交通拍照识别系统中数字图像处理技术的运用(2)

　　（ 二） 基于模板匹配的车牌字符分割
　　
　　在车牌得到准确的定位后，字符分割水平影响到字符的识别精确度。字符的分割算法主要有： 一是直接取得原始车牌的垂直投影，将投影后的峰值作为分割的黄金点。在车牌严重受到损坏的情况下，直接分割往往会产生极大的错误，所以很难找到分割的黄金点； 二是分割即精分割与细分割。这种方法的最大优势就是包括在车牌遭到严重损坏的情况下，也可以保持极好的分割效果，但是算法较为复杂、费时，较难保证实时性。由于一些客观条件的影响，使得以上算法都不能满足，所以提出了一种新的分割算法，这种方法既能克服车牌损坏的影响，又没有过多的增加字符分割的时间。
　　
　　在此也讲一下改进的MSR算法对车牌图像进行预处理，由于车牌的图像不是很大，所以完全可以满足实时性要求。因为我们提取出来的车牌不能直接进行分割，必须先将其进行二值化处理。所谓二值化处理就是将原始图像经过技术转成二值图像。因为车牌图像的边缘信息是最终图像识别结果的重要影响因素，所以要在进行二值化处理的过程中要保留其边缘信息。我们经常见到的车牌应该是一个方方正正的矩形，然而在实际中，车牌会发生倾斜，我们可以把它看作为一个平行四边形来处理。对于其倾斜车牌的校正，我们需要找到倾斜的角度，然后进行旋转变化，使得转变成一个矩形。对于倾斜的车牌进行校正，一般情况就是先水平校正，再垂直校正。
　　
　　（ 三） 对于字符的识别
　　
　　字符识别的原理是利用数字图像处理技术，对车牌中分隔处理的字符进行识别，字符识别系统的工作过程： 首先，对所需识别数据获取。图像数据的获取只有通过输入设备来实现，比如我们通常使用的摄像机、摄像头等等一些图像采集设备。它们主要的任务就是将景物反射的信号转换成可以识别的模拟信号，再经过A/D转换，将转换后的模拟信号转换成数字图像信息。性能好、分辨率高、噪声较小、转换速度比较快的电信号线做优先的选择。只有达到这个标准的转换电信号线才是上乘选择，对图像的识别水平也较高。转换后的图像信息要进行进一步的预处理。其主要目的就是为了去掉原始图像的噪音与其他变形问题的干扰，保留并增强有效信息。其次，进行预处理的过程也比较复杂，要进过滤液、复原、提取边缘、图像分割等预处理方式，提高图像的可读性与清晰度，为下一步进行特征的提取提供了便利，奠定了基础。第三，提取特征。是根据预处理后得到的结果，对其进行分析、辨别真伪、剔除无效信息、保留有效信息的一个过程。鉴于原始图像数据信息量比较大，需要在这庞大的数据中提取出有价值的信息，并进行归类，这就是特征的提取。在对特征进行提取之后，才能对其进行分类决策。其主要的目的就是对在分类提取过程中所得到的样本进行分析和判断，当然在判断的过程需要遵循某个规则，将分类提所引起的错误识别概率降到最低，保证其具有较高的精准度。
　　
　　字符识别常用的方法有三种： 统计识别法； 句法结构模式识别； 模糊模式识别法。
　　
　　（ 四） 先采取摄像头拍摄的方式，再通过图像处理来进行数据的采集
　　
　　在我国的公共道路交通管理系统中，为了获取更多的车辆的运动数据，之前通常采用感应线圈等方法，但是这种方法要求设置在路面上并且对路面造成一定程度的损坏，安装困难，影响交通。所以现在都是采取摄像头拍摄，再通过图像处理来进行数据的采集。随着科技的发展与进步，现在只需要在路段相应的位置安装摄像头，摄像头所获取到的视频与图像就会通过压缩之后传输到控制中心。监控中心只需要根据上述视频与图像进行提取，就可以对车辆进行实时跟踪。运作跟踪是车辆识别的一部分，其主要分为背景的提取、运动点团的提取，运动点团位置的提取和运动物体的跟踪。近几年，经过技术人员的不断钻研，针对每个点都提出各自相应的算法，使得车辆跟踪更为直观、精确。
　　
　　本文中详细描述了数字图像处理技术在ITS中的应用。ITS技术在车牌识别，车辆的跟踪等方面应用广泛。由于信息技术的逐步完善，使得数字处理技术在智能交通领域中得到极大的应用。经过各方的不懈努力，无论是硬件还是软件，都在不断的进步与发展，使得数字图像处理取得一个又一个突破性的进步。
　　
　　参考文献：
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