• 沒有找到結果。

# 中 華 大 學

N/A
N/A
Protected

Share "中 華 大 學"

Copied!
71
0
0

(1)

## 中 華 大 學 碩 士 論 文

(2)

i

### 摘 要

Otsu法二值化、霍夫轉換、細化和字元特徵等方法來進行車牌定位與車牌辨識。首先，

(3)

### ABSTRACT

Because of the high density of vehicles in Taiwan, the management of vehicles is very important. Vehicle license plate recognition is an effective way, but in the general environment it is difficult to assure that the license plate without tilt which will affect the recognizing results of license plate location, so we propose a method to locate and identify the vehicle license plate in oblique images.

Based on the PC platform, the Histogram Equalization, Kuwahara filter, wavelet transform, Otsu binary value method, Hough transform, Thinning and character characteristic value are used to locate the license plate and recognize it’s number. First, we us the Histogram Equalization and the Kuwahara filter for image processing, and then use wavelet transform and Otsu binary value method for license plate location, use Hough transform to correct distort plate, and finally use thinning and character characteristic value to do character recognition.

(4)

iii

(5)

### 目錄

ABSTRACT ... ii

1.1 研究動機 ...1

1.2 相關研究回顧 ...1

1.3 論文架構 ...3

2.1 硬體設備 ...3

2.2.1 硬體平台 ...3

2.2.2 取像裝置 ...4

2.2 辨識系統流程 ...5

3.1 數位影像處理 ...8

3.2 影像前處理 ...8

3.2.1 彩色影像轉換成灰階影像 ...8

3.2.2 直方圖均值化 (Histogram Equalization) ...8

3.2.3 kuwahara 濾波器 ... 10

4.1 前言 ... 13

4.2 小波轉換(Wavelet)... 15

4.3 Otsu 法[14]二值化突顯小波轉換的結果 ... 16

4.4 尋找車牌位置 ... 18

4.4.1 水平方向直線掃描 ... 18

4.4.2 矩形遮罩全圖掃描 ... 20

4.5 歪斜車牌校正 ... 23

4.5.1 霍夫轉換(Hough Transform) ... 24

4.5.2 校正 ... 31

5.1 尋找字元區域上下邊緣... 36

5.1.1 十字濾波 ... 36

5.1.2 尋找車牌上下緣 ... 37

5.1.2 字元切割 ... 39

5.2 字元特徵 ... 41

(6)

v

5.2.1 字元細化處理 ... 42

5.2.2 擷取字元特徵值 ... 44

5.3 階層式字元辨識 ... 46

5.3.1 第一次分類 ... 46

5.3.2 第二次分類 ... 47

6.1 樣本來源與實驗流程 ... 55

6.1.1 樣本來源 ... 55

6.1.2 實驗流程 ... 55

6.2 實驗結果 ... 56

6.2.1 車牌定位與校正 ... 56

6.2.2 字元切割 ... 57

6.2.3 字元辨識 ... 58

6.3 結果討論 ... 58

(7)

(8)

vii

5,20

(9)

(10)

1

### 1.2 相關研究回顧

2003 年，賴史詠[1]以模板為基礎來進行車牌辨識，先利用車牌的字母邊界 高分差強度來判別車牌的位置並且使用影像處理的技術調整輸入影像，計算車牌 需被正規化的參數並利用相關係數的運算，計算車牌可能的傾斜角度，將車牌轉

(11)

2004 年，王精忠[2]以影像處理的技術，將輸入之車輛影像處理成固定解析 度之灰階影像，再以 Sobel Method 的邊緣偵測法找出車牌的邊緣，最後以濾波 器找出車牌位置；在影像二值化部份，利用動態門檻值法找出門檻值，將灰階車 牌影像轉成二值化影像；在車牌矯正部分，利用車牌下輪廓分析法找出車牌傾斜 的角度，進行矯正；在字元切割部分，利用垂直投影法找出字元的寛度，利用水 平投影法將車牌的字元切割出來，最後，將切割完成之字元影像以部分辨識法的 方式，將車牌影像中的車牌號碼辨識出來。雖然此方法在車牌定位、字元切割與 字元辨識方面皆有很高的成功率，但是車牌校正僅進行一次旋轉，無法使用在從 側面拍攝的車牌影像。

2006 年邱秉毅[3]針對特定範圍內的汽、機車車牌進行辨識，使用樣板比對 法與類神經網路進行辨識動作。車牌採用靜態固定式的擷取，再進行車牌定位、

2008 年張逸中[4]以包含車牌的影像輪廓辨識資訊為分析主體，完成一個適 用於一般停車場環境的完整辨識流程。主要程序包括最佳化灰階處理、二值化影 像、目標物輪廓描繪與分析、車牌字元擷取、字元影像縮放與旋轉、字元比對。

(12)

3

### 1.3 論文架構

1. 緒論：介紹本研究的動機以及文獻回顧的探討。

2. 硬體設備與系統架構：簡述本定位系統所使用的硬體設備及整個系統的流程 規畫。

3. 定位系統演算法：介紹本系統使用於定位的方法，如 Kuwahara 濾波器、(5,3) 小波轉換等。

4. 車牌校正與切割：介紹本系統使用於車牌校正與切割的方法。

5. 結果與討論：探討研究的實驗結果。

6. 結論與未來展望：思考本系統可繼續研究並改進的方向。

(13)

(14)

5

(15)

(16)

7

(17)

(18)

9

,i0,...,L1

n i ni

Px (3-1)

i

j

x

### c

0

(3-2) 然後代入計算 Histogram Equalization 方程式





  

  1

) (

min

min L

c N M

c

h c

(3-3)

### c

min為出現的灰階值中最小的數值所出現的次數， MN分別為影像的 寬與高。

(19)

### 3.2.3 kuwahara 濾波器

Kuwahara 濾波器是一種能平滑影像過濾雜訊，同時又能保留影像中邊緣的 一種濾波器，這種濾波器就是邊緣保留型濾波器(edge-preserving filter)。

(20)

11

Kuwahara 濾波器可以使用各種不同的大小與形狀的遮罩來實現，在本研究 中，我們將使用 J=K=4L+1 大小的矩形遮罩。其中，L 為整數。

1 /2

1

/2

33。計算各區的平均亮度

### i

1,2,3,4，及其變異。視窗 中間像素的輸出值，就是四區中具有最小變異數的那一區的平均亮度。

Variance:

1

, 2

2

 

### sf

(3-4)

Standard Deviation:

s2 (3-5) 其中，

,

(21)

(22)

13

(23)

(24)

15

### 4.2 小波轉換(Wavelet)

(5,3)小波轉換是 JPEG2000 中提到的二維離散小波轉換(2-D Discrete Wavelet Transform)演算法，它的轉換流程如圖 4.4 所示：

01 0

0 0 01

0 1

2 1 2

1 2

1

  



 

i i i i i i

i

(4-1)

1 11

01 01 0 0 01

0 1

8 1 4 1 4

3 4

1 8

1 4

1

    



 

i i i i i i i i

i

。 (4-2)

(25)

(26)

17

N

pini (4-3)

k

i

i

1

(4-4)

L

i i

τ

1

(4-5)

k

i

i

1

(4-6)

 

  1

2 1

2

(4-7)

### n 是灰階值為

i i的像素的總數，N是影像的總像素數，

### p 是灰階為

i i的像 素出現的機率。由於本研究是以 256 灰階影下去作處理，所以在這裡的i值範圍 為 0~255 之間。

(27)

(28)

19

(29)

(30)

21

(31)

(32)

23

(33)

(34)

25

(35)

5,20

(36)

27

1,0

2,5

3,10

4,15

5,20

，都坐落在

 x1 

-5 的直線方

1,-5

(37)

1,-5

1,-5

1,-5

,

，以極座標來

cos

ysin

(38)

29

(39)

(40)

31

(41)

(42)

33

，紅色格線則代表

' y, '

(43)

，及黑色方格左上

-1,

-1

、上方

, y-1

、右

1 y, -1

、左方

-1,

、右方

1,

、左下

-1,

1

、下方

, 

1

、右

1,

1

' y, '

' y, '

(44)

35

(45)

(46)

37

(47)

(48)

39

(49)

(50)

41

(51)

### 5.2.1 字元細化處理

(1) 約略的端線位置必須保存。

(2) 連接的部分不能中斷。

(3) 相連的區域必須被細化成相連的線。

(4) 細化後的圖形，其骨架必須近似物體的中線(medial lines)。

A. 當下述四個條件都成立時，則刪除(亦即讓所代表像素之像素值變成 0)，

(52)

43

(1) 計 算 P 到2 P 個 像 素 點 ， 如 值 為 1 則9 N

P1 之 值 累 1 ， 亦 即

9 3

2

1 P P P

P    。

###  

P1 6，則條件成立。

(2) 由P2 P3 P4 P8 P9 P2成一循環，當像素由 0 變成 1 時，

P1 之值累加 1。

###  

P1 =1，則條件成立。

(3) P2P4 P6 0。 (4) P4 P6P8 0。

B. 當下述四個條件都成立時，則刪除(亦即讓所代表像素之像素值變成 0)，

(1) 同步驟 A1。

(2) 同步驟 A2。

(3) P2P4P8 0。 (4) P2P6P8 0。

(53)

(54)

45

２ ０ ０

３ １ ０

２ ０ ０

２ ０ ０

３ １ ０

２ ３ ０

３ ４ ０

２ ０ ０

３ １ ０

１ １ ０

２ ０ ０

０ ２ ０

１ １ ０

３ ３ ０

０ ２ ０

２ ０ ０

０ ０ ０

３ １ ０

３ １ ０

２ ０ ０

４ ２ ０

２ ０ ０

３ １ ０

(55)

２ ０ ０

４ ２ ０

２ ０ ０

５ ３ ０

４ ２ ０

０ ０ ０

１ １ ０

０ ３ ０

１ ３ ０

２ ２ ０

２ ０ ０

３ １ ０

２ ０ ０

３ １ ０

４ ２ ０

４ ２ ０

３ １ ０

２ ０ ０

(56)

47

### 5.3.2 第二次分類

(1) Group A (端點總數為 0)

B、Q 這兩組再細分出來，如圖 5.17 所示。

(57)

(2) Group B(端點總數為 1)

(58)

49

(3) Group C(端點總數為 2)

(59)

(60)

51

(4) Group D(端點總數為 3)

(61)

(5) Group E(端點總數為 4)

B、C 三個區域，H 和 N 的兩個三叉點會分別落在 A 區和 C 區，而 H 的兩個三 叉點會同時分別落在第一象限和第二象限或同時分別落在第三象限和第四象

(62)

53

K、M、W、X 這三個字元可以用垂直的特徵來分類。由於某些 W 與 M 在 細化後的特徵與 X 相似，所以我們設定一個門檻值，將低於門檻值的字元定義 為 X。K、M、 W 最大的不同在於第一象限和第四象限的垂直特徵，根據這個 地方的垂直特徵，便可以將 K 辨識出來。最後的 M 和 W 是觀察 B 區三叉點的 分布情形，若三叉點集中在一、二象限就辨識為 M，若是集中在第三第四象限 就辨識為 W。

Group E 辨識流程如圖 5.21 所示。

(6) Group F(端點總數為 5)

(63)

(64)

55

(65)

(66)

57

(67)

(68)

59

(69)

(70)

61

### 參考文獻

[01] 賴史詠，「以模板為基礎之車牌辨識系統設計與應用」，2003 年，大同 大學資訊工程學系研究所碩士論文。

[02] 王精忠，「車牌辦識系統之研究」，2004 年，大同大學通訊工程學系研 究所碩士論文。

[03] 邱秉毅，「採用類神經網路之車牌辨識系統」，2005 年，明新科技大學 電子工程學系研究所碩士論文。

[04] 張逸中，「以輪廓辨識為基礎的車牌辨識處理程序」，2008 年，NST2008 全國電信研討會暨國科會電信學門研究成果發表論文集，編號 PC1-49，99 頁。

[05] 惠普官方網站

### http://welcome.hp.com/country/tw/zh/cs/home.html。

[06] NOKIA 官方網站：http://www.nokia.com.tw/。

[07] Russ, The Image Processing Handbook: Fourth Edition, CRC 2002.

[08] Acharya and Ray, Image Processing: Principles and Applications, Wiley-Interscience 2005.

[09] 陳向筠，「保留邊緣濾波器評估指標之研究」，2002 年，國立交通大學 土木工程學系研究所碩士論文。

[10] Official JPEG 2000 website, available at < http://www.jpeg.org/jpeg2000/>.

[11] Duda, R. O. and P. E. Hart, "Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures," Comm. ACM, Vol. 15, pp. 11–15 (January, 1972).

[12] 遠通電收官方網站：http://www.fetc.net.tw/portal/。

[13] 梁学章、何甲兴、王新民、李強，「小波分析」，囯防工业出版社。

[14] M. Sezgin and B. Sankur (2003). "Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation" . Journal of Electronic Imaging 13 (1): 146–165.

[15] 王中山，「使用小波轉換於車牌偵測」，2004 年，國立中山大學機械與

(71)

[16] 彭裕航，「車牌自動辨識系統」，2008 年，中華大學機械工程學系研究 所碩士論文。

[17] 連國珍，「數位影像處理」，2006 年 02 月三版二刷，儒林出版社。

[18] Nakamura, T., H. Enowaki and H. Itoh, “Skeleton revision algorithm using maximal circles”, IEEE, Japan, 1998.

[19] Paint.NET 影像處理軟體官方首頁：http://www.getpaint.net/

Moreover, as mentioned above, some Japanese surgeons consider that the presence of bone invasion into the man- dibular canal is one of the determinants of T classification in CaMG,

Since we target a general framework for serving different appli- cations, we will first adopt the proposed method to visual domain for image object retrieval in Section VIII-A and

Second, Chinese last names provide much less information than non-Chinese ones because some Chinese last names are very common (e.g., “Wang” and “Lin”) and the romanization

Later, though, people learned that Copernicus was in fact telling the

In fact, one way of getting from Fourier series to the Fourier transform is to consider nonperiodic phenomena (and thus just about any general function) as a limiting case of

1 As an aside, I don’t know if this is the best way of motivating the definition of the Fourier transform, but I don’t know a better way and most sources you’re likely to check

Overseas applicants shall remit US\$7 in cash for the first copy (applicants from Hong Kong and Macau shall remit US\$6 in cash, including postage), and US\$1 for

Overseas applicants shall remit US\$7 in cash for the first copy (applicants from Hong Kong and Macau shall remit US\$6 in cash, including postage), and US\$1 for each additional

We do it by reducing the first order system to a vectorial Schr¨ odinger type equation containing conductivity coefficient in matrix potential coefficient as in [3], [13] and use

The prototype consists of four major modules, including the module for image processing, the module for license plate region identification, the module for character extraction,

● develop teachers’ ability to identify opportunities for students to connect their learning in English lessons (e.g. reading strategies and knowledge of topics) to their experiences

Understanding and inferring information, ideas, feelings and opinions in a range of texts with some degree of complexity, using and integrating a small range of reading

Accordingly, we reformulate the image deblur- ring problem as a smoothing convex optimization problem, and then apply semi-proximal alternating direction method of multipliers

For the proposed algorithm, we establish a global convergence estimate in terms of the objective value, and moreover present a dual application to the standard SCLP, which leads to

A Boolean function described by an algebraic expression consists of binary variables, the constant 0 and 1, and the logic operation symbols.. For a given value of the binary

• For novice writers, a good strategy is imitation: choose a well-written paper that is of a similar flavor, analyze its organization, and sketch an organization for your results

 Retrieval performance of different texture features according to the number of relevant images retrieved at various scopes using Corel Photo galleries. # of top

Microphone and 600 ohm line conduits shall be mechanically and electrically connected to receptacle boxes and electrically grounded to the audio system ground point.. Lines in

Biases in Pricing Continuously Monitored Options with Monte Carlo (continued).. • If all of the sampled prices are below the barrier, this sample path pays max(S(t n ) −

For the minimum border problem of biochip mask, this paper first show the value of the minimum border length under the fixed mask area, and then propose the optimal algorithm

At first this project will deploy the Value Chain Analysis tool to compare the operation strategies of TMTC and KMTC, then use the Data Envelopment Analysis to

Hsiangshan whether the wetland ecology can do use of for the ecology amusement and rest value、2.The ecology subject does use of for the educational value、3.Takes the

Hamilton and Olivastro, D.(1999), “The increasing linkage between US technology and public science,” Research Policy, Vol. and Park, G.(2004),“A new method for technology valuation in