ĐỒ ÁN 3
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE TRONG ẢNH
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
RGB: Red Green Blue OCR: Optical Character Recognition CIE : Commision Internationaled Eclairage
ĐỒ ÁN 3 TRANG 4/42
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI 1.1.Lý do chọn đề tài: Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật,nhu cầu đi lại ngày càng lớn,khiến lưu lượng giao thông ngày càng tăng cao,với tình trạng như trên việc quản lý các phương tiện giao thông gặp rất nhiều khó khăn do đó cần nhanh chóng xây dựng các hệ thống tự động.Một trong các hệ thống đó là hệ thống nhận dạng biển số xe.Đó là một hệ thống có khả năng “đọc” và hiểu các biển số xe một cách tự động. Với yêu cầu thiết thực trên tôi chọn đề tài Nhận Dạng Biển Số Xe Trong Ảnh trên giao diện MATLAB để có thể áp dụng vào các ứng dụng của đời sống….như Hệ thống bãi giữ xe.Ứng dụng trong an toàn giao thông…vv.
1.2 Nôi dung đề tài Quá trình xử lý và nhận dạng biển số xe được thực hiện qua những bước như sau: Tách biển số: Viêc tách biển số từ ảnh chụp bằng phương pháp xử lý số là hết sức khó
khăn vì không thể biết được vị trí của biển số và nó còn phụ thuộc vào độ sáng của ảnh. Kết quả đạt được là ảnh biển số dạng RGB[Red Green Blue] được cắt ra từ ảnh chụp. Phân đoạn ký tự: Sau khi tiến hành tách biển số việc tiếp theo là phân đoạn ký tự.Chuỗi ký tự của biển số sẽ được tách thành từng ký tự riêng lẽ và tạo thành tập ảnh riêng biệt, phục vụ cho việc nhận dạng ký tự.Ảnh của mỗi ký tự sẽ là ảnh trắng đen. Nhận dạng Ký tự: Sau khi các ký tự trong biển số được tách thành từng ký tự riêng biệt,và tạo thành từng chuỗi ký tự thì chuỗi này được đưa vào khối nhận dạng ,để tiến hành nhận dạng từng ký tự trong chuỗi
Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 5/42
1.3 Giới hạn đề tài Việc có quá nhiều biển số xe với định dạng và biển số khác nhau gây khó khăn trong việc nhận dạng.Do quá trình nhận dạng dựa vào phương pháp xử lý ảnh và trích xuất biển số từ ảnh nên độ sáng khác nhau làm tăng độ phức tạp trong quá trình nhận dạng Do thời gian thực hiện đề tài không cho phép, nên đề tài cần được giới hạn với những điều kiện sau: Biển số có nền trắng chử đen,có 2 hàng và 8 ký tự. Biển số còn nguyên vẹn,không bị tróc sơn hay rỉ sét,không bị che khuất. Góc nghiêng của biển số không quá 45 độ so với phương ngang. Không bị nhiễu bởi ánh sáng,làm biển số bị chói. Biển số rỏ ràng.nhìn được bằng trực quan.
1.4 Mục tiêu và nội dung. 1.4.1 Mục tiêu: Xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe tự động
1.4.2.Nội dung Xác định vị trí biển số xe từ 1 hình ảnh bằng Matlab Nhận dạng ký tự thông qua OCR
Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 6/42
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG ẢNH 2.1 Khái niệm Xử lý và nhận dạng ảnh là một lĩnh vực còn tương đối mới chưa được áp dụng rộng rãi như những lĩnh vực khoa học khác. Nó còn có mối quan hệ mật thiết với nhiều nghành khoa học khác như lý thuyết thông tin, lý thuyết thống kê, nhận dạng,... dùng để nhận dạng chữ số, ký tự, vân tay.mặt người.... Xử lý ảnh số có rất nhiều công đoạn cần phải giải quyết như: khôi phục ảnh, thu nhận ảnh, tăng cường ảnh, phân tích ảnh , biến đổi ảnh... các quá trình này cần phải thực hiện nhiều bởi thuật toán khác nhau.. Nhận dạng là thực hiện phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và chúng được gán vào 1 lớp dựa theo những mẫu chuẩn và quy luật của nó. Quá trình xử lý và nhận dạng ảnh số tùy thuộc vào điều kiện ứng dụng thực tế mà có nhiều cách áp dụng các thuật toán khác nhau..tuy vậy việc xử lý và nhận dạng đều quy về một cách thể hiện như sau.
Hình 1.1.Sơ đồ nhận dạng ảnh tổng quát
Thu nhận ảnh: Thu nhận ảnh từ ảnh có sẵn. Ảnh thu được là tín hiệu tương tự. Mã hóa: là quá trình biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc.Sau đó số hóa bằng lượng tử hóa trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý. Phân tích ảnh: bao gồm nhiều công đoạn nhỏ: Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 7/42
Trước hết nâng cao chất lượng ảnh, do chất lượng ảnh thu được không đạt yêu cầu với nhiều nguyên nhân khác nhau.Sau đó khôi phục ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh giống nhất với trạng thái gốc. Kế tiếp là phát hiện các đặc tính như: biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính,... 2.2 LÝ THUYẾT VỀ ẢNH SỐ 2.2.1 Khái niệm ảnh số Ảnh là tập hợp các điểm. Thông tin trong một ảnh là rất lớn. Bản chất các thông số ảnh có tính vector. Malab là một phần mềm dùng để tính toán trong kỹ thuật đạc biệt là các bài toán về ma trận.Matlab còn cung cấp các toolboxes chuyên dụng để giải quyế những vấn đề cụ thể như xử lý ảnh,mô phỏng,neural,xử lý số tín hiệu…
Matlab còn cung cấp Image Processing toobox,chuyên về xử lý ảnh Matlab có một tài nguyên vô cùng lớn,có thể nói Matlab là một phần mềm vô cùng lợi hại giúp cho việc thực hiện các giải thuật xử lý nhanh chóng và dễ hiểu. 2.2.2.Ảnh grayscale Mỗi ảnh được biểu diễn bởi một ma trận hai chiều,trong đó giá trị của mỗi phần tử
cho biết độ sáng[mức xám] của điểm ảnh đó.Ma trận này được thể hiện dưới dạng uint8,uint16,double.Ảnh biểu diễn theo kiểu này còn được gọi là ảnh ‘Trắng Đen”.
Hình 2.1.Ảnh xám
2.2.3 Ảnh nhị phân Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 8/42
Ảnh được biểu diễn bởi một ma trận hai chiều thuộc kiểu logical.Mỗi điểm ảnh chỉ có thể nhận một trong hai giá trị là 0[đen] và 1[trắng].
Hình 2.2.Ảnh nhị phân
2.2.4 Ảnh RGB Ảnh RGB[Red Green Blue] còn gọi là ảnh “truecolor” do tính trung thực của nó. Ảnh này được biểu diễn bởi một ma trận ba chiều kích thước m x n x 3, với m x n là kích thước ảnh theo pixels. Ma trận này định nghĩa các thành phần màu red, green, blue cho mỗi điểm ảnh, các thành phần của nó có thể thuộc kiểu uint8, uint16, hoặc double.Theo lý thuyết màu do Thomas đưa ra mọi màu đều có thể tổ hợp từ 3 màu cơ bản sau: Red : λ [R] = 700nm. Green : λ [G] = 546.1 nm. Blue : λ [B] = 435.8 nm. Cũng theo tổ chức quốc tế về chuẩn hóa màu CIE [Commision Internationaled Eclairage ] đã đưa ra một số tiêu chuẩn để biểu diễn màu.
Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 9/42
Hình 2.3: Mô hình màu RGB
Trích [1]
Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 10/42
Hình 2.4: Minh họa ảnh màu sau khi mã hóa
Trích [1] 2.3 Các phương pháp nhận dạng truyền thống Hệ nhận dạng kí tự [ gọi tắt là OCR - Optical Character Recognition ]. OCR làm việc khá tốt với các trang văn bản rõ nét. Nhận dạng ký tự quang học [dùng các kỹ thuật quang học chẳng hạn như gương và ống kính] và nhận dạng ký tự số [sử dụng máy quét và các thuật toán máy tính] lúc đầu được xem xét như hai lĩnh vực khác nhau. Bởi vì chỉ có rất ít các ứng dụng tồn tại với các kỹ thuật quang học thực sự, bởi vậy thuật ngữ Nhận dạng ký tự quang học được mở rộng và bao gồm luôn ý nghĩa nhận dạng ký tự số. Hệ nhận dạng ký tự OCR cần có một lưu ý đó là sự khác nhau giửa trang văn bản và hình ảnh. Đa số các hệ nhận dạng dùng các tham số thống kê để phân biệt chữ và hình ảnh [ đối với văn bản, màu trắng và đen phân bố với nhịp điệu chuẩn, còn trong hình
ảnh thì các pattern đen trắng phân bố không đều . Có nhiều phương pháp nhận dạng, nhưng nói chung được quy về 2 kiểu: nhận dạng theo mẫu [ template-base ] và nhận dạng theo tính chất [ feature - base]. Phương pháp nhận dạng theo mẫu là so sánh với các mẫu chữ lưu sẵn. Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 11/42
Nhận dạng theo tính chất thì quy ô mực thành các tính chất quy định cách thức viết nên con chữ. Phương pháp nhận dạng theo mẫu thuộc loại cổ điển quy mỗi ô mực thành một ma trận điểm 10 x 10. Các con chữ có thể có kích cỡ khác nhau nhưng đều quy thành ma trận 10 x 10 và so sánh với mẫu để chọn mẫu gần nhất.
Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 12/42
Nhận dạng theo tính chất, trong hệ có 100 “ hệ chuyên gia” khác nhau, thực chất là các thuật toán nhận dạng 100 con chữ [ từ A.. Z, a.. z, số, các dấu ]. Các con chữ được nhận dạng theo các tính chất như gạch nghiêng, đứng, nghiêng, điểm uốn, phản xạ, chiều dài và hướng các dấu gạch.
Giải thuật nhận dạng
Hình 1.2: Sơ đồ nhận dạng biển số xe
Từ lưu đồ trên ta thấy hệ thống nhận dạng biển số xe này có thể chia thành ba giai đoạn chính: trích biển số, tách ký tự và nhận dạng các ký tự như sau: Tiền xử lý ảnh: Tại đây các phép tiền xử lý ảnh như: chuyển đổi không gian màu,, cân bằng sáng ... được tiến hành nhằm chuẩn bị dữ liệu tốt, phù hợp tùy theo yêu cầu của các thuật toán xử lý ở mức cao hơn.. Xử lý trích xuất vùng biển số xe: Những ảnh chụp từ máy chụp ảnh sau khi đưa vào máy tính làm cơ sở dữ liệu, ta dựa vào một số đặc điểm cơ bản của biển số xe so với các vật thể khác trong ảnh, áp dụng các thuật toán trích ra được vùng ảnh nhỏ nhất chứa biển số. Phân đoạn ký tự: Tách thành 8 hoặc 9 ký tự trong biển số xe, công đoạn này cũng thực hiện giống như trích biển số.
Nhận diện các ký tự: Nhận dạng các ký tự từ các ký tự đã được tách ra.
Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 13/42
CHƯƠNG 3: TRÍCH XUẤT BIỂN SỐ XE 3.1 Tìm hiểu phương pháp Trích xuất biển số xe là một bước rất quan trọng trong quá trình nhận dạng biển số xe. Khối này được chia làm 2 giai đoạn chính
Giai đoạn 1: Định vị trí của biển số trong ảnh
Giai đoạn 2: Dùng các giải thuật để cắt biển số xe ra khỏi ảnh chụp và xoay biển số
xe về phương ngang.
Hình 3.1 Sơ đồ tổng quát của khối trích xuất biển số
Việc định vị trí biển số xe dựa vào các tính chất của biển số như: hình dạng,màu sắc của biển số so với nền. Biển số xe có hình chữ nhật với kích thước chiều dài và rộng không thay đổi. Từ đó chúng ta có thể tìm các vùng có hình tứ giác trong hình, tính tỉ lệ giữa hai chiều của hình so với khoảng giá trị cho trước để xem thử vùng đó có chứa biển số hay không. Ngoài ra, định vị biển số còn dựa trên màu sắc của biển số. Hầu hết các biển số xe Việt Nam đều nền trắng, chữ đen. Kết hợp hai tính chất trên, chúng ta xác định được vùng chứa biển số. Sau khi định vị biển số xe, chúng ta tiến hành cắt biển số xe. Biển số xe được cắt theo 2 bước. Bước đầu tiên là cắt vùng rộng hơn vùng chứa biển số. Sau đó tìm góc nghiêng của biển số và thực hiện xoay biển số về phương thẳng đứng. Bước hai là cắt biển số ra khỏi vùng trên.
Việc tách biển số sử dụng rất nhiều giải thuật và phương pháp xử lý ảnh số như sơ đồ sau đây:
Nhận Dạng Biền Số Xe Trong Ảnh
ĐỒ ÁN 3 TRANG 14/42
Hình 3.2.Sơ đồ chi tiết của khối tách biển số
3.2 Tìm vùng màu trắng Vì biển số màu trắng,nên nhị phân hóa ảnh bằng cách gắn giá trị cho các pixel trắng là 1, còn ngược lại là 0. Đầu tiên, ảnh gốc được biến đổi thành ảnh xám [có mức sáng từ 0 đến 255], sau đó nhị phân hóa với một ngưỡng thích hợp. Nếu ảnh được chụp vào ban đêm hay ban ngày nhưng ít ánh sáng thì mức ngưỡng sẽ là 120. Còn ban ngày, nhiều ánh sáng là 190. Nếu tần số xuất hiện các pixel có giá trị