摘要：提出一套图像处理的新组合和表策略，在特定的环境中可以实现二值化阈值的自适应调整，将车牌识别提高到工程应用的水平。
近年来，我国在城市和交通建设方面取得取巨大的进步。然而，面对越来越多的交通路口、收费站以及治安卡口，传统的人工值守显然已经满足不了要求。为解决这种现状，出现了适应信息化时代的计算机集成产品，即电子警察，并已经得到了广泛的应用。
电子警察采用视频图像的识别技术，全天候进行车辆及道路的监控，对违规车辆进行抓拍，实现了城市道路交通的智能化管理，达到无人化值守。利用该系统可以迅速查明违章车辆、分析交通事故，为进一步整顿交通环境，交通管理科学化提供高效可靠的技术依据。
1 抓拍照片分析
了性价比的原因，目前国内电子警察系统的图像获取单元一般都采用ccd工业电视摄像机，而且被架设在室外。现以闯红灯违章抓拍系统为例来分析抓拍的图像数据。
（1）由于红灯的停车线靠近行人通道，造成图像背景特别复杂；
（2）机动车的车型较多，车牌的位置各不相同；
（3）拍摄图像时受天气、照明以及运行等因素的影响很大；
（4）摄像机受路口实际条件的限制，可能距离较远，交有一定角度；
（5）脏、旧车牌比较模糊，还有不少故意作弊的车牌。
这种图像数据要比在实验室所用的数据恶劣得多，而且意想不到的情况也时有发生，这就给图像识别带来了极大的困难。
2 图像处理方案
通过多次实验检测，最终选用了图1所示的图像算是方案。
对图像数据的灰度化、平滑、边缘检测、二值化以及旋转都属于图像的预处理部分。判定就是准确地定位车牌位置，接下来先对车牌进行字符分割，然后逐字提取待征，形成该字符的特片向量，将这个特征向量作为神经网络的输入，以便于字符识别。所以字符识别部分用一个三层的神经网络，先进行学习训练，得到收敛的一组权值。
2.1 灰度化与平滑
为了便于处理后的传输和存储，由ccd摄象机获取的图像通过图像采集卡采集到工控机或图像处理器件后，一般会转换成jpeg格式。这样处理的对象也就是jpeg文件，要进行灰度化，以去掉彩色信息，加快处理速度。灰度化的公式可以采用式（1）。
g(i,j)=0.11×r（i,j）+0.59×g(i,j)+0.3×b(i,j) （1）
其中，g(i,j)处的灰度值，r，g，b分别为该点的三基色值。但是，定位车牌时亮度信息并不重要。鉴于在这个式子中，g基色占的比重最大，所以有理由灰度化时只取绿色信息就可以了。
图像平滑的目的是为了消除噪声。噪声并不限于人眼所能看到的失真或变形，有些噪声只有在进行图像处理时才能发现。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，而车牌的信息主要在高频部分，为了去掉高频干扰，有必要进行图像平滑。可以采用低通滤波的方法来去除噪声，为此要设计空间域系统的单位冲激响应矩阵。
其中g(i,j)，f(m,n)为灰度值，h为l×l阵列，又叫低通卷积模板。本文选用。
2.2 边缘检测与二值化
与平滑过程相反，边缘检测相当于高通滤波器，是为了的取图像中的高频部分。因为车牌上字符较密，所以这一部分的图像变化必然比其它区域高，这对于车牌定位是很重要的信息。边缘增强的方法很多，常用的增强算子有拉普拉斯算子、sobel算子、prewitt算子等。本文采用了一种kirsch算子的改进形式。kirsch算子是一种象素邻点顺时针循环平均求梯度的方法，它取如下的梯度图像作为检测结果：
其中：sk=ak+a(k+1)+a(k+2)
tk=a(k+3)+a(k+4)+a(k+5)+a(k+6)+a(k+7)
分别表示f(i,j)的八邻象素中顺时针排列的相邻三个象素和五个象素之的。规定a0为f(i,j)左上角的邻域。a的下标按模8计算，如图2所示。
式（3）中大括号内的取极大值运算，其实就是求f（i,j）在8个方向上的平均差分之最大值，也就是f(i,j)梯度幅度的近似值[1]。
通过这种运算后，图像中每象素点的值代表了该点的高频信息，从这些信息中要定位出车牌的位置，就必须进行二值化处理。二值化的方法有很多，但应用于工程上时，一个最大的问题就是阈值的选取，将它取为固定值显然是不合理的，因为环境总是变化的；可是将它放开后，又不能很好地跟踪图像的细微变化。针对这个问题，本文提出了一种反向积分求象素点的方法，使得二值化能自适应选择适当的阈值。
定义边缘提取后，图像中各象素取值范围为[gmin,gmax],对于k∈[gmin,gmax]，它出现的概率为：
p(k)=[n(k)]/n (4)
其中：n(k)为图像中所有取值为k的象素点个数，n为图像总象素数。通过大量的实验，发现这个象素值-概率关系曲线无外乎两种情况，即图3和图4所示。要使定位效果达到最佳，阈值一定在曲线趋于平坦的点附近。
设th∈[gmin,gmax]为最佳阈值，令：
这时会发现不管是白天还是夜间，s总是在一常数附近，而这个差别对于象768×288这样的图像来说是微不足道的，完全可以将它定为一个常数来处理。虽然它也与图像的复杂程度有关，但这只会影响二值化后点的分布。车牌位置总是处于高频问好，对它的影响较小。这个现象也同时说明，要准确定位并不是二值化后保留的信息越多越好。
既然将s取为常数，那么从gmax开始向积分（求和），就可以得出th，而且th会随着图像的亮暗程度、对比度自适应变化。
2.3 图像旋转与车牌定位
在实际旋工中，镜头的架设常受到条件的限制，图像的倾斜程度特别大。这时，用图像的旋转不变距显然难以凑效，只有对图像进行旋转。而且这个角度的设定对具体的环境不再发生变化，知道了这个角度，也有利于汽车的运动轨迹判断。
进行完前面的预处理工作后，定位车牌就容易了。对图像自下而上逐行扫描，在限定的模板宽度内，若变化频率达到一定次数，例如10次，则向下开始扫描，直到满足模板高度，则将车牌的模板进行一些调整，再继续搜索，还是找不到，就是没有车牌。对于多个候选的区域，可以进行粗略的聚类估计和简单的逻辑判断，以提高定位准确性。
3 运行结果
用这一套组合策略，对不同时间、不同交通路口、不同光照下抓拍的汽车图像进行车牌定位识别，定位结果如表1所示。
表1 定位结果分析 类 型 数量（输） 正确定位（输） 错误定位（输） 准确率（%） 轿车、出租车
中巴车
公共汽车
卡车 100
100
50
50 94
90
41
42 6
10
9
8 94
90
82
84 在选图时，夜间图像点20%左右。从上述结果，可以清楚地看出，公共汽车的准确率很低，这是因为公共汽车有许多广告和粘贴纸，造成了错误定位。卡车的车牌在车框下边，较为隐蔽，有些车牌特别脏，识别比较困难。而出租车和中巴车的错误定位大多是夜间图像引起的。还要说明一点，夜图图像在拍摄时加了红外补光系统。针对工程应用的水平，这个结果是令人满意的。
本文只介绍了电子警察抓拍系统中车牌定位的内容。电子警察系统最大的困难就是受自然环境的影响特别大，而且安装时总是要去适应地形环境，所以拍摄到的图像有非常不好，并不象实验室处理的那么理想。因此要找到一种适应性较好的定位方法，只有舍弃许多优越的处理方法。本文使用的这种图像处理的策略，只设定几个参数，在特定的环境中可以实现二值化阈值的自适应调整，将车牌识别提高到工程应用的水平。总体上来说，具有较好的适应性。
