Báo cáo nghiên cứu khoa học hệ thống giữ xe tự động

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN





BÁO CÁO
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC





ĐỀ TÀI:

HỆ THỐNG GIỮ XE TỰ ĐỘNG

ĐINH HỒNG HÀ
NGUYỄN THỊ PHƯƠNG THẢO



BIÊN HÒA, THÁNG 12/2013

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN


BÁO CÁO
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC





ĐỀ TÀI:

HỆ THỐNG GIỮ XE TỰ ĐỘNG

SVTH : ĐINH HỒNG HÀ
NGUYỄN THỊ PHƯƠNG THẢO
GVHD :ThS. NGUYỄN VŨ DUY QUANG




BIÊN HÒA, THÁNG 12/2013
LỜI CÁM ƠN
Để hoàn thành đề tài này và có kiến thức như ngày hôm nay, đầu tiên chúng tôi
xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám Hiệu cùng toàn thể Thầy Cô Khoa Công Nghệ Thông
Tin – Trường Đại Học Lạc Hồng đã tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức cũng như
những kinh nghiệm quý báu cho chúng tôi trong suốt quá trình học tập tại trường.
Chúng tôi cũng chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Vũ Duy Quang đã tận tình
hướng dẫn và quan tâm, động viên chúng tôi trong quá trình thực hiện đề tài.
Chúng tôi cũng bày tỏ lòng biết ơn đến những người thân trong gia đình, bạn bè
đã động viên và tạo mọi điều kiện giúp chúng tôi trong quá trình học tập cũng như trong
cuộc sống.
Mặc dù chúng tôi đã cố gắng hoàn thành tốt đề tài nhưng cũng không thể tránh
khỏi những sai sót nhất định, rất mong được sự thông cảm và chia sẻ cùng quý Thầy Cô
và bạn bè.
Chúng tôi xin gửi lời chúc sức khỏe và thành đạt tới tất cả quý thầy cô cùng các

bạn.
Sinh viên thực hiện
Đinh Hồng Hà
Nguyễn Thị Phương Thảo
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN
MỤC LỤC
DANH MỤC VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC HÌNH
DANH MỤC SƠ ĐỒ
PHẦN MỞ ĐẦU 1
1. Lý do chọn đề tài 1
2. Tình hình phát triển đề tài 1
2.1 Ngoài nước 2
2.2 Trong nước 2
3. Mục tiêu nghiên cứu 3
4. Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu 3
5. Phương pháp nghiên cứu 3
6. Kết cấu của đề tài 4
CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 5
1.1Khái quát phương pháp nhận dạng biển số xe 5
1.2 Xác định vùng chứa biển số xe 6
1.2.1Phân vùng màu 6
1.2.2 Gán nhãn và lọc vùng ứng viên 7
1.2.2.1 Gán nhãn vùng ứng viên 8
1.2.2.2 Lọc vùng ứng viên 10
1.3 Tách ký tự 12
1.3.1 Quay ảnh 12
1.3.1.1 Sơ lược về thuật toán quay ảnh 12

1.3.1.2 Tách biên ảnh 12
1.3.1.3 Phép biến đổi Hough 13
1.3.1.4 Quay ảnh 14
1.3.1.5 Làm mịn ảnh 17
1.3.2 Phân ngưỡng ảnh 17
1.3.2.1 Phân ngưỡng theo phương pháp Otsu 17
1.3.2.2 Ngưỡng cục bộ 19
1.3.3 Phân vùng ký tự 21
1.4 Nhận dạng biển số xe 25
1.4.1 Khái quát 25
1.4.2 Nhận dạng ký tự 25
1.4.2.1 Giới thiệu phương pháp 26
1.4.2.2 Giải thuật nhận dạng theo phân lớp Bayes 27
1.5 Tiểu kết 28
CHƯƠNG 2: CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG VÔ TUYẾN - RFID 29
2.1 Giới thiệu chung về nhận dạng vô tuyến RFID 29
2.1.1 Lịch sử phát triển của hệ thống RFID 29
2.1.2 Khái niệm RFID 31
2.2 Các thành phần của một hệ thống RFID 32
2.2.1 Thẻ RFID 33
2.2.2 Reader 37
2.2.3 Database 39
2.3 Giao thức thẻ RFID 40
2.3.1 Thuật ngữ và khái niệm 40
2.3.2 Phương thức lưu trữ dữ liệu trên thẻ 41
2.3.3 Dải tần hoạt động của hệ thống RFID 43
2.4 Ứng dụng RFID ở Việt Nam 43
2.5 Tiểu kết 44
CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH GIỮ XE TỰ ĐỘNG 45
3.1 Ứng dụng công nghệ mã nguồn mở 45

3.1.1 Điều kiện cơ bản 45
3.1.2 Nhận dạng biển số xe 45
3.2 Ứng dụng công nghệ RFID vào chương trình. 46
3.3 Giao tiếp với cổng chắn 48
3.4 Giới thiệu hệ thống giữ xe tự động 51
3.4.1 Chức năng chính 51
3.4.2 Mô tả các thiết bị cần có trong hệ thống 52
3.4.3 Xây dựng cơ sở dữ liệu 53
3.4.4 Hoạt động của hệ thống giữ xe tự động 55
3.4.4.1 Tại cửa vào 55
3.4.4.2 Tại cửa ra 56
3.4.5 Chương trình đã xây dựng 57
3.4.5.1 Giao diện chính 57
3.4.5.2 Quản lý người dùng 58
3.4.5.3 Quản lý người quản lý hệ thống 59
3.4.5.4 Quản lý nạp tiền 59
3.4.5.5 Cập nhật giá tiền 60
3.4.5.6 Cập nhật loại thẻ 61
3.5 Tiểu kết 61
PHẦN KẾT LUẬN 62
TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC VIẾT TẮT

ANPR Auto Number Plate Recognition
BMP Bitmap Portable
EPA European Parking Association
GIF Graphics Interchange Format
HSI Hue – Saturation – Intensity
IFF Identification Friend or Foe

JPG Joint Photographic Experts Group
OCR Optical Character Recognition
PNG Portable Network Graphics
RF Radio Frequency
RFID Radio-frequency identification
RGB Red – Green – Blue
TIFF Tagged Image File Format
DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1 Bảng hiển thị bảy giá trị bất biến của hình 1.24 27

DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1 Ảnh chuyển từ RGB sang HSI 7
Hình 1.2 Ảnh sau khi lọc nhiễu 8
Hình 1.3 Ảnh sau khi tô màu theo đường biên không đệ qui 9
Hình 1.4 Bốn giá trị vùng ứng viên 10
Hình 1.5 Ảnh vùng chứa biển số xe sau khi lọc 11
Hình 1.6 Các bước quay ảnh 12
Hình 1.7 Ảnh sau khi tách biên 13
Hình 1.8 Phương trình đường thẳng ảnh sau khi tách biên 13
Hình 1.9 Biển số bị nghiêng bên trái 14
Hình 1.10 Mô tả những thông số quay ảnh bị nghiêng bên trái 14
Hình 1.11 Ảnh bị nghiêng bên trái sau khi quay 15
Hình 1.12 Biển số bị nghiêng bên phải 15
Hình 1.13 Mô tả những thông số quay ảnh bị nghiêng bên phải 16
Hình 1.14 Ảnh bị nghiêng bên phải sau khi quay 16
Hình 1.15 Ảnh sau khi làm mịn 17
Hình 1.16 Phân ngưỡng ảnh theo phương pháp Otsu 18
Hình 1.17 Phân ngưỡng ảnh theo phương pháp Otsu bị lỗi 19
Hình 1.18 Ảnh sau khi phân ngưỡng cục bộ 21
Hình 1.19 Sử dụng phép chiếu ngang cắt biển số thành 2 hàng 22

Hình 1.20 Ảnh mô tả phép chiếu dọc 23
Hình 1.21 Hình thể hiện hai thông số w
i
và h
i
23
Hình 1.22 Kết quả sau khi tách ký tự 24
Hình 1.23 a) Hình gốc, b) Hình tịnh tiến, c) Hình giảm 40% kích thước,
d) Hình gương, e) Hình quay 45 độ, f) Hình quay 90 độ. 26
Hình 2.1 Lịch sử phát triển RFID giai đoạn 1880-1960 29
Hình 2.2 Lịch sử phát triển RFID giai đoạn 1960-1990 30
Hình 2.3 Lịch sử phát triển RFID giai đoạn 1990-2009 31
Hình 2.4 Hệ thống RFID toàn diện 33
Hình 2.5 Layout của thiết bị mang dữ liệu, transponder 33
Hình 2.6 Cấu trúc của một thẻ thụ động 34
Hình 2.7 Một số loại thẻ tích cực 35
Hình 2.8 Cấu trúc của một thẻ bán tích cực 36
Hình 2.9 Cấu trúc layout cơ bản của một reader 38
Hình 2.10 Layout bộ nhớ của một thẻ minh họa 42
Hình 3.1 Mô hình hệ thống giữ xe tự động 51
Hình 3.2 Cơ sở dữ liệu 53
Hình 3.3 Giao diện chính của chương trình 57
Hình 3.4 Giao diện quản lý người dùng 58
Hình 3.5 Giao diện quản lý người quản lý hệ thống 59
Hình 3.6 Giao diện quản lý nạp tiền 60
Hình 3.7 Giao diện chương trình cập nhật giá tiền 60
Hình 3.8 Giao diện chương trình cập nhật loại thẻ 61

DANH MỤC SƠ ĐỒ
Sơ đồ 1.1 Trình tự các bước trong phương pháp nhận dạng biển số xe 5

Sơ đồ 1.2 Thuật toán tô màu theo đường biên không đệ qui 9
Sơ đồ 1.3 Lọc vùng ứng viên 11
Sơ đồ 1.4 Phân ngưỡng theo phương pháp Otsu 18
Sơ đồ 1.5 Phân ngưỡng cục bộ. 20
Sơ đồ 1.6 Cắt biển số thành hai hàng 21
Sơ đồ 1.7 Tách ký tự biển số xe 24
Sơ đồ 1.8 Nhận dạng ký tư bằng phân lớp Bayes 25
Sơ đồ 3.1 Sơ đồ hệ thống giữ xe tự động có cửa vào và ra khác vị trí 52






1

PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay trên thế giới bên cạnh việc tăng trưởng kinh tế là sự phát triển của các
ngành khoa học kỹ thuật nói chung, mà trong đó ngành công nghiệp sản xuất các phương
tiện giao thông lại là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực nhanh. Sự phát triển
ấy, được thể hiện rõ ràng nhất thông qua hình ảnh các phương tiện giao thông trên thế
giới ngày một tăng cao và đa dạng. Tuy nhiên, điều đó lại gây ra một áp lực đối với
những người và cơ quan các cấp quản lý, làm cho công tác quản lý và giám sát sẽ khó
khăn hơn.Và đây cũng là một trong những vấn nạn ở Việt Nam. Công tác quản lý phương
tiện giao thông nói chung và quản lý ô tô, xe máy là vô cùng phức tạp cũng như công tác
phát hiện, xử phạt các hành vi vi phạm giao thông, chống trộm, sẽ tốn nhiều thời gian và
công sức hơn. Để làm giảm lượng nhân lực trong việc công tác quản lý, kiểm soát
phương tiện giao thông, trên thế giới đã nhanh chóng xây dựng hệ thống giám sát tự động
đối với các phương tiện giao thông. Hệ thống này đã được sử dụng rộng rãi tuy nhiên ở

Việt Nam đây vẫn là một lĩnh vực mới mẻ và chưa thực sự tự động hóa. Do đó, chúng tôi
chọn làm đề tài “Hệ thống giữ xe tự động” với mục đích để tìm hiểu nhằm trợ giúp cho
công tác giám sát, quản lý các phương tiện giao thông một cách hiệu quả, dễ dàng, nhanh
chóng và tự động hơn. Chúng tôi tin ở Việt Nam mình trong tương lai gần hệ thống này
sẽ được sử dụng rộng rãi.
2. Tình hình phát triển đề tài
Những hệ thống nhận dạng ký tự (OCR - Optical Character Recognition) đang
được phát triển hàng ngày với độ ổn định cao nhằm phục vụ cho xu hướng tự động hóa
của con người. Trong đó hệ thống nhận dạng biển số xe là một trong những hệ thống
quan trọng góp phần giải quyết nạn kẹt xe đang tồn tại ở những quốc gia có lưu lượng xe
lưu thông dày đặc nhưng cơ sở hạ tầng không phát triển kịp để đáp ứng nhu cầu đó.
Bên cạnh đó, nhận dạng biển số xe được ứng dụng rất nhiều trong thực tế. Với
những bãi giữ xe, họ cần một công cụ vừa giữ xe và trả xe nhanh nhằm giảm tải kẹt xe
vào giờ cao điểm, vừa có độ an toàn cao để tránh trường hợp mất xe.Với trạm thu phí, họ
cần một công cụ giảm số lượng nhân công, chỉ với một người có thể quản lý toàn bộ khu
2

vực thu phí mà không cần tốn nhiều công sức.Với cảnh sát giao thông, họ cần một công
cụ giúp họ kiểm soát được số lượng xe lưu thông trên đường và xác định chính xác
những xe máy vi phạm giao thông mà không cần truy đuổi… Trên đây là những ví dụ
điển hình về khả năng ứng dụng của hệ thống nhận dạng biển số xe.
Hệ thống giữ xe tự động là vấn đề được rất nhiều quốc gia quan tâm và trở thành
đề tài nóng hổi đối với một số quốc gia đang phát triển theo hướng tự động hóa. Sau đây
là một số hệ thống giữ xe tự động của một số nước trên thế giới và nước ta.
2.1 Ngoài nƣớc
Hệ thống giữ xe tự động Budapest – Parksafe 580 của tập đoàn WORH (Đức): Ý
tưởng tạo ra 200 địa điểm đỗ xe công cộng trong không gian 300 mét vuông ở phía bên
ngoài đường phố của một tòa nhà nổi tiếng như một phần của một dự án cải tạo đã được
giải thưởng 2009 EPA do European Parking Association công nhận.
Hệ thống giữ xe tự động CHD-DX-L010 Control box and barrier gates là sản

phẩm mới nhất của tập đoàn Shenzhen Newabel Electronics (Trung Quốc): cấu hình một
cách tự do, hỗ trợ hiển thị chi phí bên ngoài màn hình, camera, đầu đọc thẻ RF vv. Nó hỗ
trợ rất nhiều chức năng có sẵn, đếm thời gian thực cho chỗ đậu xe, khi không còn chỗ
đậu, nó cấm xe vào cho đến khi có không gian trống.
2.2 Trong nƣớc
Hệ thống giữ xe thông minh Green Parking do công ty Isoftco phối hợp với Phú
Lê Telecom thực hiện: sử dụng hộp đen lưu trữ thông tin “thông minh” để tìm kiếm lại
thông tin xe vào ra dựa vào số thẻ, số xe và tra cứu qua lại camera vào ra.
Hệ thống giữ xe ezVIP (Very Intelligent Parking) do công ty AIO sản xuất: sử
dụng các công nghệ nhận dạng hiện đại, tiên tiến bậc nhất hiện nay: công nghệ nhận dạng
vân tay và công nghệ thẻ cảm ứng.
Những dự án, sản phẩm trên đây là những tài liệu quý báu giúp chúng tôi định
được hướng nghiên cứu của đề tài, từ đó chúng tôi rút ra được những phương pháp cần
thiết và tối ưu trong mỗi hệ thống, tìm ra phương pháp mới để ứng dụng và hoàn thành
tốt đề tài của chúng tôi.

3

3. Mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng hệ thống giữ xe tự động:
- Chụp ảnh biển số xe.
- Đọc thẻ RFID.
- Đưa/lấy thẻ xe.
- Mở/đóng cổng chắn.
- Một số chức năng cần thiết khác.
4. Đối tƣợng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: bãi giữ xe gắn máy ở Việt Nam.
- Phạm vi nghiên cứu: tất cả những hệ thống giữ xe gắn máy ở Việt Nam.
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Khảo sát, tìm hiểu và thu thập tài liệu, hình ảnh về biển số, đề tài đã nghiên cứu

trước đây.
- Tìm hiểu các bước nhận dạng một biển số xe bao gồm: xác định vị trí biển số xe,
tách ký tự trên biển số và nhận dạng ký tự trên biển số.
- Tìm hiểu, lựa chọn những phương pháp cần thiết của mỗi bước trong quá trình
nhận dạng biển số.
- Tìm hiểu, nghiên cứu xử lý - nhận dạng biển số xe Việt Nam.
- Kế thừa những phương pháp đạt kết quả tốt và phù hợp với nội dung cần đạt
được của đề tài.
- Phát triển và cải tiến phương pháp đã có ở những đề tài trước để xây dựng
chương trình hướng tới kết quả tốt hơn.
- Tìm ra một hướng đi mới trong mỗi bước cần làm của đề tài, đặc biệt là trong
giải thuật nhận dạng.
- Tìm hiểu công nghệ nhân dạng vô tuyến RFID.
- Tìm hiểu phương thức lưu trữ dữ liệu trên thẻ RFID nhằm phục vụ lưu trữ thông
tin gửi và trả xe trên thẻ RFID.
4

6. Kết cấu của đề tài
Báo cáo này được trình bày thành ba phần chính: Phần mở đầu, phần nội dung và
phần kết luận.
Phần mở đầu
Giới thiệu sơ lược về lý do chọn đề tài, lịch sử nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu,
đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu từ đó đem lại cho mọi người
một cái nhìn tổng quan nhất về đề tài.
Phần nội dung
Chƣơng 1: Phương pháp nhân dạng biển số xe
Trình bày nội dung về trình tự các bước trong quá trình nhận dạng biển số.
Đưa ra một số phương pháp rồi so sánh lựa chọn phương pháp tối ưu
Chƣơng 2: Công nghệ RFID
Tìm hiểu phương pháp đọc và lưu trữ dữ liệu trên thẻ từ, thẻ RFID

Chƣơng 3: Chương trình giữ xe tự động
Giới thiệu phần mềm nhận dạng biển số xe SimpleLPR.
Giới thiệu về chương trình và kết quả đạt được sau khoảng thời gian nghiên cứu.
Phần kết luận



5

CHƢƠNG 1: PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE
1.1 Khái quát phƣơng pháp nhận dạng biển số xe
Từ ảnh đầu vào (ảnh RGB) ta lọc ra vùng có chứa biển số xe, sau đó trích xuất
những ký tự có trên biển số và lần lượt so sánh những ký tự vừa trích xuất với tập tin mẫu
trong cơ sở dữ liệu để nhận dạng biển số.
Chi tiết các bước của phương pháp nhận dạng được trình bày như sau:

Sơ đồ 1.1. Trình tự các bước trong phương pháp nhận dạng biển số xe
Ảnh đầu vào
(RGB)
Chuyển sang
mô hình màu
HSI
Xác định vùng
chứa biển số xe
Tính góc
nghiêng biển
số
Quay biển số
Nhị phân biển
số theo ngưỡng

Chia biển số
thành 2 hàng
Tách riêng
từng ký tự trên
mỗi hàng
Tính bảy mômen
bất biến
Nhận dạng ký tự
theo phân lớp
Bayes
6

1.2 Xác định vùng chứa biển số xe
1.2.1 Phân vùng màu
Bằng mắt thường ta dễ dàng nhận biết vùng chứa biển số xe vì nó có sự khác biệt
về màu sắc với vùng khác trong toàn bộ ảnh. Từ đó, ta sử dụng mô hình màu HSI để phân
vùng màu tại vùng chứa biển số với vùng khác trong ảnh hay nói cách khác thì mô hình
màu HSI đổi tất cả vùng có giá trị tương tự với giá trị vùng chứa biển số thành 1 (màu
trắng) và vùng còn lại thành 0 (màu đen). Những thông số của mô hình màu được sử
dụng để phát hiện vùng ứng viên và những đặc tính hình học của biển số xe để giảm số
lượng vùng ứng viên có khả năng chứa biển số xe đều dựa trên những khảo sát thực tế.
Trước đây để phát hiện vùng ứng viên chứa biển số xe, ta thường đặt ra những giá
trị mặc định để phân vùng, công thức cơ bản
R(x, y) >
R
; G(x, y) >
G
; B(x, y) >
B

R(x, y) - G(x, y) >
RG
; R(x, y) - B(x, y) >
RB
(1.1)
Trong đó
R, G, B : Red, Green, Blue.
, : là một số cho trước.
Tuy nhiên, phương pháp trên chỉ tốt khi ảnh đầu vào được chụp trong điều kiện
ánh sáng tốt, nếu ảnh được chụp trong thời tiết xấu, ánh sáng không đồng đều thì tỉ lệ
chính xác rất thấp.
Trong phần này, đề tài đưa ra hai thông số là giá trị trung bình (mean) và độ lệch
chuẩn (standard deviation) để phát hiện vùng ứng viên chứa biển số xe. Điều thuận lợi là
phương pháp này không phụ thuộc hoàn toàn vào điều kiện thời gian (sáng, trưa, chiều,
tối) và môi trường xung quanh.
Công thức tổng quát [3]
   
( , ) ( ) & ( , ) 1.0* )
1,
0,
S S I S
trang
S x y I x y
b
otherwise
   

   








(1.2)
Trong đó:
S(x, y) : độ bão hòa (Saturation) tại điểm x, y.
7

I(x, y) : độ chói (Intensity) tại điểm x, y.

S
, 
I
: giá trị trung bình của S và I.

S
, 
I
: độ lệch chuẩn của S và I.

Hình 1.1. Ảnh chuyển từ RGB sang HIS
1.2.2 Gán nhãn và lọc vùng ứng viên
Sau khi phân vùng màu, ảnh xuất hiện rất nhiều đốm trắng và những vùng trắng
nhỏ không có khả năng chứa biển số xe, điều này làm cho bức ảnh bị nhiễu và tăng thời
gian tính toán của chương trình. Ở bước này, ta sẽ giảm nhiễu, lọc những vùng ứng viên
không chứa biển số và loại chúng ra.
Để giảm nhiễu ảnh, chúng ta sử dụng một phép toán hình thái học là phép mở
(Opening). Phép mở sử dụng để làm mịn đường viền của đối tượng, cắt những đường

biên hẹp, loại bỏ những điểm lồi lõm.
Phép mở sử dụng mặt nạ B (B là ma trận vuông m x m) để xác định kích thước tối
đa vùng sẽ bị lọc. Do đó m càng lớn thì vùng bị lọc càng lớn, điều này có thể ảnh hưởng
đến kích thước của những vùng còn lại do mặt nạ B quét trên toàn bộ ảnh. Ở đây, ta cài
đặt ma trận mặt nạ B có kích thước 3x3 làm mặt nạ chuẩn trong phép mở.
8


Hình 1.2. Ảnh sau khi lọc nhiễu
1.2.2.1 Gán nhãn vùng ứng viên
Ảnh nhận được ở bước trên chỉ còn lại một vài vùng ứng viên có khả năng chứa
biển số, ta sử dụng thuật toán gãn nhãn thành phần liên thông để tính những thông số cần
thiết cho việc xác định vùng chứa biển số. Một trong những thuật toán phù hợp với ma
trận ảnh có kích thước lớn là thuật toán tô màu theo đường biên không đệ qui. Ý tưởng
thuật toán như sau:
 Cho trước điểm s nằm bên trong đường cong bất kỳ khép kín.
 Loang sang phải và lưu hoành độ bên nhất vào stack.
 Lặp cho đến khi stack rỗng
o Lấy trong stack ra
o Tô sang trái và gọi hoành độ bên trái là x
min

o Đi lên và loang sang phải, sang trái để tìm các hoành độ bên phải và lưu
vào stack
o Đi xuống và loang sang phải, sang trái để tìm các hoành độ bên phải và lưu
vào stack
o Quay về đầu vòng lặp.
9

Sơ đồ 1.2. Thuật toán tô màu theo đường biên không đệ qui

Hình 1.3. Ảnh sau khi tô màu theo đường biên không đệ qui
Kết thúc
Bắt đầu
f(x,y) = = 255
Stack = LoangPhai(f,x,y,BC)
p = Pop(Stack)
IsEmpty
(Stack)==0
Xmin = ToTrai
(f,p.x,p.y,FC,BC)
TimCacXBenPhaiNhat(
stack,f,p.x,
p.y-1,xmin,FC,BC)
TimCacXBenPhaiNhat(
stack,f,p.x,
p.y+1,xmin,FC,BC)
S
Đ
10

1.2.2.2 Lọc vùng ứng viên
Trong bước này, ta dựa vào những đặc tính hình học quan trọng của một biển số
xe khi quan sát bằng mắt thường và tính toán, ta có được bốn giá trị cần thiết từ mỗi
thành phần liên thông được gán nhãn gồm c
max
, c
min
, r

max
,. r
min.


Hình 1.4. Bốn giá trị vùng ứng viên
Sau đó xác định vùng ứng viên chứa biển số xe dựa trên hai thông số diện tích
vùng ứng viên và tỉ lệ cạnh.
 Diện tích là số lượng điểm ảnh của vùng ứng viên.
S = (c
max
- c
min
)( r
max
- r
min
) (1.3-1)
 Tỉ lệ cạnh là tỉ lệ giữa chiều dài với chiều rộng hình chữ nhật ngoại tiếp vùng
ứng viên.
ax min
max min
1
1
m
A
cc
P
rr




(1.3-2)
Trong đó:
S : diện tích
P
A
: tỉ lệ cạnh
c
max
: tọa độ điểm lớn nhất theo trục X
c
min
: tọa độ điểm nhỏ nhất theo trục X
r
max
: tọa độ điểm lớn nhất theo trục Y
r
min
: tọa độ điểm nhỏ nhất theo trục Y
Quy định đối với kích thước biển số xe gắn máy ở Việt Nam có chiều cao 140mm,
chiều dài 190mm. Do đó ta có tỉ lệ P
A
đối với kích thước thât của biển số là 1.35. Giới
Rmin
Cmin
Rmax
Cmax

11

hạn của đề tài là hình chụp từ ảnh đến biển số có khoảng cách từ 0.5 – 1.5m nên P
A
có tỉ
lệ 0.6  P
A
 1.65.


Sơ đồ 1.3. Lọc vùng ứng viên

Hình 1.5. Ảnh vùng chứa biển số xe sau khi lọc.
Kết thúc
ToMauKhongDeQui(f,x,y);
Rectangle(f,x,y,BC,cmax,cmin,
rmax,rmin);
Pa=(cmax.x-cmin.x+1)/(rmax.y
-rmin.y+1);
S=(ca.x-ci.x)*(ra.y-ri.y)
S
Đ
i < M &&
j < N
Bắt đầu
Đ
S
f(x,y) ==
255
S
IsCandid

ate()==1
Đ
i = i +1;
j = j + 1;
12

1.3 Tách ký tự
1.3.1 Quay ảnh
1.3.1.1 Sơ lƣợc về thuật toán quay ảnh
Từ vùng chứa biển số thu được từ bước trên ta chuyển ảnh thành ảnh nhị phân,
tiếp theo ta tách biên ảnh để xác định góc lệch của biển số. Sau khi có góc quay ta quay
ảnh theo góc tìm được rồi làm mịn để có ảnh chất lượng tốt.
Chi tiết các bước để quay ảnh được trình bày như sau

Hình 1.6. Các bước quay ảnh
1.3.1.2 Tách biên ảnh
Tách biên là một trong những bước quan trọng của quá trình quay ảnh. Theo định
nghĩa, biên là phần ranh giới nằm giữa hai vùng ảnh có sự khác biệt về mức xám. Biên
cũng được định nghĩa là các điểm mà tại đó có sự thay đổi đột ngột về giá trị.
Dò biên (Edge Detector) là tập hợp các phương pháp xử lý dùng để xác định các
biến đổi về góc cạnh trong ảnh nhằm đưa ra biên của vật thể.
Có nhiều phương pháp tách biên nhưng ở đây ta chỉ xem xét đến phương pháp bào
mòn ảnh.
13

Ở đây ta có A là ảnh nhị phân của vùng chứa biển số, ta cài đặt B là ma trận mặt
nạ có kích thước 3x3
111
111
111

B








Hình 1.7. Ảnh sau khi tách biên
1.3.1.3 Phép biến đổi Hough
Ảnh sau khi tách biên chỉ còn những đoạn thẳng có giá trị 1 (màu trắng) với độ
rộng một pixel. Mục đích của ta là tìm ra phương trình đường thẳng đi qua nhiều điểm
nhất trên ảnh này. Dễ nhận ra đường thẳng có nhiều điểm đi qua nhất chính là cạnh ngang
của biển số. Và góc  mà cạnh ngang tạo ra với trục hoành chính là góc lệch ta cần tìm.

Hình 1.8. Phương trình đường thẳng ảnh sau khi tách biên


14

1.3.1.4 Quay ảnh
Ý tưởng quay ảnh là từng điểm ảnh sẽ lần lượt quay theo góc lệch  tính được
theo phép biến đổi Hough. Theo đặt Source là điểm gốc và Dest là điểm sau khi xoay một
góc  độ. Do đó, việc chúng ta cần làm ở đây là được tọa độ của Dest.
Do lấy điểm (0, 0) là trục quay nên 1 số trường hợp ảnh bị mất. Ta tịnh tiến ảnh 1
khoảng (2M*sin(),2N*sin()). Với M là chiều rộng, N là chiều dài. Sau khi khảo sát
thực tế và thử nghiệm trên 50 hình biển số xe bị nghiêng, chúng ta chia ra hai trường hợp
đối với biển số bị nghiêng.
a) Trƣờng hợp biển số nghiêng về phía bên trái

Hình 1.9. Biển số bị nghiêng bên trái
Ta thấy > 0 nên ảnh xoay theo chiều kim đồng hồ, giá trị góc lệch  cần tìm là:
 = θ
m
- 90
o.


Hình 1.10. Mô tả những thông số quay ảnh bị nghiêng bên trái
15


DW = R*cos(a3) = R*cos(a1 + a2) = R*(cos(a1)*cos(a2) - sin(a1)*sin(a2))
DH = R*sin(a3) = R*sin (a1 + a2) = R*(sin(a1)*cos(a2) + cos(a1)*sin(a2))
=> DW = cos(a1)*SW - sin(a1)*SH (1.4-1)
DH = sin(a1)*SW + cos(a1)*SH (1.4-2)

Hình 1.11. Ảnh bị nghiêng bên trái sau khi quay
b) Trƣờng hợp biển số nghiêng về phía bên phải

Hình 1.12. Biển số bị nghiêng bên phải
Ta thấy < 0 nên ảnh xoay theo ngược chiều kim đồng hồ, giá trị góc lệch  cần
tìm là:  = θ
m
- 90
o
.