快速边缘检测在车牌系统中还常采用一种更简单的模板来提取边缘(对于有干扰的图像效果不理想)特点：运算速度快，车牌笔画轮廓突出，而车体其他部分轮廓不突出第29页，共55页，星期日，2025年，2月5日掩模匹配法锐化：罗比逊模板、普雷外特模板、柯赤模板上述三种模板均可用于边缘提取，车牌检测常用柯赤(Krisch)模板,由8个算子组成第30页，共55页，星期日，2025年，2月5日高斯-拉普拉斯算子法二阶微分算子 该算子对噪声不敏感(5×5)输出:第31页，共55页，星期日，2025年，2月5日哈夫(Hough)变换提取直线利用图像全局特性将边缘像素连接起来形成区域封闭边界的一种方法原理：将二维空间(x,y)平面中的直线用二维极坐标(ρ,θ)空间表示 将直线表示为： 即将(x,y)平面的直线变换为r-θ空间的一个点 该方法亦用于倾斜校正第32页，共55页，星期日，2025年，2月5日哈夫(Hough)变换原理第33页，共55页，星期日，2025年，2月5日模板匹配用与图像中车牌一样大小的已知模板，在经对比度增强后的图像中，从起点(0,0)开始，逐步平移一一匹配，寻找最佳区域匹配公式： 最大值为输出 已知模板并不是某个具体的车牌，而是具有车牌统计特性的通用模板，是一种模糊匹配第34页，共55页，星期日，2025年，2月5日形态学处理确定车牌位置将图像二值化,通过膨胀、腐蚀操作定位第35页，共55页，星期日，2025年，2月5日车牌定位算法之一(1)对原始图像进行基于方向区域距离测度的彩色边缘检测得到原始边缘图像(2)对原始边缘图像中的每一边缘点进行边缘颜色对检测，获得候选车牌边缘图像(3)对候选车牌边缘图像进行闭运算获得连通域图像(4)计算各连通域的宽高比，剔除不在阈值范围内的连通域，若只剩下一个连通域，则可确认为车牌区域，转(7)第36页，共55页，星期日，2025年，2月5日车牌定位算法之一(5)若还有多于一个连通域，则计算r。剔除不在阈值范围内的连通域，若只剩下一个连通域，则可确认为车牌区域，转(7)(6)若还有多于一个连通域，则对其进行彩色边缘检测然后进行水平扫描，统计每行灰度值为1的个数N，如果有连续M行以上N∈[n1,n2]，则可认为此连通域为车牌区域(7)在原始图像中提取车牌图像第37页，共55页，星期日，2025年，2月5日其它方法：自适应边界搜索法利用倒L型、水平直线、垂直直线这些结构元素搜索、定位字符，然后找出符合一定格式的字符群，即认为是车牌。第38页，共55页，星期日，2025年，2月5日其它方法：区域生长法对边缘图像进行均匀性区域生长，以获得潜在的车牌区域，然后利用车牌的几何特征以及车牌区域内的边缘灰度直方图统计特征删除伪车牌，获取真实车牌。第39页，共55页，星期日，2025年，2月5日数字图像处理车牌识别第1页，共55页，星期日，2025年，2月5日一、车牌识别技术简介车牌识别是现代交通管理的重要措施，是智能交通系统的重要环节内容： 车牌识别系统是采用数字摄像技术和计算机信息管理技术，对运行车辆实现智能管理的综合运用技术理论基础：数字图像处理和模式识别车牌识别技术具有典型性，容易推广到其它识别对象第2页，共55页，星期日，2025年，2月5日主要应用领域主要应用场合(1)公安卡口(2)高速公路收费管理(3)城市道路监控系统(电子警察)(4)海关车辆管理(5)停车场管理(6)车辆流量统计第3页，共55页，星期日，2025年，2月5日车牌识别技术现状完整的车牌自动识别系统由图像釆集、图像处理、模糊识别等模块组成；在现有的技术条件下，车牌识别系统均无法达到100%的识别率，好的识别系统可达95%以上；先进识别系统的识别时间在一百毫秒以下；基于视频技术的识别系统，可方便地进行图像回放、检索；其它识别系统：条形码识别、射频标识识别等。第4页，共55页，星期日，2025年，2月5日有关识别率的统计数据各环节的识别率：（1）牌照定位98%（2）单字分割97.8%（3）车牌识别95% 从上面统计情况可看出，目前单项识别率均达到95%以上，但总识别率仅能达91%以上，仍需进一步提高。第5页，共55页，星期日，2025年，2月5日系统组成车牌识别系统组成第6页，共55页，星期日，2025年，2月5日识别流程主要由三部分组成图像捕获一般采用CCD摄像头，包括整车图像或牌照(一般为彩色图像)后两步由计算机实现关键部分是第三步：字符识别（OCR）第7页，共55页，