e);

图3.2 闭运算处理后的车牌图像

图3.3 开运算处理后的车牌图像

再次清理图像中的无关因素，提高识别准确度。清除与边框相连的部分和图像中小于2000的噪点，尽可能的减少干扰。清除后的图像如图3.4和3.5所示。代码如下：

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