摘 要：設(shè)計(jì)了根據(jù)車牌的彩色特征對(duì)車牌位置進(jìn)行粗定位，再利用車牌字符二值化特征來精確定位的雙重車牌定位方法。在中值濾波和二值化等預(yù)處理后，提取出車牌中的字母和數(shù)字字符并建立相應(yīng)的模板，通過字符歸一化在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, 而車輛牌照識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺與模式識(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)為核心的車牌識(shí)別系統(tǒng)外圍電路設(shè)計(jì)復(fù)雜, 開發(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，硬件部分包括車牌采集[5][6]和A/D轉(zhuǎn)換、車牌預(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)車牌進(jìn)行識(shí)別，最后識(shí)別結(jié)果在LED上顯示。
2 車牌預(yù)處理
2.1 粗定位和灰度化
車牌定位是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵問題之一，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)圖像車牌部分的字符顏色和車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，兼之車牌的寬度有一定的比例，因此可以將車牌從背景圖片中分離出來。
我國(guó)現(xiàn)有的車輛主要有藍(lán)底白字牌照、黃底黑字牌照等四種類型。鑒于車牌前景、背景色的顏色特征，可以通過對(duì)顏色通道的分析來大致的確定車牌所在的位置以完成車牌位置的粗定位。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)剔除車牌位置之外的其他圖像部分，完成粗定位。