基于DSP的汽车牌照识别技术研究

论文摘要

在信息化的时代背景下,随着经济的发展和道路交通事业的发展,以计算机图像处理技术,通信技术和信息管理技术为核心的智能化道路交通监控和管理系统在道路交通安全管理领域和小区的智能化管理得到了广泛的运用。车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一,是实现交通管理智能化的重要环节。它的出现必将对交通管理带来深远的影响,为实现交通智能化带来便利。目前的牌照识别系统不仅实现价格的比较高、机动性能差,还存在着识别速度慢,识别率和稳定性差的问题,而且,因为整个系统都是在通用计算机上用软件实现,不利于软件知识产权的保护,技术经济指标较差。经过分析牌照识别算法的特点和DSP芯片以及DSP系统的特点。我们确定用DSP来实现牌照识别。用TMSC320DM642DSP实现一个嵌入式的汽车牌照识别系统。这款DSP芯片无论在性能上,成本上,机动性上还是知识产权保护上都有着巨大的优越性。本论文的工作分为两个部分。一个是基于Visual C++的汽车牌照识别算法研究,包括汽车牌照区域的定位与分割和汽车牌照识别系统的硬件规划两个部分。在识别算法研究过程中,采用了基于色彩的汽车牌照区域分割的汽车牌照定位方法,取得较好的识别效果。另外一个是牌照识别的DSP系统开发研究。通过该课题的开发,熟悉了DSP的结构及其开发流程,通过对现有的DM642评估板的硬件和驱动程序研究,对汽车牌照识别系统的硬件系统进行了初步的设计。本文对这两个部分的研究开发制作进行了详细的介绍。下面是具体的章节安排。第一章是绪论,介绍了车辆牌照识别的应用价值、存在问题,提出了用DSP实现牌照实时识别的课题,及本论文的主要内容。第二章阐述了本论文中使用的一些图像处理基本理论和方法。第三章介绍了利用颜色作为汽车牌照区域定位和分割的方法和实现方法。第四章介绍了基于TMSC320DM642DSP的汽车牌照识别系统的硬件系统的设计方案,为整个系统的实现打下了坚实的基础。第五章介绍DSP信号处理系统,通过比较,得出用DSP实现牌照自动识别有着巨大得优越性,并简要叙述了DSP系统开发流程、系统设计以及算法标准。最后,在第五章中总结了本论文所做的主要工作,并对以后用DSP实现牌照识别的问题作了展望。

论文目录

• 目录
• 摘要
• Abstract
• 第一章 车牌识别及系统概述
• 1.1 汽车牌照识别在智能交通系统中的应用和意义
• 1.2 汽车牌照识别技术的现状和将来
• 1.3 汽车牌照识别的硬件系统
• 1.4 本论文的主要工作
• 1.5 本论文的构成
• 第二章 数字图像处理的基本方法
• 2.1 数字图像的灰度化
• 2.1.1 二值图像处理
• 2.1.2 灰度直方图
• 2.2 彩色图像处理
• 2.2.1 彩色图像处理技术
• 2.2.2 彩色图像的两种编码方式
• 2.3 图像增强
• 2.3.1 中值滤波
• 2.3.2 彩色图像增强
• 2.4 图像变换
• 2.4.1 图像的旋转变换
• 2.4.2 图像的错切变换
• 2.5 图像特征值提取
• 2.5.1 边缘检测
• 2.5.2 图像分割
• 2.6 图像识别
• 2.6.1 图像识别的流程
• 2.6.2 统计模式识别
• 2.7 小结
• 第三章 汽车牌照分析与定位
• 3.1 我国汽车牌照标准及其分析
• 3.1.1 汽车牌照颜色分析
• 3.1.2 我国汽车牌照字符分析
• 3.1.3 车牌区域特征
• 3.2 汽车牌照定位
• 3.2.1 车牌图像的获取
• 3.2.2 本论文实验中的摄像系统
• 3.3 基于色彩的车牌定位
• 3.3.1 RGB和HSV颜色空间
• 3.3.2 颜色空间的选取分析
• 3.3.3 RGB到HSV颜色空间的转换
• 3.3.4 基于色彩学的彩色车牌的先验知识
• 3.4 基于颜色的汽车牌照定位算法研究
• 3.5 汽车牌照区域分割
• 3.5.1 基于颜色—空间—直方图的牌照区域匹配
• 3.5.2 基于HSV模型的颜色空间距离
• 3.5.3 车牌颜色分割算法
• 3.6 本章小结
• 第四章 TMSC320C642DSP嵌入式牌照识别系统
• 4.1 数字信号处理器（DSP）及DSPs（Digital Signal Processors）
• 4.2 TMS320C642DSP
• 4.3 基于TMS320C642DSP的汽车牌照识别系统硬件规划
• 4.3.1 图象输入及预处理部分
• 4.3.2 DSP642小系统板
• 4.3.3 后级PAL或NTSC制式视频处理部分
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 主要参考文献
• 附录