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一种基于MATLAB的车牌提取研究

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毛啟张治荣杨国荣崔忠伟

摘要：车牌识别的一般流程是对车牌定位，提取车牌，再对车牌字符分割，最后是进行车牌识别。本文则基于MATLAB对车牌定位进行相应的提取实验，在定位剪切时取2500像素，使用函数bwareaopen（），得到较好的效果。

关键词：车牌定位;MATLAB

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）16-0189-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

车牌自动识别就是对监控器所采集的图片进行研究，由于拍摄的环境不同，识别技术也因应用而不同，图片拍摄环境有各种工作条件，户外场景、室内场景、静止背景、非静止背景、固定照明、天气、温度、有限车速、车辆间的距离等等多种因素影响;什么时候出现在图像中，车牌尺寸大小、位置、是否有车牌，以及背景的复杂更涉及检测车牌的可能性变得无比挑剔。

基于MATLAB的图像识别，通过彩色像素点统计法，把图像有数字矩阵来表示。能解决车牌的定位，分割、识别等一系列过程。在车牌识别中使用MATLAB语言工具，使得编程简单、快捷，降低了对车牌图像处理的门槛。采用MATLAB的缺点是，计算机计算速度没有C语言快，有些图像处理算法还的重复设计程序。

1车牌定位

一直以来，人们想做一个系统就可以定位所有场景的车牌，对于这个问题难度非常大，而且识别的准确率都不高。所以我们采用根据不同的拍摄环境，制定不同的车牌定位。本文按照如下处理过程来实施。

1.1灰度化处理

灰度化处理是创造灰度化环境，为边缘检测算法做准备。有MATLAB系统函数法、加权平均值法、最大值法、平均值法等。本文将不对这些方法作更深一步的摸索，所以选择了比较常用的系统函数法rgb2gray（）。通过消除图片饱和度和色调信息，同时不改变其亮度，将图片的RGB转换R=G=B，实现灰度化处理。效果如图2所示。

1.2中值滤波

中值滤波法是对图像进行平滑处理增强图像，在一定的条件下能克服线性滤波带来的图像细节模糊问题，从而有效的清除图像的噪声干扰[3]。将灰度化图像经过中值滤波器，使用medfilt2（）函数，得出如图3所示效果。

1.3边缘检测

进行图像边缘检测算子有Sobel算子、Roberts算子、Canny算子等，本文采用Roberts算子，Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子[1]，相比其他算子，它的定位更加精准。对于噪声低的图片处理效果较好，但没有平滑处理，对噪声比较敏感，所以在此之前我们做了中值滤波处理，降低噪声对它的干扰。

设置edge（）函数的阈值和方向参数，经过大量试验，本文采用其阈值为 0.15，方向参数为“both”，对降噪后的图片进行分析。由检测图像中亮度变化差异较大的地方，使其效果更佳明显，从而检测车牌的边缘，实现车牌位置的确认。

1.4腐蚀和平滑图像的轮廓

边缘检测后的图像往往会存在一些边界上的点，所以需要对边界上的点进行腐蚀处理，即消除边界点，使边界向内部收缩。腐蚀后的图像还需要进行平滑处理，使其轮廓明显化。对图像进行闭运算处理，获得结果如图6所示。

1.5移除小对象和定位剪切

在移除小对象的实际操作中存在着缺陷，如果移除的像素值设置的大小不合适，导致该移除或该保留的达不到预期效果，造成很多的干扰。因此，为了使接下来车牌位置的确定更精确，矩形模型的大小应该按照具体的情况来设置恰当的大小，以便车牌定位的效果达到更佳。

經过我们的大量测试，发现在取用2500的像素值时效果较佳，使用的函数是bwareaopen（）函数，将二进制图像中所有少于2500像素的连接对象消除。最后剪切时本文采取常见的扫描蓝色像素点法，确定车牌顶点所在的坐标，通过Matlab识别像素点的不同，定位到车牌区域的顶点坐标，剪切出由坐标所围成的矩形，从而获取到车牌。最终效果如图8所示。

2小结

车牌图像提取在各个车辆管理系统中是重要的一个环节。本文中采用牌照颜色信息引导和许可证号码组成的语义来确定位置，在绝大多数的情况下都能够正确的提取车牌，通过实验像素值取2500时效果较好。这为下一步的车牌字符识别奠定了坚实的基础，使得整过车牌识别系统的识别率有较大的提高。

参考文献：

[1] 孙红艳，张海英. 图像边缘检测算法的比较与分析[J]. 菏泽学院学报， 2010， 32（2）：49-52.

[2] 王刚，冀小平. 基于MATLAB的车牌识别系统的研究[J]. 电子设计工程， 2009， 17（11）：72-73.

[3] 田原嫄. 图像平滑算子对边缘检测精度的影响[J]. journal6， 2006， 45（32）：161-163.

[4] 马晨. 基于MATLAB车牌字符识别的算法研究[J]. 数字技术与应用， 2017（9）：121-123.

[5] 吕颢，刘峰，干宗良，等. 基于字典学习的模糊车牌中文字符识别[J]. 计算机技术与发展， 2017， 27（11）：75-78.

[6] Mayan J A， Deep K A， Kumar M， et al. Number plate recognition using template comparison for various fonts in MATLAB[C]// IEEE International Conference on Computational Intelligence & Computing Research. 2017.

【通联编辑：梁书】

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