汽車車牌定位識別系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)

圖4—3 卷積模板 圖4—4 中值濾波硬件框圖

4.1.4 灰度拉伸模塊

圖4—5即為灰度拉伸模塊的硬件框圖，像素值與閾值進行比較，若像素值較大則輸出為1，否則輸出為0。多選器根據(jù)兩個比較器的輸出來選擇輸入，其輸出即為灰度拉伸后的灰度值。

圖4—5 灰度拉伸模塊硬件框圖

4.1.5 Sobel邊緣檢測模塊

與中值濾波類似，Sobel邊緣檢測也是由圖像數(shù)據(jù)與一個模板卷積實現(xiàn)的，其卷積模板稱為Sobel算子。圖4—6為Sobel邊緣檢測模塊的硬件框圖，其實現(xiàn)方式與圖4—4類似。

圖4—6 Sobel邊緣檢測模塊硬件框圖

4.1.6 牌照區(qū)域搜索模塊

圖4—7為牌照區(qū)域搜索模塊的硬件實現(xiàn)框圖，它分為行掃描確定車牌上下邊界和列掃描確定車牌左右邊界兩部分。圖4—7左半部分電路為上下邊界確定電路，跳變點檢測模塊檢測每行的跳變點個數(shù)，并對其進行累加，每行掃描完成后將跳變點個數(shù)輸入比較器與閾值做比較，若大于閾值則為車牌區(qū)域，否則為非車牌區(qū)域，由此確定車牌區(qū)域的上下邊界；圖4—7右半部分為左右邊界確定電路，左跳變起始點檢測模塊負責自左往右檢測第一個跳變點，檢測到即將該跳變點所在列存入左邊界RAM，確定車牌區(qū)域左邊界，右邊界確定方法類似。

圖4—7 牌照區(qū)域搜索模塊硬件框圖

4.1.7 候選區(qū)域判別模塊

候選區(qū)域判別模塊是在上一步搜索的不止一個候選區(qū)域中判別出真正的車牌區(qū)域，其硬件框圖如圖4—8所示。長寬比例計算模塊負責計算出每個候選區(qū)域的長寬比例，然后與已知的車牌區(qū)域長寬比例進行比較即可獲得真正的車牌區(qū)域。

圖4—8 候選區(qū)域判別模塊硬件框圖

4.1.8 字符分割模塊

圖4—9為字符分割模塊的硬件框圖。首先，車牌定位出來的車牌區(qū)域圖像輸入一個比較器進行二值化，再經(jīng)過幾何變換模塊進行形狀矯正，然后垂直投影、上輪廓檢測和下輪廓檢測三個模塊并行地對其進行處理獲得三組分割點，然后根據(jù)這三組分割點的相互關(guān)系判定出一組正確的分割點。

圖4—9 字符分割模塊硬件框圖

4.2所需開發(fā)平臺及其它資源

本設(shè)計方案中，F(xiàn)PGA負責完成實時的高速數(shù)字信號處理、視頻解碼芯片控制、數(shù)據(jù)傳輸和存儲等任務(wù)，這需要足夠多的存儲器和邏輯資源以及足夠快的時鐘頻率。為了保證本方案順利完成，需要向大賽組委會申請Nexys™3 Spartan-6 FPGA Board。另外，本方案還需要CCD攝像頭和視頻解碼芯片等完成視頻信號的實時采集。

五、附錄

本算法設(shè)計方案得到的仿真結(jié)果如下所示。

圖6—1 原始RGB圖像 圖6—2 灰度圖像

圖6—3 去噪圖像 圖6—4 邊緣檢測結(jié)果

圖6—5 確定上下邊界的車牌區(qū)域

圖6—6 定位的車牌區(qū)域 圖6—7 二值化后的車牌區(qū)域

圖6—8 車牌字符分割結(jié)果