汽车牌照定位与字符识别

要定位汽车牌照并识别其中的字符，我们采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想。

基本方法如下：
1、读取待处理的图像，将其转化为二值图像。

经试验，采用门限值为0.2附近时车牌字符最为清楚，杂点最少（如下图）。

I = imread(’car.jpg’);I2 = rgb2gray(I);I4 = im2bw(I2, 0.2);
2、去除图像中面积过小的，可以肯定不是车牌的区域（如下图）。

bw = bwareaopen(I4, 500);
se = strel(’disk’,15);bw = imclose(bw,se);
4、此时车牌所在白色连通域已清晰可见，但在黑色区域以外，是一个更大的白色连通域，将车牌所在连通域包围了。

有必要将其填充（如下图）。

bw = imfill(bw,[1 1]);
5、查找连通域边界。

同时保留此图形，以备后面在它上面做标记（如下图）。

[B,L] = bwboundaries(bw,4);imshow(label2rgb(L, @jet,
[.5 .5 .5]))hold on
for k = 1:length(B)
boundary = B{k};
plot(boundary(:,2),boundary(:,1),’w',’LineWidth’,2)
end
6、找出所有连通域中最可能是车牌的那一个。

判断的标准是：测得该车牌的长宽比约为4.5:1，其面积和周长存在关系：(4.5×L×L)/(2× (4.5＋1)×L)2≈1/27，以此为特征，取metric=27*area/perimeter^2作为连通域的匹配度，它越接近1，说明对应的连通域越有可能是4.5:1的矩形（如下图）。

% 找到每个连通域的质心stats =
regionprops(L,’Area’,'Centroid’);% 循环历遍每个连通域的边
界
for k = 1:length(B)
% 获取一条边界上的所有点
boundary = B{k};
% 计算边界周长
delta_sq = diff(boundary).^2;
perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));
% 获取边界所围面积
area = stats(k).Area;
% 计算匹配度
metric = 27*area/perimeter^2;
% 要显示的匹配度字串
metric_string = sprintf(’%2.2f’,metric);
% 标记出匹配度接近1的连通域
if metric >= 0.9 && metric <= 1.1
centroid = stats(k).Centroid;
plot(centroid(1),centroid(2),’ko’);
% 提取该连通域所对应在二值图像中的矩形区域
goalboundary = boundary;
s = min(goalboundary, [], 1);
e = max(goalboundary, [], 1);
goal = imcrop(I4,[s(2) s(1) e(2)-s(2) e(1)-s(1)]);
end
% 显示匹配度字串
text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,…
metric_string,’Color’,'g’,…
‘FontSize’,14,’FontWeight’,'bold’);
end
图示为找到的各个连通区域，中部被标记“○”的矩形匹配度为0.99，是最可能的区域。

下边是由它确定的二值图像中的车牌区域：
7、将车牌图像反白处理，并扩充为256×256的方阵（如下图），以便下面傅立叶变换中矩阵旋转运算的进行。

goal = ~goal;goal(256,256) = 0;figure;
imshow(goal);
8、从文件读取一个字符模板（以“P”为例，模板图像直接从上述二值图像中截取得到）。

对图像计算傅立叶描述子，用预先定义好的决策函数对描述子进行计算。

变换后的图像中，亮度的高低指示相应区域与模板的匹配程度（如下图）。

w = imread(’P.bmp’);w =
~w;C=real(ifft2(fft2(goal).*fft2(rot90(w,2),256,256)));
9、通过检查C的最大值，试验确定一个合适的门限（这里240比较合适），显示亮度大于该门限的点，也就是与模板的匹配程度最高的位置（如下图）。

thresh = 240;figure;imshow(C > thresh);
对照左右两图，可以说明字符“P”被识别和定位了。

同样的方法，可以识别和定位其它字符。

这种方法总体上比较容易理解，Matlab的函数隐藏了傅立叶变换等复杂的计算。

缺点：在定位车牌方面，程序专门按本题给定图像的特点设计，没有普适性。

字符识别方面，仅能识别与给定模板基本一致的字符。

车牌大小、角度、光线、完整性、清晰度发生变化后，就无法识别了。

同时对于“8”与“B”这样相似的字符，识别时常常混淆。