畢業(yè)論文：基于DSP的數(shù)字圖像處理技術(shù)研究與設(shè)計

基于DSP的數(shù)字圖像處理技術(shù)研究與設(shè)計
Digital image processing technology research and design based on DSP

學(xué)院（部）： 電氣與信息工程學(xué)院
專業(yè)班級： 通信13-1
學(xué)生姓名：
指導(dǎo)教師： **教授

2017 年 5 月 28 日
基于DSP的數(shù)字圖像處理技術(shù)研究與設(shè)計

摘要

經(jīng)濟的不斷發(fā)展促使汽車數(shù)量與日俱增。車牌識別系統(tǒng)成為現(xiàn)代智能交通管理的必然趨勢。由于車牌清晰程度、拍攝方式以及環(huán)境等因素的影響，常常會給車牌自動識別造成一定的干擾。所以，車牌自動識別系統(tǒng)的一大難題就是在復(fù)雜的背景中快且準地對車牌信息進行定位。
本文在軟件設(shè)計部分對車牌識別的車牌定位、字符分割和字符識別三個組成部分進行研究。在車牌定位中采用基于車牌彩色信息的彩色分割方法對車牌進行定位。字符分割則是其他兩部分的的橋梁，其采用查詢存在連續(xù)文字塊的方法，對車牌字符進行分割。字符識別關(guān)系著整個系統(tǒng)的成敗，提取字符的加權(quán)組合特征，利用模板匹配法進行汽車牌照的字符識別。
在硬件設(shè)計方面主要將車牌識別系統(tǒng)的實驗研究與TMS320DM642 DSP芯片的硬件結(jié)構(gòu)結(jié)合在一起，探究車牌識別系統(tǒng)與DSP硬件系統(tǒng)之間的內(nèi)在聯(lián)系，并對其進行設(shè)計。這對DSP技術(shù)、車牌識別系統(tǒng)的研究、開發(fā)與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展具有無法比擬的作用。


關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理，DSP，車輛牌照識別，二值化，字符分割，字符識別

Digital image processing technology research and design based on DSP

ABSTRACT


The number of cars is becoming more and more due to the continuous development of the economy. License plate recognition system has become an inevitable trend of modern intelligent traffic management. Automatic license plate recognition is often interfered, because of the clarity of the license plate, the shooting mode and environmental factors. Therefore, the problem of automatic license plate recognition system is to locate the license plate information quickly and accurately in comple* background.
In the software design of this paper
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著科學(xué)水平的不斷進步，全球智能化和信息化時代的到來，使得智能交通系統(tǒng)成為現(xiàn)代交通管理的必然趨勢。車牌自動識別技術(shù)作為現(xiàn)代智能化交通系統(tǒng)中備受青睞的研究領(lǐng)域。在城市道路、收費站、停車場以及高速公路都是其用武之地，汽車牌照的自動識別系統(tǒng)大大提高了交通系統(tǒng)的管理水平和自動化水平，并兼具安全，高效以及巨大的經(jīng)濟效益，對其起著無法比擬的作用。他是交通管理系統(tǒng)從傳統(tǒng)向智能化發(fā)展的一次偉大跨越。其應(yīng)用范圍廣泛，主要體現(xiàn)在：
1．交通監(jiān)控。在相應(yīng)的交通路段通過車牌識別系統(tǒng)的監(jiān)測設(shè)備對車輛的交通信息進行監(jiān)控，以避免和觀察交通狀況。其還能夠結(jié)合一些類似的速度檢測器，對違速行駛的車輛進行監(jiān)測，一經(jīng)測得即通過相關(guān)拍攝設(shè)備采集車輛信息以提取車牌號并且對其發(fā)出警告信號。
2．事故自動測報。主要是在高速公路上該車牌識別系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控路面狀況和對車輛的流動指標實時監(jiān)測，以便能夠即時的處理排隊、違速、交通堵塞以及事故等不正常的交通情況。
3．不停車檢查。通過該系統(tǒng)對車牌號碼進行提取并從數(shù)據(jù)庫中調(diào)出該車的相關(guān)信息，以發(fā)現(xiàn)未交養(yǎng)路費的車輛或在一些特殊單位（如軍用部門、b_m單位等）、公路路橋收費站、住宅小區(qū)區(qū)等對于需要自動放行的車輛驅(qū)動相關(guān)機器令其通過。如果與同一型號的車輛測速器結(jié)合使用，能夠快速測得與汽車型號不一致的車牌車輛。
4．車輛定位。通過該識別系統(tǒng)提取車牌信息以對被盜車輛實現(xiàn)追蹤定位。由于該系統(tǒng)能夠預(yù)防、發(fā)現(xiàn)以及追蹤被執(zhí)法部門列入“黑名單”的車輛的重要作用，使其成為交通安全和城市治安的有力保障。將車牌識別系統(tǒng)應(yīng)用于停車場、公路收費站以及高峰路段，用以對通緝的車輛進行排查；對車輛高峰期的收費站排隊以及交通擁堵問題進行處理；對路橋關(guān)口、車輛停放場所以及高速公路的收費監(jiān)管提供有力保障；對交通單位的車輛信息以最簡單地方式與互聯(lián)網(wǎng)進行連接。以達到對車輛據(jù)統(tǒng)計的智能化，查詢不清楚等相關(guān)問題進行處理。
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
對車牌識別技術(shù)的研究起源于國外，早在20世紀80年代國外就著手對其進行了零零散散的探究，但由于當時科技水平的限制，對車牌技術(shù)的研究并不能建立一個相對完整的體系，而僅僅是停留在某一具體的問題上，僅僅只能是在實驗室中完成。并且識別過程要經(jīng)過相當多的數(shù)值計算，滿足不了實時性條件。即使利用簡便的圖像處理技術(shù)，仍然有必要對最后接入進行人為干預(yù)。90年代后，對車牌識別系統(tǒng)詳細完整以及全面的研究逐漸步入正軌。典型的代表有A.S.Johnson等相關(guān)研究人員在1990年基于圖像和視覺技術(shù)提出的包括圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識別等三個模塊組成的車輛牌照自動識別系統(tǒng)。包括R.A.Lotufo在內(nèi)的若干研究人員與1990年利用基于視覺的字符識別技術(shù)對得到的圖像進行分析處理，首先將車牌在經(jīng)過二值轉(zhuǎn)化后的圖像中找出，之后通過邊界追蹤技術(shù)對車牌特征進行提取，接著通過相關(guān)分類器將提取到的車牌信息同字符庫中的最正確字符進行對比，獲得單一或多個汽車牌照的候選號碼，最后對這些號碼進行核查以確保最終找出的車牌號碼的準確性。由于這一時期的研究僅關(guān)注與車牌號碼識別的正確率而忽視了實時性的要求，從而車牌號碼的識別效率有待進一步提高。
完成車輛牌照的精確定位后后續(xù)的主要工作就是如何對車牌中的存在的相關(guān)字符信息進行分析確認。而我國的車牌自動識別系統(tǒng)由于包含了漢字，使其與國外的系統(tǒng)有很大的區(qū)別，因此對于國外的車牌自動識別系統(tǒng)我們不能照搬照抄而是只能作為參考。尋找一條實用的能夠?qū)嚺谱址麑崿F(xiàn)正確識別的處理方案迫在眉睫。雖然目前有很多方法應(yīng)用于車牌識別系統(tǒng)，但由于其局限性以及實時性較差，其效果與實際相差甚遠，很難應(yīng)用于高速度、快節(jié)奏的現(xiàn)代化交通管理系統(tǒng)，所以對車牌系統(tǒng)的深入研究成為首要工作。值得欣喜的是我們只需要開拓字符識別中漢字的識別研究而對于字母和數(shù)字的識別我們可以借鑒外國的研究技術(shù)。
1.4 目前存在的問題
對車牌定位系統(tǒng)的研究最早起源與國外，我國也從20世紀90年代開始，逐漸加深對車牌定位系統(tǒng)的研究，并取得了一定得成果�；谧儞Q函數(shù)的車牌定位算法；基于車牌特征的車牌定位算法；基于視覺檢測的車牌定位算法。這些都是比較好的算法，但由于其本身的局限性和針對性，所以不能很好的滿足車牌識別系統(tǒng)的要求。而J.Barroso等相關(guān)研究人員人發(fā)明的基于水平線搜尋的車牌定位算法;R.Parisi等提出的基于DFT變換的頻域分析方法;雖然克服了車牌定位的局限性，但由于其運行速度較慢，極易受到復(fù)雜背景和光照條件的影響，也不能很好的加以利用。通過進一步研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)合某些數(shù)學(xué)相關(guān)工具，對那些繁雜的圖像進行處理，不盡能夠提高圖像處理效率還能夠改善圖像的處理質(zhì)量。例如基于局部閾值的車牌定位二值化算法和自適應(yīng)形態(tài)學(xué)濾波的車牌定位算法。還有其他一些算法是通過某些數(shù)學(xué)工具利用小波變換、遺傳算法等對原有的方法進行改進，如基于屬性開運算的車牌定位算法；基于小波變換和形態(tài)學(xué)圖像分割的車牌定位方法等。這些方法滿足實時性的要求，具有一定的參考價值，但仍然存在不足的地方，需要進一步的研究與改進。
車牌字符識別系統(tǒng)主要就是對車牌中的字符、漢字、數(shù)字進行分析確認。能否完成對車牌上的印刷體文字的正確識別是車牌字符識別系統(tǒng)的關(guān)鍵，研究時我們不單單要關(guān)注車牌的文字識別技術(shù)問題，還要考慮車牌區(qū)域問題。車牌字符識別系統(tǒng)主要是文字識別與車牌圖像自身因素兩者相互兼容的系統(tǒng)。由于車牌清晰度、光照條件、環(huán)境因素、車輛運動以及拍照角度等因素的干擾可能會給車牌字符識別帶來字符模糊、破裂、傾斜等的影響。干擾車牌識別的正確性。綜合上述問題，研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模板匹配的字符識別算法，該算法取二者之所長，大大改善了車牌字符識別的正確率。但我們也不能太過驕傲，雖然取得這么大的成功，但其離實用化階段還很遠，許多研究僅僅停留在理論和實驗室階段，并不能夠投入生產(chǎn)和應(yīng)用到實際生活中。因此，對車牌字符識別系統(tǒng)還要進一步的研究。
對于我們國家的車牌識別系統(tǒng)，其不單單要完成對車牌中的字符以及數(shù)字的識別，還要實現(xiàn)對車牌中漢字的精確定位。對車牌上的文字的識別正確與否是整個系統(tǒng)得以實施的關(guān)鍵，研究時我們不單單要關(guān)注車牌的漢字識別問題，還要對車牌所處位置進行考慮。該系統(tǒng)主要是漢字識別和車牌圖像自身條件兩者相互兼容的系統(tǒng)。由于車牌清晰度、光照強度、自然環(huán)境、車輛運動以及拍照角度等一系列因素的干擾，常常會使車牌字符發(fā)生畸變，出現(xiàn)模糊不清以及破損裂開等現(xiàn)象。干擾車牌識別的正確性。經(jīng)過對上述問題進行綜合，提出了將模板匹配與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的字符識別算法，該算法取二者之所長，大大改善了車牌字符識別的正確率。但我們也不能太過驕傲，雖然取得這么大的成功，但其離實用化階段還很遠，許多研究僅僅停留在理論和實驗室階段，并不能夠投入生產(chǎn)和應(yīng)用到實際生活中。因此，對于車牌字符識別系統(tǒng)這座高峰，還需要我們繼續(xù)去攀登與征服。如圖1-1所示為車牌識別系統(tǒng)圖。

圖1-1 車牌識別系統(tǒng)圖
1.5 論文的主要內(nèi)容
車牌識別技術(shù)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測并受監(jiān)控路面上的車輛并對其車牌信息進行提取與處理的技術(shù)。車牌識別技術(shù)在現(xiàn)代化智能交通系統(tǒng)中有著舉足輕重的作用，應(yīng)用前景廣泛。
本文系統(tǒng)的介紹了車牌識別系統(tǒng)從車牌定位到字符識別的各個階段，并利用DSP進行硬件設(shè)計，主要內(nèi)容如下：
第一章緒論簡單闡述了車牌識別系統(tǒng)的相關(guān)問題。第二章介紹數(shù)字圖像處理的相關(guān)內(nèi)容。第三章從軟件方面介紹車牌識別系統(tǒng)從車牌定位到字符分割，最后到字符識別的三個主要階段，并利用MATLAB進行仿真。第四章主要介紹了DSP的相關(guān)理論并從硬件方面對車牌識別系統(tǒng)進行了設(shè)計。第五章對本文內(nèi)容進行總結(jié)提出文中的不足和需要改進的地方。



2 圖像處理技術(shù)
2.1 數(shù)字圖像處理的簡述
2.1.1 什么是數(shù)字圖像處理
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和相關(guān)理論的不斷完善，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到越來越廣泛的關(guān)注，信號處理也由傳統(tǒng)的模擬信號處理轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號處理，從而為數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)提供了先進的技術(shù)手段。數(shù)字圖像就是能夠在計算機上顯示和處理的圖像。數(shù)字圖像處理則被稱為計算機圖像處理，數(shù)字圖像處理即利用計算機對圖像信息進行加工處理，將圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號并通過計算機進行處理以滿足人的視覺心理需要和實際應(yīng)用或某種目的的要求。數(shù)字圖像處理著重強調(diào)在圖像之間進行的變換，輸入和輸出都是圖像，包括圖像采集和獲取、圖像增強、圖像平滑、圖像銳化、幾何變換、圖象編碼、圖像復(fù)原等。數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用越來越廣泛，已經(jīng)_到國j-a全，航空航天，工業(yè)控制，醫(yī)療保健等各個領(lǐng)域乃至我們的日常生活和娛樂當中，在國民經(jīng)濟中發(fā)揮著舉足輕重的作用。
2.1.2 數(shù)字圖像處理的發(fā)展歷程
數(shù)字圖像處理技術(shù)起源于20世紀20年代，采用壓縮和編碼技術(shù)有效地提高了從英國倫敦到美國紐約通過海底電纜傳輸?shù)膱D片質(zhì)量，節(jié)省了近一半的時間，實現(xiàn)了圖像的遠距離傳輸。從此，開始了圖像處理的新紀元。20世紀40年代，數(shù)字計算機的出現(xiàn)使數(shù)字圖像處理成為可能。但是，由于當時的技術(shù)水平、硬件條件等的限制，圖像處理技術(shù)發(fā)展的比較緩慢。數(shù)字圖像處理技術(shù)真正的發(fā)展出現(xiàn)于20世紀50年代。當時的計算機技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，它才開始真正吸引人們的目光，但當時主要還是用于數(shù)值計算，滿足不了處理大容量圖像的要求。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀60年代中期，美國噴氣推進實驗室用計算機對“旅行者七號”太空船發(fā)回的大批月球照片進行處理，取得了明顯的效果。20世紀60年代末至70年代初，數(shù)字圖像處理開始應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、地球遙感監(jiān)測和天文學(xué)等領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理較完整的理論體系已經(jīng)形成，成為了一門新興學(xué)科。20世紀70至80年代，隨著離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善，數(shù)字圖像處理的理論和方法進一步完善，1976年第一本數(shù)字圖像處理專著問世。20世紀80年代，隨著三維圖像設(shè)備和處理系統(tǒng)等硬件的發(fā)展，人們不僅可以處理二維圖像，也開始處理三維圖像。20世紀90年代至今，數(shù)字圖像處理向更高級的方向發(fā)展，包括實時性、智能化、普及化、網(wǎng)絡(luò)化和低成本。20世紀90年代初視覺信息學(xué)的學(xué)科概念被提出，這個學(xué)科概念為圖像科學(xué)發(fā)展過程中出現(xiàn)的各種新理論、新方法、新算法、新手段、新設(shè)備等的綜合研究和集成應(yīng)用提供了一個新的統(tǒng)一框架。近年來，隨著計算機和其他各有關(guān)領(lǐng)域的迅速發(fā)展(如在圖像表現(xiàn)、科學(xué)計算可視化、多媒體計算技術(shù)等方面的發(fā)展)，數(shù)字圖像處理已從一個專門的研究領(lǐng)域變成了科學(xué)研究和人機界面中普遍應(yīng)用的一種工具。
2.2 數(shù)字圖像處理的特點及應(yīng)用
2.2.1 數(shù)字圖像處理的優(yōu)缺點
（1）數(shù)字圖像處理的優(yōu)點：
① 正確性和重現(xiàn)性好
數(shù)字圖像處理的處理過程是通過計算機完成，同一程序即使運行數(shù)次，結(jié)果也是相同的，這就保證了其正確性。理論上 ……（未完，全文共32407字，當前僅顯示5829字，請閱讀下面提示信息。收藏《畢業(yè)論文：基于DSP的數(shù)字圖像處理技術(shù)研究與設(shè)計》）