车牌识别中数字图像处理系统的优势及运用,数字图像处理论文

车牌识别中数字图像处理系统的优势及运用,数字图像处理论文摘要：数字图像处理技术是通过计算机对于数字化的图像进行优化处理的一项技术，在如今人工智能技术快速发展的背景下，数字图像处理技术能够充分应用于车辆的车牌辨别中，进而实现车牌图像数据采集的精准性。通过对数字图像技术在车牌辨别中图像采集、图像预处理、字符分割、特征提取以及字符辨别的应用分析，来全面加强车牌辨别的精准度，完善我们国家的车辆跟踪检测系统。本文关键词语：数字图像;车牌辨别;技术应用;Abstract：Digitalimageprocessingtechnologyisatechnologythatoptimizesdigitizedimagesthroughacomputer.Inthecontextoftherapiddevelopmentofartificialintelligencetechnology,digitalimageprocessingtechnologycanbefullyappliedtovehiclelicenseplaterecognitiontorealizetheaccuracyofdatacollectedfromlicenseplateimages.Byanalyzingtheapplicationofdigitalimagetechnologyinimageacquisition,imagepreprocessing,charactersegmentation,featureextraction,andcharacterrecognitioninlicenseplaterecognition,theaccuracyoflicenseplaterecognitioniscomprehensivelyenhanced,andthevehicletrackingdetectionsysteminChinaisimproved.Keyword：digitalimage;licenseplaterecognition;technologyapplication;如今人民的生活质量与生活水平不断提高，汽车逐步成为群众生活与出行的重要交通工具。而对出行汽车的车牌登记与数据统计是如今车辆管理系统中需要解决的重点问题。数字图像处理系统由于其特有的精准化辨别与数据分析技术逐步应用于车辆的车牌辨别中，进而在现实生活中实现车辆信息的即时追踪，全面提高车辆行为跟踪与数据检测的实效性。1、数字图像处理系统阐述数字图像处理技术是用网络化的技术手段对于扫描到的图像进行降噪、加强、特征提取、图像复原的一项特殊的图像处理技术，其能够通过对于图像的亮度、色彩进行变换来全面实现数字图像的信息化处理，并且在数据的编码与解码中对图像数据进行加工，为社会上多个行业的数据图像辨别预处理提供技术基础[1]。在数字图像处理系统中，主要是通过图像的获取、复原、分析、重建以及编码与压缩等一系列的流程来完成整个图像数据的采集与处理。1.1、数字化再现在数字图像处理系统中，数字化再现的功能是其区别于传统的模拟信号采集与处理系统的最大特征。在传统的模拟信号数据采集处理中，数据与图像的采集和传输容易遭到外界传输环境的影响，并且在传输的经过中，图像的质量会产生一定程度的损耗，进而影响图像的呈现质量。而数字图像处理技术能够通过一系列的加工处理使原始图像的呈现愈加精到准确，进而在数字化处理中呈现出较高的图像质量。1.2、精度量级提高与传统的模拟图像处理系统相比，数字图像处理系统的精度量级呈现出一个全面提高的趋势。这主要是由于无论原始图像的像素位数是多少，整个数字图像处理技术的流程基本是一致的，这就使得数字图像处理技术在进行图像数据处理与分析的经过中，相关工作者只需要在数据处理中改变相应的参数便能够对于图像呈现的精到准确度进行调整，进而降低了设备处理的损耗。1.3、适用多种信息源在数字图像处理系统中，能够对多种类型的信息源进行处理，无论是电子显微镜图像还是遥感图像，都能够实现数据图像的全面处理[2]。并且其技术应用的灵敏性高，对于不同环境的图像采集都能采用不同参数与指标来进行图像的辨别与处理。十分是在图像质量改善、图像分析估计重建的经过中，多种信息源的图像都能通过数字处理系统的应用流程来实现图像处理。2、数字图像处理系统应用于车牌辨别的优势2.1、加强子系统之间的关联性将数字图像处理系统充分应用于车牌辨别中，能够有效地将数字化的图像处理系统与车辆交通管理系统联络起来，进而在两个子系统互相配合的经过中，实现我们国家交通管理系统与数字信息管理系统的互联互通，进而在如今互联网技术快速发展的时代下，将大数据分析与处理技术应用于车牌辨别中，实现道路交通管理形式的创新与发展。2.2、加强车牌辨别的精准度数字图像处理系统以其特有的数字化处理优势实现车牌辨别的全面应用，其能够运用技术性处理的手段对于图像呈现的精准度全面提升，也就是在图像二值化技术、图像边缘检测技术、图像几何畸变矫正等技术的应用下，将车牌的整个辨别区域充分进行图像与数据的处理，进而在这里基础上全面加强车牌辨别的精准度。2.3、完善车辆行为跟踪检测系统数字图像处理系统能够对于车辆的车牌进行智能辨别并进行数据记录，进而对于车辆的出入行为进行实时监测，十分是在如今疫情防控的重要阶段，数字图像处理技术能够对于车辆的信息进行即时登录与统计，也就是通过数字图像处理这一信息系统来完善车辆行为的跟踪监测系统，进而提高车辆跟踪监测系统的应用水平。3、数字图像处理在车牌辨别中的应用3.1、图像采集在车牌辨别系统中，图像采集是车牌辨别的基础性工作。由于遭到汽车本身运动的影响，图像采集设备在采集经过中容易产生图像模糊、图像失真的情况。同时，图像采集经过中的光照变化、拍摄曝光程度、车牌污染都会对于图像的最终采集情况产生影响。在这种情况下，数字图像处理系统需要在图像采集经过中实现数字化再现，进而保证图像采集的精准度。当前我们国家常见的数字图像采集主要通过两种方式来实现车牌辨别[3]。其一是通过红外线探测仪、电磁感应探测仪对街道中能否存在车辆进行探测，并且在探测到有车辆经过的时候进行图像采集，这种图像采集形式的运行成本较高，也并未在社会上实现大范围的推广。另一种图像采集的方式是不需进行车辆的存在探测，直接通过交通摄像机与采集卡等设备来进行实时拍摄、实时采集、实时传输。这种图像采集形式的运行成本较低，采集便捷并且时效性高，同时可以以24小时不间断地进行工作，并且在我们国家车辆运行与管理系统中能够实现大范围的应用，对于我们国家车牌的辨别具有重要价值。3.2、图像预处理在车牌图像数据采集之后，便需要对于车牌图像进行预处理，进而在预处理的经过中，减少外界环境以及拍摄设备对于图像采集的质量影响。首先，需要对于车牌图像进行图像灰度变换处理。在这一经过中，需要将图像中车牌信息的突出特征进行捕捉，并且对于突出信息进行图像特征的加强性技术处理。在车牌辨别中，能够通过灰度拉伸来突出图像中车牌信息的灰度范围，进而加强图像中核心信息的显示强度。其次，需要对于图像进行灰度图像的二值化处理，这是由于图像拍摄经过中容易存在字符边缘模糊、重影的问题，需要通过二值化处理来将图像中的信息进行分离式处理，将重点图像信息作为前景进行突出显示，而将其他非重要的图像信息作为背景显示，整个图像以黑白分层的形式进行呈现，进而提高图像的比照度，保存图像信息的基础上进行突出信息的提取。最后则是需要进行图像滤波处理。在图像处理的经过中，噪声会对图像的质量产生一定程度的影响。这就需要通过降噪来对图像进行平滑式处理，进而更好地实现车牌图像的精准定位。3.3、字符分割与图像定位通过对车牌信息图像的采集与处理，能够对车牌的突出信息进行强化，进而更好地实现关键信息的清楚明晰化呈现。在车牌的辨别系统中，不仅需要对车牌的基本信息进行全面的捕捉，还需要根据车牌信息对车牌所在区域进行划分，进而在车牌字符的分割中对车牌图像信息进行精准化定位。在这个经过中，能够通过区域生长法以及垂直投影法进行车牌字符分割与定位。在车牌信息的图像相对清楚明晰，并且未收到光线或者环境污染的情况下，能够采用区域生长法进行字符分割，这种方式方法能够从种子点开场，对于边缘图像进行均匀性生长，将成组的像素或区域发展成更大的区域，进而将具有一样特征的联通区域进行分割，进而保证字符边界的精准性，得到整个完成的车牌信息[4]。而垂直投影法更多的是基于一种数学形态原理来进行车牌信息的字符分割与定位。在进行水平投影以及垂直投影的分析之后，相关工作者能够根据图像上字符的上升点与下降点来测算字符的高度与宽度，进而在分析的经过中得出一个合理的阈值，根据相应的阈值参数来进行车牌图像的字符分割与图像定位。3.4、字符辨别车牌图像的字符辨别功能是在图像采集、图像预处理、字符分割与特征提取基础上所构成的，其主要将本次采集到的车牌信息与信息库中的信息进行匹配，进而对本次车牌信息进行精准化定位，构成最终的辨别结果。在这个数据匹配的经过中，主要是采用一种光学字符辨别的特殊算法来完成整个车辆车牌的辨别工作[5]。车牌图像的字符辨别功能能够充分应用计算机中的数字图像处理系统来对采集到的图像进行辨别与录入，进而在字符切割与图像特征提取的经过中实现影像信息的实时录入与传输，并且通过人工的校正与处理来实现图像信息的完好性呈现，进而在与系统信息的比照中构成车牌关键信息的辨别。能够讲，数字图像处理系统能够在一系列的采集与处理中，高效便捷地完成车牌信息的辨别工作。4、结束语综上所述，数字图像处理具有数字化再现、精度量级提高、适用多种信息源等技术优势，其能够充分应用于车牌辨别中，进而加强车牌辨别的精准度，加强图像处理系统与车辆跟踪检测系统的联络。这就要求我们国家数字图像处理在车牌辨别的应用中，需要在图像采集、图像预处理、字符分割与定位、特征提取以及字符辨别等方面来进行数字化应用，进而全面提高车牌辨别的效率与水平。以下为参考文献[1]张帆，王晓东，郝贤鹏.基于边缘特征的智能车辆字符辨别[J].自动化与仪器仪表，2020(06):11-14+20.