基于DM642的车牌识别系统设计实验报告Word文档格式.docx

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苗立刚

摘要:

随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。

所以，车牌识别技术作为智能交通系统的一部分已经成为一个新的研究热点。

无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。

车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。

触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。

辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。

图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。

然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。

本文从节省成本和增强平台算法适应性角度出发，提出一个以DSP板为识别平台的方案，一方面代替了原来的图像采集卡；

另一方面采用TI公司的高端数字信号处理芯片TMS320DM642实现车牌的识别算法，大大提高了识别速率和成功率。

1、设计目的和意义及原理

1．设计目的：

1　让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。

2　锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。

2．设计意义：

车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。

通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。

3．设计原理:

牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。

其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。

当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。

牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

二、详细设计步骤:

1.提出总体设计方案:

1.1牌照号码、颜色识别

为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：

a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；

b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

　　牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。

（1）牌照定位:

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。

首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

车牌定位

对图像开闭运算

边缘提取

图像预处理增强效果图像

流程图:

（2）牌照字符分割:

分析垂直投影找到每个字符中心位置

计算水平投影进行车牌水平校正

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

字符分割一般采用垂直投影法。

由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。

利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

去掉车牌的框架

（3）牌照字符识别:

字符依次分析显示误差最小的图片名字

字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。

基于人工神经元网络的算法有两种：

一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；

另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。

牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；

实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。

这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。

为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

分析之差最小的图片是哪张

与数据库的图片相减

1.2系统硬件设计

　　本系统采用以TMS320DM642为核心处理器的视频处理模块作为硬件平台。

1.2.1TMS320DM642芯片简介

　　TMS320DM642是TI公司推出的针对多媒体处理领域应用的高性能32位定点DSP系列之一，它的工作主频最高达720MHZ，具有8个并行运算单元，处理能力可达5760MIPS，采用高级超长指令字结构和硬件流水机制，使其在一个指令周期能够并行处理多条指令，从而加快了处理速度，这使得构建小型实时化的视频处理系统成为可能。

同TMS320DM642具有丰富的外围接口，如视频输入输出口。

因而是作为多媒体嵌入式系统的最佳平台之一。

1.2.2系统的硬件平台构成

视频采集部分由摄像头和TI公司的视频解码器TVP5150PBS组成，DSP通过I2C总线配置TVP5150PBS的内部寄存器的值。

数据存储部分由4M×

64位的SDRAM和4M×

8位的FLASH组成。

DSP通过64位的EMIF（外部存储器接口）与SDRAM和FLASH连接。

4M×

64位的SDRAM空间用于存储程序、数据以及视频数据，DSP可以自动地更新SDRAM中的数据。

FLASH的数据总线为8位，用来保存系统自启动代码以及系统程序代码。

视频显示部分由Philips公司的视频编码器SAA7121H和监视器组成。

DSP通过I2C总线配置SAA7121H的内部寄存器的值。

通信部分采用TL16C752B通用异步收发器UART，其上包含了两路相互独立的异步收发器，接收和发送各带64-字节FIFO，并各自带有Modem接口信号，最高传输速率可达1.5Mbps比特率，通过UART，从而能即时的将识别算法的结果传到上位机进行分析.

2.各模块的实现:

视频图像首先通过摄像机进入DM642视频口的FIFO（缓存）中，每当FIFO中的数据存满一行有效像素时，EDMA便将该行图像数据搬移到外部存储器SDRAM的视频采集储存区中，当该存储区中的图像数据满一帧时，便可让DM642进行车牌识别算法，将处理完的图像数据复制到SDRAM的视频回放存储区中，然后将该区中的数据通过EDMA搬移到视频输出口的FIFO中便可由摄像头输出，同时识别的结果可通过串口传送到上位机进行分析。

2.1输入待处理的原始图像:

clear;

closeall;

%Step1获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像

Scolor=imread（'

3.jpg'

）;

%imread函数读取图像文件

图2.1原始图像

2.2图像的灰度化:

彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。

由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。

选择的标准是经过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。

%将彩色图像转换为黑白并显示

Sgray=rgb2gray（Scolor）;

%rgb2gray转换成灰度图

figure,imshow（Sgray）,title（'

原始黑白图像'

图2.2原始黑白图像

2.3对原始图像进行开操作得到图像背景图像:

s=strel（'

disk'

13）;

%strei函数

Bgray=imopen（Sgray,s）;

%打开sgrays图像

figure,imshow（Bgray）;

title（'

背景图像'

%输出背景图像

图2.3背景图像

2.4原始图像与背景图像作减法，对图像进行增强处理:

Egray=imsubtract（Sgray,Bgray）;

%两幅图相减

figure,imshow（Egray）;

增强黑白图像'

%输出黑白图像

图2.4黑白图像

2.5取得最佳阈值，将图像二值化:

二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。

在实际的车牌处理系统中，进行图像二值变换的关键是要确定合适的阀值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等等。

车牌识别系统要求处理的速度高、成本低、信息量大，采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。

阈值处理的操作过程是先由用户指定或通过算法生成一个阈值，如果图像中某中像素的灰度值小于该阈值，则将该像素的灰度值设置为0或255，否则灰度值设置为255或0。

fmax1=double（max（max（Egray）））;

%egray的最大值并输出双精度型

fmin1=double（min（min（Egray）））;

%egray的最小值并输出双精度型

level=（fmax1-（fmax1-fmin1）/3）/255;

%获得最佳阈值

bw22=im2bw（Egray,level）;

%转换图像为二进制图像

bw2=double（bw22）;

figure,imshow（bw2）;

图像二值化'

%得到二值图像

图2.5二值图像

2.6边缘检测:

两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘就是灰度值不连续的结果，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的基础。

为了对有意义的边缘点进行分类，与这个点相联系的灰度级必须比在这一点的背景上变换更有效，我们通过门限方法来决定一个值是否有效。

所以，如果一个点的二维一阶导数比指定的门限大，我们就定义图像中的次点是一个边缘点，一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘点就定义为一条边缘。

经过一阶的导数的边缘检测，所求的一阶导数高于某个阈值，则确定该点为边缘点，这样会导致检测的边缘点太多。

可以通过求梯度局部最大值对应的点，并认定为边缘点，去除非局部最大值，可以检测出精确的边缘。

一阶导数的局部最大值对应二阶导数的零交叉点，这样通过找图像强度的二阶导数饿的零交叉点就能找到精确边缘点。

grd=edge（bw2,'

canny'

）%用canny算子识别强度图像中的边界

figure,imshow（grd）;

图像边缘提取'

%输出图像边缘

图2.6像边缘提取

2.7对得到图像作开操作进行滤波:

数学形态非线性滤波，可以用于抑制噪声，进行特征提取、边缘检测、图像分割等图像处理问题。

腐蚀是一种消除边界点的过程，结果是使目标缩小，孔洞增大，因而可有效的消除孤立噪声点；

膨胀是将与目标物体接触的所有背景点合并到物体中的过程，结果是使目标增大，孔洞缩小，可填补目标物体中的空洞，形成连通域。

先腐蚀后膨胀的过程称为开运算，它具有消除细小物体，并在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用；

先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算，具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。

对图像做了开运算和闭运算，闭运算可以使图像的轮廓线更为光滑，它通常用来消掉狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并弥补轮廓线中的断