基于FPGA 的車(chē)牌字符識別方法的研究

摘 要：設計了根據車(chē)牌的彩色特征對車(chē)牌位置進(jìn)行粗定位，再利用車(chē)牌字符二值化特征來(lái)精確定位的雙重車(chē)牌定位方法。在中值濾波和二值化等預處理后，提取出車(chē)牌中的字母和數字字符并建立相應的模板，通過(guò)字符歸一化在NIOS II 中采用最大相似度算法較好的識別了車(chē)牌號碼。實(shí)驗結果表明，該方法具有良好的實(shí)時(shí)性和較高的識別率。
關(guān)鍵詞：車(chē)牌字符檢測； NIOS II； 歸一化； 模板匹配；

0 引言
智能交通系統已成為當前交通管理發(fā)展的重要方向, 而車(chē)輛牌照識別是計算機視覺(jué)與模式識別在智能交通領(lǐng)域應用的重要研究課題之一 ,有著(zhù)廣泛的實(shí)際應用前景[1]。傳統的車(chē)輛牌照識別大多以PC平臺上的純軟件算法[2][3]或DSP處理器[4]為核心來(lái)實(shí)現。由PC機構建的系統非小型化，在系統實(shí)時(shí)性的方面存在不足，主要用于前期算法的研究；而以通用的數字信號處理器(DSP)為核心的車(chē)牌識別系統外圍電路設計復雜, 開(kāi)發(fā)調試困難，系統的可擴展性和升級性較差。本文所構建的車(chē)牌字符系統基于FPGA平臺，具有并行運算能力強、接口邏輯豐富等特性，為構建實(shí)時(shí)、便攜的車(chē)牌字符識別系統提供了一種有效、可行的解決方案。
1 系統概述
系統的整體設計流程如下圖1-1 所示。

本系統主要采用Altera公司的DE2開(kāi)發(fā)板為實(shí)驗平臺，根據該系統實(shí)現的功能，將系統劃分為硬、軟件兩部分，硬件部分包括車(chē)牌采集[5][6]和A/D轉換、車(chē)牌預處理等；軟件部分主要使用Cyclone II FPGA內嵌的NIOS II軟核，采用SOPC Builder配置生成片上系統，并使用模板匹配算法對車(chē)牌進(jìn)行識別，最后識別結果在LED上顯示。
2 車(chē)牌預處理
2.1 粗定位和灰度化
車(chē)牌定位是整個(gè)系統的關(guān)鍵問(wèn)題之一，它直接影響了后續的分割以及識別的準確率?？紤]到整個(gè)圖像車(chē)牌部分的字符顏色和車(chē)牌背景顏色差別很大，其灰度級別分布有一定規律和范圍，兼之車(chē)牌的寬度有一定的比例，因此可以將車(chē)牌從背景圖片中分離出來(lái)。
我國現有的車(chē)輛主要有藍底白字牌照、黃底黑字牌照等四種類(lèi)型。鑒于車(chē)牌前景、背景色的顏色特征，可以通過(guò)對顏色通道的分析來(lái)大致的確定車(chē)牌所在的位置以完成車(chē)牌位置的粗定位。在確定參數的時(shí)候，除了要考慮主色的下限參數以外還要考慮另外二個(gè)通道的上限參數。經(jīng)過(guò)反復的試驗對比后得出經(jīng)驗參數值為：以藍底白字的車(chē)牌為例，在RGB 三個(gè)通道中:R 10’b0110110000; G10’b0111010000; B>10’0110110000，由以上參數為掃描閾值，自動(dòng)剔除車(chē)牌位置之外的其他圖像部分，完成粗定位。