摘要：随着我国技术的进一步发展, 越来越多的新型技术不断被应用于各种领域, 数字图像处理技术最早出现于上世纪50年代, 现如今已经在医学、军事、司法、工业等各个领域有了很大的成就。本文主要是对数字图像处理技术在智能交通系统中的应用作出了分析, 首先系统地阐述了数字图像处理技术概念, 随后又就其中主要的三个方面进行了分析, 以期提供一些新的思路和思考。
关键词：数字图像处理技术; 智能交通; 作用;
在我国经济发展的推动下, 人们拥有汽车的数量逐渐增多, 这对我国公路发展提出了更高的要求。尤其是在交通系统方面, 为了汽车安全出行、交通情况等的高效管理, 特地引入了数字图像处理技术, 以其能够实现智能化的交通管理。
1 数字图像处理技术
所谓数字图像处理技术实际上就是指计算机对图像进行去除噪声, 增强, 复原, 分割, 提取特征等技术处理。简单的来说, 数字图像处理技术就是将图像信号转换为数字信号。并借助计算机对其进行相应的处理的过程。早期图像处理的目的就是为了改善图像的质量, 更好地满足人们的视觉需求。但是随着电子计算机的发展、数学文化的发展以及工业、军事、林业、医学等各个领域应用需求的增长, 数字图像处理技术逐渐变得完善, 受到广泛推广。就目前的形式来看, 数字图像处理技术已经在我国经济发展的许多领域中得到了广泛的应用。比如在医学方面可以借助各种各样的数字图像技术对一些疾病进行自动诊断, 在一些农林产业中可以借助遥感图像了解植物实际生长情况, 对其产量进行预估, 同时还能够及时的发现病虫害, 加强林业发展和管理[1]。
一般情况下数字图像处理技术需要用到的设备包括数字图像采集器、图像处理计算机、摄像机、图像显示终端等。该项技术的优点有再现图像、自动化程度高、处理速度快、应用范围广、线性运算和非线性处理等。
2 智能交通中数字图像处理技术的运用
将数字图像处理技术应用到交通中能够很好的实现交通的智能化, 极大地方便了交通, 有效的避免了交通中的许多问题。在此对智能交通中数字图像处理技术的运用进行分析, 综合当下智能交通中数字图像处理技术的实际运用, 打算从以下三个方面对其进行讲解。
2.1 跟踪车辆运动情况和路径
在实际交通中很可能会发生许多意外情况, 为了能够有效的了解事情发生的经过, 提高实际工作效率, 可以借助数字图像处理技术对车辆运动情况和路径进行跟踪。在这一方面, 主要跟踪检测的是车辆在停车、事故、拥堵、变道等情况下的实际运行状态。该项技术相对于传统的技术手段在这方面有着明显的优势, 该项技术的应用不需要破坏公路, 一来能够有效地减少安装过程中的困难, 二来不会破坏道路的使用寿命[2]。该项技术在此方面的工作原理就是对车辆时间运行状况进行监测摄像, 捕捉到的视频再传递给数字图像技术来进行计算分析。
2.2 识别障碍物
在实际交通管理运行中, 对障碍物的识别也是一项十分重要的工作, 如果司机在高速公路上高速行驶, 却在近距离内遇到了体积较大的障碍物, 这时再想要刹车或者是急打方向盘很困难, 很容易发生交通事故。但是采用数字图像处理技术能够及时地对道路情况进行检测, 一旦发现体积较大或者是异常的障碍物能够及时的告知相关单位, 让相关工作单位进行维修和清理。这样一来就能够有效地减少因债务而发生的交通事故, 其他的提高了交通安全度。在此方面能够利用到的方法很多, 常见的几种有图像滤波法、模板法等。在该方面, 数字图像处理技术的工作原理是借助摄像机监测道路情况, 识别异常和体积较大的障碍物, 然后将监测到的报警信号传递给相关的监控平台, 由监控平台做出相应的处理[3]。
2.3 识别车牌
在对车牌的识别过程中, 主要的是对图片的处理和识别, 将此流程进一步具体化就是首先将从现场收集到的图片传递给数字图像处理计算机, 这时收集到的图像比较模糊, 而且有许多背景噪音, 实在不利于信息的提取。所以, 接下来的一步就是对图像进行预处理, 提高图片的质量, 然后再对借助数学上的一些知识以及相应技术对车牌区域进行定位。最后对提取到的车牌图片进行二值化处理以及数学形态滤波处理, 最后对其进行筛选, 矫正车牌位置图片信息, 最后对车牌图像进行分割处理, 对文字, 字母, 数字等识别。通过这样一个流程完成对车辆车牌信息的识别和处理, 这样一来就能够有效的对车辆违规行为、交通事故等进行监控和管理。
3 结语
在智能交通中, 推行数字图像处理技术在一定程度上促进了智能交通的发展和提升, 但更需要注意的是, 要想要实现智能交通的长期、有效、科学化发展仍然需要对该项技术进行不断的完善和创新。
参考文献
[1]王建功.数字图像处理技术用于智能交通[J/OL].电子技术与软件工程, 2017 (09) :69.
[2]张译方.图像处理与图像识别新技术在智能交通中的运用与实践研究[J].商, 2016 (07) :227.
[3]山美娟.数字图像处理在车辆牌照识别中的应用研究[D].西安:西安电子科技大学, 2009.
