摘 要：設(shè)計(jì)了根據(jù)車(chē)牌的彩色特征對(duì)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(yù)處理后，提取出車(chē)牌中的字母和數(shù)字字符并建立相應(yīng)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(shí)別了車(chē)牌號(hào)碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有良好的實(shí)時(shí)性和較高的識(shí)別率。
關(guān)鍵詞：車(chē)牌字符檢測(cè)； NIOS II； 歸一化； 模板匹配；

0 引言
智能交通系統(tǒng)已成為當(dāng)前交通管理發(fā)展的重要方向, 而車(chē)輛牌照識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一 ,有著廣泛的實(shí)際應(yīng)用前景[1]。傳統(tǒng)的車(chē)輛牌照識(shí)別大多以PC平臺(tái)上的純軟件算法[2][3]或DSP處理器[4]為核心來(lái)實(shí)現(xiàn)。由PC機(jī)構(gòu)建的系統(tǒng)非小型化，在系統(tǒng)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(shù)字信號(hào)處理器(DSP)為核心的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)外圍電路設(shè)計(jì)復(fù)雜, 開(kāi)發(fā)調(diào)試?yán)щy，系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和升級(jí)性較差。本文所構(gòu)建的車(chē)牌字符系統(tǒng)基于FPGA平臺(tái)，具有并行運(yùn)算能力強(qiáng)、接口邏輯豐富等特性，為構(gòu)建實(shí)時(shí)、便攜的車(chē)牌字符識(shí)別系統(tǒng)提供了一種有效、可行的解決方案。
1 系統(tǒng)概述
系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)流程如下圖1-1 所示。

本系統(tǒng)主要采用Altera公司的DE2開(kāi)發(fā)板為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，根據(jù)該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能，將系統(tǒng)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(zhuǎn)換、車(chē)牌預(yù)處理等；軟件部分主要使用Cyclone II FPGA內(nèi)嵌的NIOS II軟核，采用SOPC Builder配置生成片上系統(tǒng)，并使用模板匹配算法對(duì)車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別，最后識(shí)別結(jié)果在LED上顯示。
2 車(chē)牌預(yù)處理
2.1 粗定位和灰度化
車(chē)牌定位是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵問(wèn)題之一，它直接影響了后續(xù)的分割以及識(shí)別的準(zhǔn)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(jí)別分布有一定規(guī)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(guó)現(xiàn)有的車(chē)輛主要有藍(lán)底白字牌照、黃底黑字牌照等四種類型。鑒于車(chē)牌前景、背景色的顏色特征，可以通過(guò)對(duì)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(shù)的時(shí)候，除了要考慮主色的下限參數(shù)以外還要考慮另外二個(gè)通道的上限參數(shù)。經(jīng)過(guò)反復(fù)的試驗(yàn)對(duì)比后得出經(jīng)驗(yàn)參數(shù)值為：以藍(lán)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(shù)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。