資料介紹
隨著公路建設(shè)的快速發(fā)展, 車牌自動識別技術(shù)越來越受到人們重視, 它是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要研究課題, 在停車場、道路監(jiān)控及高速公路收費管理中有著廣泛應(yīng)用。車牌定位是實現(xiàn)車牌識別的關(guān)鍵技術(shù), 是指在實際拍攝的圖像中確定車牌區(qū)域位置。目前, 車牌定位的主要算法有邊緣檢測投影法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、基于車牌顏色特征的車牌定位方法等
?。?1- 3] 。近年來, 研究人員利用不斷更新的 DSP 處理器, 實現(xiàn)了嵌入式的車牌自動識別系統(tǒng), 但仍未達(dá)到實時性要求[ 4、5] 。本文基于 TI 公司推出的 Davinci 系列DSP 處理 TMS320DM6446, 提出了一種車牌定位的快速算法, 并充分利用二級 Cache、Ping- Pong 雙緩存以及圖像處理匯編化等技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化, 為進(jìn)一步實現(xiàn)車牌的實時自動識別提供了有利的前提條件。1 車牌定位算法根據(jù)實際拍攝圖像中車牌字符和背景灰度對比度較大, 并且車牌區(qū)域灰度變化較頻繁的特點, 提出了一種基于邊緣梯度的窗口搜索車牌定位算法。該算法首先對原始圖像 I( i, j) 進(jìn)行預(yù)處理, 包括灰度變換、低通濾波和直方圖均衡; 然后利用 So bel 算子進(jìn)行邊緣檢測, 并進(jìn)行水平梯度檢測, 獲得邊緣梯度圖; 最后對邊緣梯度圖進(jìn)行二值化、去除背景干擾處理, 并利用窗口搜索法定位車牌區(qū)域, 具體流程如圖1
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