華顯立 倪江楠

【摘要】車牌圖像預(yù)處理是提高車牌識別系統(tǒng)后續(xù)環(huán)節(jié)運算效率的重要步驟，尤其對車牌定位起著至關(guān)重要的作用。分析現(xiàn)有的圖像預(yù)處理方法的特點及作用，比較不同方法的處理效果。有效的預(yù)處理方法，不僅能夠提高圖像對比度、消除噪聲，還有助于去除多余的干擾、背景等信息，降低偽車牌區(qū)域出現(xiàn)的概率。

【關(guān)鍵詞】圖像預(yù)處理;車牌識別;對比度;識別率

1.引言

自1990 年美國智能交通學(xué)會提出智能交通系統(tǒng)（ITS）以來，智能交通系統(tǒng)得到了不斷研究和發(fā)展。伴隨著我國汽車業(yè)和交通運輸業(yè)的快速發(fā)展，車輛數(shù)目迅速增長，交通擁堵和交通事故已成為我國道路交通運輸中的突出問題，發(fā)展智能交通系統(tǒng)是解決問題的有效辦法。車牌識別（LPR）作為智能交通系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，是交通系統(tǒng)能否實現(xiàn)智能化、現(xiàn)代化的關(guān)鍵。車牌識別主要是綜合利用通信技術(shù)、電子信息、圖像處理、模式識別、自動化或人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)車牌的自動監(jiān)控和識別。

2.車牌識別系統(tǒng)

車牌識別系統(tǒng)主要由圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別等步驟組成。進行車牌識別首先需要獲得高質(zhì)量的車牌圖像。經(jīng)圖像采集得到的車輛圖像，由于采集設(shè)備本身成像質(zhì)量不同，以及所處環(huán)境復(fù)雜多變，會受到光照條件不均勻、天氣 （如晴天、霧天、傍晚、夜晚等）的影響，使得車輛圖像可能會出現(xiàn)模糊、帶有噪聲的現(xiàn)象。車輛牌照本身的褪色、污損、變形以及傾斜，成像設(shè)備與牌照的距離或拍攝角度不合適以及車速較快等因素，都會造成車輛圖像質(zhì)量下降。因此，為了更好地進行車牌識別，在車牌定位前，很有必要對車輛圖像進行預(yù)處理，以降低干擾或噪聲的影響，同時亦能夠減少后續(xù)計算量。

3.圖像預(yù)處理

3.1 圖像灰度化

車輛圖像樣本大多都是通過攝像機、數(shù)碼相機等設(shè)備拍攝獲取的，采集得到的車輛原始圖像是真彩色RGB圖像。RGB圖像中的每個像素值都是由R（紅）、G（綠）、B（藍）三個基色分量組成，存儲每個像素的顏色都需要24比特。所需數(shù)據(jù)量很大，直接對原始圖像進行車牌定位處理速度比較慢，且真彩色車輛圖像容易受周圍背景顏色的干擾，因此通常先將RGB圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，稱為灰度化處理?；叶葓D像只有強度信息而沒有顏色信息，在RGB模型中，如果 R=B=G就表示一種灰度圖像，存儲每個像素的顏色時只需8比特?；叶然幚矸椒ㄖ饕衅骄捣ā⒆畲笾捣ê图訖?quán)平均值法三種。

（1）平均值法

求出RGB圖像每個像素的R、G、B分量的平均值作為其灰度值，即gray=（R+G+B）/3。

（2）最大值法

將每個像素的R、G、B分量的最大值作為其灰度值，即gray=max（R，G，B）。

（3）加權(quán)法

根據(jù)實驗、經(jīng)驗、符合人眼的視覺特性或其他指標(biāo)，賦予R、G、B各分量不同的權(quán)值，即gray=（WrR+WgG+WbB）。其中Wr、Wg、Wb是 R、G、B分量的權(quán)值，權(quán)值不同就會形成不同灰度的圖像。部分研究者將可由RGB顏色空間變換得到的YUV顏色空間的亮度信號Y分量作為灰度值，此時gray=Y=0.299R+0.587G+0.114B，得到了較為合理的灰度圖像。

3.2 圖像增強

車輛圖像在采集時會受到光照強度、拍攝角度、反光、采集設(shè)備曝光不足等諸多因素的影響，可能導(dǎo)致所釆集到的圖像偏暗或偏亮，圖像的灰度集中在較小的區(qū)域內(nèi)、對比度較差，圖像細(xì)節(jié)難以識別、車牌區(qū)域模糊不清，就需要進行圖象增強來提高對比度，改善圖像的整體視覺效果、加強其特征?；叶葓D像的增強方法有基于空間域（如直方圖均衡化、灰度變換、中值濾波等）和基于頻率域的方法兩種。后者計算量大、效率低，較少被采用，本文主要介紹兩種基于空間域的圖像增強方法。

3.2.1 直方圖均衡化

若圖像的對比度小，圖像的灰度直方圖會集中在一個較小區(qū)域內(nèi)，圖像模糊不清，沒有明顯的層次感。為了突出感興趣的細(xì)節(jié)，比如邊緣信息等，就可以使用直方圖均衡對圖像進行處理。直方圖均衡化，是把一已知灰度概率分布的圖像變換成一幅具有均勻灰度概率分布的新圖像。目的是使圖像映射到整個灰度范圍內(nèi)，灰度等級的比例更加平衡。提高了圖像的質(zhì)量和對比度，圖像的細(xì)節(jié)更加清楚，但可能會造成曝光過度、增加噪聲。因此，并不是所有的圖像都適合進行直方圖均衡化。

3.2.2 中值濾波

中值濾波作為一種非線性濾波技術(shù)，在有效抑制孤立噪聲的同時能很好地保護圖像信號的細(xì)節(jié)信息，使去噪后的圖像清晰、逼真。中值濾波是選定一個窗口，使它在圖像的各點上移動，用窗內(nèi)像素值（或灰度值）的中值來作為中心點位置的像素值。通常選擇m×n的矩形窗口作為濾波窗口。若窗口內(nèi)像素數(shù)目為偶數(shù)，則中值取按大小排序的最中間兩像素灰度的平均值。對低密度分布的孤立噪聲具有良好的去除效果，應(yīng)用于車輛圖像能夠有效消除圖像的噪聲，提高后續(xù)車牌定位和識別的運算效率。

4.結(jié)束語

車牌圖像的預(yù)處理是提高車牌識別系統(tǒng)后續(xù)環(huán)節(jié)運算效率的重要步驟，尤其對車牌定位起著至關(guān)重要的作用。有效的預(yù)處理方法，不僅能夠提高圖像對比度、消除噪聲，還有助于去除多余的干擾、背景等信息，降低偽車牌區(qū)域出現(xiàn)的概率，提高識別率。在實際應(yīng)用時應(yīng)考慮到不同車輛圖像的特征及外界影響因素，綜合運用多種方法來提高預(yù)處理效果。

參考文獻

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作者簡介：華顯立（1982—），男，河南南陽人，碩士，研究方向：光電技術(shù)，數(shù)字圖像處理。