車牌識(shí)別中數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)及運(yùn)用,數(shù)字圖像處理論文

車牌識(shí)別中數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)及運(yùn)用,數(shù)字圖像處理論文摘要：數(shù)字圖像處理技術(shù)是通過計(jì)算機(jī)對(duì)于數(shù)字化的圖像進(jìn)行優(yōu)化處理的一項(xiàng)技術(shù)，在如今人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，數(shù)字圖像處理技術(shù)能夠充分應(yīng)用于車輛的車牌辨別中，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)車牌圖像數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)性。通過對(duì)數(shù)字圖像技術(shù)在車牌辨別中圖像采集、圖像預(yù)處理、字符分割、特征提取以及字符辨別的應(yīng)用分析，來全面加強(qiáng)車牌辨別的精準(zhǔn)度，完善我們國(guó)家的車輛跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)。本文關(guān)鍵詞語：數(shù)字圖像;車牌辨別;技術(shù)應(yīng)用;Abstract：Digitalimageprocessingtechnologyisatechnologythatoptimizesdigitizedimagesthroughacomputer.Inthecontextoftherapiddevelopmentofartificialintelligencetechnology,digitalimageprocessingtechnologycanbefullyappliedtovehiclelicenseplaterecognitiontorealizetheaccuracyofdatacollectedfromlicenseplateimages.Byanalyzingtheapplicationofdigitalimagetechnologyinimageacquisition,imagepreprocessing,charactersegmentation,featureextraction,andcharacterrecognitioninlicenseplaterecognition,theaccuracyoflicenseplaterecognitioniscomprehensivelyenhanced,andthevehicletrackingdetectionsysteminChinaisimproved.Keyword：digitalimage;licenseplaterecognition;technologyapplication;如今人民的生活質(zhì)量與生活水平不斷提高，汽車逐步成為群眾生活與出行的重要交通工具。而對(duì)出行汽車的車牌登記與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是如今車輛管理系統(tǒng)中需要解決的重點(diǎn)問題。數(shù)字圖像處理系統(tǒng)由于其特有的精準(zhǔn)化辨別與數(shù)據(jù)分析技術(shù)逐步應(yīng)用于車輛的車牌辨別中，進(jìn)而在現(xiàn)實(shí)生活中實(shí)現(xiàn)車輛信息的即時(shí)追蹤，全面提高車輛行為跟蹤與數(shù)據(jù)檢測(cè)的實(shí)效性。1、數(shù)字圖像處理系統(tǒng)闡述數(shù)字圖像處理技術(shù)是用網(wǎng)絡(luò)化的技術(shù)手段對(duì)于掃描到的圖像進(jìn)行降噪、加強(qiáng)、特征提取、圖像復(fù)原的一項(xiàng)特殊的圖像處理技術(shù)，其能夠通過對(duì)于圖像的亮度、色彩進(jìn)行變換來全面實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像的信息化處理，并且在數(shù)據(jù)的編碼與解碼中對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，為社會(huì)上多個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)圖像辨別預(yù)處理提供技術(shù)基礎(chǔ)[1]。在數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中，主要是通過圖像的獲取、復(fù)原、分析、重建以及編碼與壓縮等一系列的流程來完成整個(gè)圖像數(shù)據(jù)的采集與處理。1.1、數(shù)字化再現(xiàn)在數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中，數(shù)字化再現(xiàn)的功能是其區(qū)別于傳統(tǒng)的模擬信號(hào)采集與處理系統(tǒng)的最大特征。在傳統(tǒng)的模擬信號(hào)數(shù)據(jù)采集處理中，數(shù)據(jù)與圖像的采集和傳輸容易遭到外界傳輸環(huán)境的影響，并且在傳輸?shù)慕?jīng)過中，圖像的質(zhì)量會(huì)產(chǎn)生一定程度的損耗，進(jìn)而影響圖像的呈現(xiàn)質(zhì)量。而數(shù)字圖像處理技術(shù)能夠通過一系列的加工處理使原始圖像的呈現(xiàn)愈加精到準(zhǔn)確，進(jìn)而在數(shù)字化處理中呈現(xiàn)出較高的圖像質(zhì)量。1.2、精度量級(jí)提高與傳統(tǒng)的模擬圖像處理系統(tǒng)相比，數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的精度量級(jí)呈現(xiàn)出一個(gè)全面提高的趨勢(shì)。這主要是由于無論原始圖像的像素位數(shù)是多少，整個(gè)數(shù)字圖像處理技術(shù)的流程基本是一致的，這就使得數(shù)字圖像處理技術(shù)在進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)處理與分析的經(jīng)過中，相關(guān)工作者只需要在數(shù)據(jù)處理中改變相應(yīng)的參數(shù)便能夠?qū)τ趫D像呈現(xiàn)的精到準(zhǔn)確度進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)而降低了設(shè)備處理的損耗。1.3、適用多種信息源在數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中，能夠?qū)Χ喾N類型的信息源進(jìn)行處理，無論是電子顯微鏡圖像還是遙感圖像，都能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)圖像的全面處理[2]。并且其技術(shù)應(yīng)用的靈敏性高，對(duì)于不同環(huán)境的圖像采集都能采用不同參數(shù)與指標(biāo)來進(jìn)行圖像的辨別與處理。十分是在圖像質(zhì)量改善、圖像分析估計(jì)重建的經(jīng)過中，多種信息源的圖像都能通過數(shù)字處理系統(tǒng)的應(yīng)用流程來實(shí)現(xiàn)圖像處理。2、數(shù)字圖像處理系統(tǒng)應(yīng)用于車牌辨別的優(yōu)勢(shì)2.1、加強(qiáng)子系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)性將數(shù)字圖像處理系統(tǒng)充分應(yīng)用于車牌辨別中，能夠有效地將數(shù)字化的圖像處理系統(tǒng)與車輛交通管理系統(tǒng)聯(lián)絡(luò)起來，進(jìn)而在兩個(gè)子系統(tǒng)互相配合的經(jīng)過中，實(shí)現(xiàn)我們國(guó)家交通管理系統(tǒng)與數(shù)字信息管理系統(tǒng)的互聯(lián)互通，進(jìn)而在如今互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代下，將大數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)應(yīng)用于車牌辨別中，實(shí)現(xiàn)道路交通管理形式的創(chuàng)新與發(fā)展。2.2、加強(qiáng)車牌辨別的精準(zhǔn)度數(shù)字圖像處理系統(tǒng)以其特有的數(shù)字化處理優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)車牌辨別的全面應(yīng)用，其能夠運(yùn)用技術(shù)性處理的手段對(duì)于圖像呈現(xiàn)的精準(zhǔn)度全面提升，也就是在圖像二值化技術(shù)、圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)、圖像幾何畸變矯正等技術(shù)的應(yīng)用下，將車牌的整個(gè)辨別區(qū)域充分進(jìn)行圖像與數(shù)據(jù)的處理，進(jìn)而在這里基礎(chǔ)上全面加強(qiáng)車牌辨別的精準(zhǔn)度。2.3、完善車輛行為跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)能夠?qū)τ谲囕v的車牌進(jìn)行智能辨別并進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄，進(jìn)而對(duì)于車輛的出入行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，十分是在如今疫情防控的重要階段，數(shù)字圖像處理技術(shù)能夠?qū)τ谲囕v的信息進(jìn)行即時(shí)登錄與統(tǒng)計(jì)，也就是通過數(shù)字圖像處理這一信息系統(tǒng)來完善車輛行為的跟蹤監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，進(jìn)而提高車輛跟蹤監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用水平。3、數(shù)字圖像處理在車牌辨別中的應(yīng)用3.1、圖像采集在車牌辨別系統(tǒng)中，圖像采集是車牌辨別的基礎(chǔ)性工作。由于遭到汽車本身運(yùn)動(dòng)的影響，圖像采集設(shè)備在采集經(jīng)過中容易產(chǎn)生圖像模糊、圖像失真的情況。同時(shí)，圖像采集經(jīng)過中的光照變化、拍攝曝光程度、車牌污染都會(huì)對(duì)于圖像的最終采集情況產(chǎn)生影響。在這種情況下，數(shù)字圖像處理系統(tǒng)需要在圖像采集經(jīng)過中實(shí)現(xiàn)數(shù)字化再現(xiàn)，進(jìn)而保證圖像采集的精準(zhǔn)度。當(dāng)前我們國(guó)家常見的數(shù)字圖像采集主要通過兩種方式來實(shí)現(xiàn)車牌辨別[3]。其一是通過紅外線探測(cè)儀、電磁感應(yīng)探測(cè)儀對(duì)街道中能否存在車輛進(jìn)行探測(cè)，并且在探測(cè)到有車輛經(jīng)過的時(shí)候進(jìn)行圖像采集，這種圖像采集形式的運(yùn)行成本較高，也并未在社會(huì)上實(shí)現(xiàn)大范圍的推廣。另一種圖像采集的方式是不需進(jìn)行車輛的存在探測(cè)，直接通過交通攝像機(jī)與采集卡等設(shè)備來進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝、實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)傳輸。這種圖像采集形式的運(yùn)行成本較低，采集便捷并且時(shí)效性高，同時(shí)可以以24小時(shí)不間斷地進(jìn)行工作，并且在我們國(guó)家車輛運(yùn)行與管理系統(tǒng)中能夠?qū)崿F(xiàn)大范圍的應(yīng)用，對(duì)于我們國(guó)家車牌的辨別具有重要價(jià)值。3.2、圖像預(yù)處理在車牌圖像數(shù)據(jù)采集之后，便需要對(duì)于車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)而在預(yù)處理的經(jīng)過中，減少外界環(huán)境以及拍攝設(shè)備對(duì)于圖像采集的質(zhì)量影響。首先，需要對(duì)于車牌圖像進(jìn)行圖像灰度變換處理。在這一經(jīng)過中，需要將圖像中車牌信息的突出特征進(jìn)行捕捉，并且對(duì)于突出信息進(jìn)行圖像特征的加強(qiáng)性技術(shù)處理。在車牌辨別中，能夠通過灰度拉伸來突出圖像中車牌信息的灰度范圍，進(jìn)而加強(qiáng)圖像中核心信息的顯示強(qiáng)度。其次，需要對(duì)于圖像進(jìn)行灰度圖像的二值化處理，這是由于圖像拍攝經(jīng)過中容易存在字符邊緣模糊、重影的問題，需要通過二值化處理來將圖像中的信息進(jìn)行分離式處理，將重點(diǎn)圖像信息作為前景進(jìn)行突出顯示，而將其他非重要的圖像信息作為背景顯示，整個(gè)圖像以黑白分層的形式進(jìn)行呈現(xiàn)，進(jìn)而提高圖像的比照度，保存圖像信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行突出信息的提取。最后則是需要進(jìn)行圖像濾波處理。在圖像處理的經(jīng)過中，噪聲會(huì)對(duì)圖像的質(zhì)量產(chǎn)生一定程度的影響。這就需要通過降噪來對(duì)圖像進(jìn)行平滑式處理，進(jìn)而更好地實(shí)現(xiàn)車牌圖像的精準(zhǔn)定位。3.3、字符分割與圖像定位通過對(duì)車牌信息圖像的采集與處理，能夠?qū)嚺频耐怀鲂畔⑦M(jìn)行強(qiáng)化，進(jìn)而更好地實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息的清楚明晰化呈現(xiàn)。在車牌的辨別系統(tǒng)中，不僅需要對(duì)車牌的基本信息進(jìn)行全面的捕捉，還需要根據(jù)車牌信息對(duì)車牌所在區(qū)域進(jìn)行劃分，進(jìn)而在車牌字符的分割中對(duì)車牌圖像信息進(jìn)行精準(zhǔn)化定位。在這個(gè)經(jīng)過中，能夠通過區(qū)域生長(zhǎng)法以及垂直投影法進(jìn)行車牌字符分割與定位。在車牌信息的圖像相對(duì)清楚明晰，并且未收到光線或者環(huán)境污染的情況下，能夠采用區(qū)域生長(zhǎng)法進(jìn)行字符分割，這種方式方法能夠從種子點(diǎn)開場(chǎng)，對(duì)于邊緣圖像進(jìn)行均勻性生長(zhǎng)，將成組的像素或區(qū)域發(fā)展成更大的區(qū)域，進(jìn)而將具有一樣特征的聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行分割，進(jìn)而保證字符邊界的精準(zhǔn)性，得到整個(gè)完成的車牌信息[4]。而垂直投影法更多的是基于一種數(shù)學(xué)形態(tài)原理來進(jìn)行車牌信息的字符分割與定位。在進(jìn)行水平投影以及垂直投影的分析之后，相關(guān)工作者能夠根據(jù)圖像上字符的上升點(diǎn)與下降點(diǎn)來測(cè)算字符的高度與寬度，進(jìn)而在分析的經(jīng)過中得出一個(gè)合理的閾值，根據(jù)相應(yīng)的閾值參數(shù)來進(jìn)行車牌圖像的字符分割與圖像定位。3.4、字符辨別車牌圖像的字符辨別功能是在圖像采集、圖像預(yù)處理、字符分割與特征提取基礎(chǔ)上所構(gòu)成的，其主要將本次采集到的車牌信息與信息庫中的信息進(jìn)行匹配，進(jìn)而對(duì)本次車牌信息進(jìn)行精準(zhǔn)化定位，構(gòu)成最終的辨別結(jié)果。在這個(gè)數(shù)據(jù)匹配的經(jīng)過中，主要是采用一種光學(xué)字符辨別的特殊算法來完成整個(gè)車輛車牌的辨別工作[5]。車牌圖像的字符辨別功能能夠充分應(yīng)用計(jì)算機(jī)中的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)來對(duì)采集到的圖像進(jìn)行辨別與錄入，進(jìn)而在字符切割與圖像特征提取的經(jīng)過中實(shí)現(xiàn)影像信息的實(shí)時(shí)錄入與傳輸，并且通過人工的校正與處理來實(shí)現(xiàn)圖像信息的完好性呈現(xiàn)，進(jìn)而在與系統(tǒng)信息的比照中構(gòu)成車牌關(guān)鍵信息的辨別。能夠講，數(shù)字圖像處理系統(tǒng)能夠在一系列的采集與處理中，高效便捷地完成車牌信息的辨別工作。4、結(jié)束語綜上所述，數(shù)字圖像處理具有數(shù)字化再現(xiàn)、精度量級(jí)提高、適用多種信息源等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，其能夠充分應(yīng)用于車牌辨別中，進(jìn)而加強(qiáng)車牌辨別的精準(zhǔn)度，加強(qiáng)圖像處理系統(tǒng)與車輛跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)的聯(lián)絡(luò)。這就要求我們國(guó)家數(shù)字圖像處理在車牌辨別的應(yīng)用中，需要在圖像采集、圖像預(yù)處理、字符分割與定位、特征提取以及字符辨別等方面來進(jìn)行數(shù)字化應(yīng)用，進(jìn)而全面提高車牌辨別的效率與水平。以下為參考文獻(xiàn)[1]張帆，王曉東，郝賢鵬.基于邊緣特征的智能車輛字符辨別[J].自動(dòng)化與儀器儀表，2020(06):11-14+20.