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直方图论文参考文献：
[摘 要]图像识别技术是有着广泛分布而且重要的应用,无论是在计算机视角、医学图像处理,还是工业领域,而其中的代表车牌识别系统则是引用最广的一个分支.文章基于颜色直方图的车牌识别系统的部分关键技术进行研究,依次从车牌图像的预处理、车牌定位以及字符识别展开了分析.
[关键词]HSV；直方图；车牌识别
[DOI]1013939/jcnkizgsc201720151
1前言
在交通管理、车辆监控等应用方面,车牌识别系统广泛地应用在停车场车辆管理、监控违章车辆,而识别车牌的准确性和速度会影响到采集车牌信息的具体效率.车牌识别需要从包含了较多无用信息量的图像中提取出车牌区域,并能对其进行相应字符区域的分割,根据字符特征进行识别.现阶段车牌识别的正确率仍受到许多因素的干扰,为了算法能达到一个比较高的效率来满足自动监控的实时性,为了配合智能交通系统的飞速发展,就需要对各个环节进行深入研究和改进,车牌识别技术仍是具有重要意义的研究课题.本文讨论特征匹配中的统计方法结合人工神经网络算法,运用图像的颜色直方图来实现实时识别过程.
2基于HSV颜色模式的预处理过程
车牌识别系统一般包括图像采集、车牌定位、车牌字符分割和字符识别四个部分.本文不讨论采集部分的实現.图像采集以直接添加形式呈现,即将相关识别图片直接添加入系统.在对图片进行添加后,需要对图片中的信息进行处理,尤其是彩 片中包含信息量大.而在实时系统中,颜色检索是一种普遍被应用的方法,指的是给定一个查询图像,需要从图像块中找到和之颜色类似的图像,即为图像颜色直方图.
常用到的颜色模型有RGB和HSV种模型,早期图像的检索方法中多使用RGB模式,其原理是用三原色亮度值叠加,因其叠加会产生复合色,由于光照亮度会影响其三原色的亮度值,因此该模型受光照条件影响,在光照条件复杂的车牌识别环境中去除光照影响是非常困难的.为了消除RGB模式的此项弊端,可以考虑使用HSV颜色模式,这个模式用色度（H）、饱和度（S）和亮度（V）3个分量,单独一个分量V表示了亮度信息,而另外两个分量H和S包含了图像的彩色信息,改变其值从某种纯色中获得不同色调的颜色.HSV颜色模型在车牌识别中优势是如果不考虑亮度分量,可以排除光照条件的影响,采用另外两个分量就能区分开不同的颜色区域.基于采集的图像多采用RGB模型,且HSV模型在处理效率方面更加出色,所以可以考虑在应用时将RGB模型转换为HSV模型.转化过程采取参考文献[1]中的办法,其中RGB空间中的向量（r,g,b）转化为
除了选择相应的颜色空间外,颜色直方图的量化也是预处理阶段关心的一个问题.颜色直方图是高位向量数组,需要很大的计算时间,如何量化减少其包含向量个数,量化要求保证差别较大的颜色不能分在同一级,又要保证直方图不能过大.直方图距离表示为欧拉距离,此表示的特点是不关心不同级别的直方图分量,而仅仅关注两个直方图的同一量化级,可在其距离中加入不同权值.
根据一般车牌的牌底颜色,要在颜色空间中定位车牌,首先就必须在图像中找出颜色的区域.根据参考文献3的建议,其中灰度值255用来标识蓝色区域,灰度值200用来标识 区域,灰度值150用来标识白色区域,灰度值100用来标识黑色区域,灰度值0用来标识和牌底颜色无关的图像背景.
3字符分割和识别的研究现状
字符分割也分为车牌预处理和分割两部分,先通过对提取出来的车牌部位进行进一步加工去边框,垂直、水平投影处理成合适的图片,然后将预处理的图片分割出来即完成了字符分割功能,在字符识别部分中,模板匹配法是一种特征匹配方法,主要是通过判定测试字符和模板字符间的相似度,将相似性最大的样本作为输入字符的所属类别为结果.如车牌中出现的字符,包括31个省份的简称,24个大写字母以及10个数字可保存为一个识别库.在识别的时候,以现有样本和已经提取出来的测试字符作为两个参数进行比对,得出一个误差值,取其误差最小值作为识别结果.此方法原理简单,但是忽略大量细节,当字符角度出现变化,或者图片出现污渍等情况,此识别法容易出现错误.模板匹配原理直观简单,已经得到了普遍的应用.而神经网络法和模板匹配相比,容错性高.其原理是识别字符的特征提取用来训练神经网络的分类器,通过已经有过大量训练的分类器将字符识别出来.这个过程需要大量样本,复杂度高,分类器的训成需要耗费较长时间,实时系统中难以应用.
本文对基于颜色直方图的车牌识别系统的部分关键技术进行研究,依次从车牌图像的预处理、车牌定位以及字符识别展开了分析,字符分割为进一步研究内容.
参考文献：
[1] Smith J R,Chang S FTools and Techniques for Color Image Retrieval[A].In∶SethiIk,Jain,RC,edStorage & Retrieval for Image an Video Databases IV,IS&T/SPIE Proceeding[C].SPIE∶1996,2670,426-437
[2] 吴大勇,魏平,侯朝桢,等一种车牌图像中的字符快速分割和识别方法[J].计算机工程和应用,2002,38（3）：232-233
[3] 王洪建基于HSV颜色空间的一种车牌定位和分割方法[J].仪器仪表学报,2005,26（8）：371-372
[4] 付炜,赵正则,王大江基于水平灰度跳边和垂直投影的车牌定位方法[J].电子测量技术,2008,31（3）：61-65
[5] 迟晓君,孟庆春基于投影特征值的车牌字符分割算法[J].计算机应用研究,2006,23（7）：256-257
[基金项目]2015年海南省教育厅教改项目（项目编号：Hnjg2015-56）；2016年海南省教育厅教改项目（项目编号：Hnjg2016-45）；海南热带海洋学院2016年校级教育教学改革项目（项目编号：RDJGb2016-37）.
[作者简介]吴淑婷（1985—）,女,黎族,海南屯昌人,硕士,讲师.研究方向：软件工程.
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