XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN số XE dùng MATLAB

ĐỒ ÁN 3

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

MỤC LỤC


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ


ĐỒ ÁN 3
Trang 3/20

CHƯƠNG 1.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Khái quát dề tài
Xử lý và nhận dạng ảnh là một khoa học còn tương đối mới so với nhiều ngành
khoa học khác, một trong những lĩnh vực từ lâu được nhiều người quan tâm. Nó
liên quan đến nhiều ngành khoa học khác như hệ thống thông tin, lý thuyết thông
tin, lý thuyết thống kê, nhận dạng,... dùng để nhận dạng các ký tự, chữ số, mặt
người, vân tay....
Trong đề tài này,em sẽ làm phần nhận diện biển số xe để giúp cho việc quản lí các
bãi giữ xe hoặc giúp phát hiện xe bị đánh cắp,…
1.2 Sơ đồ quá trình nhận dạng
THU NHẬN

TÁCH

CHỈNH

ẢNH

BIỂN SỐ

KÍCH
THƯỚC

KẾT QUẢ

NHẬN DẠNG

ẢNH
PHÂN ĐOẠN

NHẬN DẠNG

KÍ TỰ

KÍ TỰ

Hình 1.1 : Sơ đồ quá trình nhận dạng
 Thu nhận ảnh: ảnh được chụp từ camera được đưa vào máy tính làm cơ sở
dữ liệu.Ảnh là tín hiệu tương tự
 Tách biển số: khối này có chức năng tách biển số từ ảnh chụp bằng các
phương pháp xử lí ảnh.
 Chỉnh kích thước: chỉnh kích thước ảnh khi cắt biển số,sao cho phù hợp với
việc phân đoạn và nhận dạng kí tự
 Phân đoạn kí tự: khối này thực hiện chức năng tách từng kí tự có trong biển
số phục vụ việc nhận dạng kí tự.Ảnh của mỗi kí tự là ảnh trắng đen

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 4/20

 Nhận dạng kí tự : sau khi phân đoạn kí tự trong biển số và tạo thành chuỗi kí
tự.Chuỗi này được đưa vào khối nhận dạng để tiến hành nhận dạng kí tự
trong chuỗi
 Kết quả nhận dạng: sau khi nhận dạng các kí tự trong biển số xe ta sẽ xuất
kết quả nhận dạng qua khối kết quả nhận dạng

CHƯƠNG 2.

CÁC LOẠI ẢNH VÀ PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH

1.3 Các loại ảnh trong matlab
1.1.1 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 (hay mức xám) của điểm ảnh đó.Ma trận này có thể một trong các
kiểu uint8,uint16 hoặc double.Ảnh biểu diễn theo kiểu này còn gọi là ảnh “trắng

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3

Trang 5/20

đen”.
1.1.2 Ảnh nhị phân
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) hoặc 1 (trắng)

Hình 2.1: Hình ảnh nhị phân
1.1.3 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 phần tử của nó có thể thuộc kiểu uint8,uint16 hoặc double.

Hình 2.2: Hình ảnh RGB

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 6/20

1.4 Các phương pháp xử lý ảnh số
1.1.4 Chuyển ảnh màu RGB thành ảnh mức xám (Gray Level)
Ảnh gốc thường là ảnh màu 24 bit màu nên khó nhận dạng ta cần phải chuyển về
ảnh xám dữ liệu 8 bit để dễ nhận dạng hơn.Để thực hiện yêu cầu trên,ta sử dụng
công thức sau đây,áp dụng cho từng điểm ảnh [x,y]:
X= 0,299*Red + 0,587*Green + 0,114*Blue

Mỗi giá trị X hay còn gọi là cường độ sáng trong ảnh đa mức xám tính được là tổng
trọng số khác nhau của mỗi thành phần màu trong hệ màu RGB(Red-Green-Blue)
Quá trình chuyển đổi mức xám tuy có làm mất đi một số thông tin nhưng cũng có
thể chấp nhận được.

Hình 2.3: Ảnh mức xám
1.1.5 Phương pháp phân vùng ảnh
Có thể hiểu phân vùng là tiến trình chia ảnh thành nhiều vùng, mỗi vùng chứa một
đối tượng hay nhóm đối tượng cùng kiểu.Ta có một số phương pháp phân vùng ảnh
như sau:
Thuật toán gán nhãn thành phần liên thông:

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 7/20

Kỹ thuật này gán cho mỗi thành phân liên thông của ảnh nhị phân một nhãn riêng
biệt. Nhãn thường là các số tự nhiên bắt đầu từ một đến tổng số các thành phần liên
thông có trong ảnh. Giải thuật quét ảnh từ trái sang phải và từ trên xuống dưới.
Ảnh được nhận về là ảnh nhị phân, trong đó có nhiều đối tượng khác nhau ta tiến
hành chọn ra đối tượng nào là đối tượng ta muốn chọn.Dựa vào thuật toán gắn nhãn
liên tiếp các đối tượng, cụ thể như sau:
Thuật toán phân vùng ảnh dựa trên kỹ thuật đánh nhãn liên tiếp.
_Mặt nạ ảnh với 4 điểm lân cận.
_Mặt nạ ảnh với 8 điểm lân cận.
_Mặt nạ với 4 điểm lân cận và 8 điểm lân cận.

Quy ước khi quét ảnh:
 Nếu điểm ảnh có giá trị là 0 thì gọi là điểm ảnh nền.
 Nếu điểm ảnh có giá trị là 1 thì gọi là điểm ảnh nổi.
 Ta chỉ đánh nhãn các điểm ảnh nổi.
Quá trình đánh nhãn ảnh được thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Tiến hành quét lần lượt tất cả các điểm ảnh từ trái sang phải, từ trên xuống
dưới. Nếu gặp điểm ảnh nền thì bỏ qua, nếu gặp điểm ảnh nổi thì tiến hành đánh
nhãn. Trước khi đánh nhãn cho mỗi điểm ảnh nổi, ta cần quan tâm đến giá trị của
điểm ảnh phía trên và điểm ảnh bên trái của điểm ảnh ta đang xét. Nếu các điểm
ảnh này đã được đánh nhãn thì điểm ảnh đang xét được đánh nhãn trùng với điểm
ảnh trên hoặc điểm ảnh bên trái đó. Nếu các điểm ảnh bên trên và điểm ảnh bên trái
là các điểm ảnh nền thì ta đánh nhãn mới cho điểm ảnh đang xét.
Bước 2: Sau khi đánh nhãn tất cả các điểm ảnh nổi, ta cần nhóm các điểm ảnh ở
gần nhau nhưng lại được đánh nhãn khác nhau lại với nhau.
Bước 3: Thực hiện quét lại và đánh nhãn mới cho các nhóm điểm ảnh vừa được
nhóm lại ở trên.

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 8/20

Hình 2.4: Gán nhãn dối tượng

1.5 Các phương pháp nhận dạng truyền thống
Hệ nhận dạng kí tự ( gọi tắt là OCR - Optical Character Recognition ),nhận dạng kí
tự bằng quang học.Đây là công nghệ được áp dụng để nhận dạng ký tự trên một

định dạng file hình và chuyển nó thành định dạng file text.Nhiều hệ thống nhận
dạng đã làm việc khá tốt,nhưng xét tổng thể thì vẫn còn khoảng cách khá lớn giữa
tính năng của các hệ nhận dạng và đòi hỏi thực tế.
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 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. Có nhiều cách thức so
sánh, chẳng hạn thông qua số lượng điểm khác biệt. Tuy nhiên do sự khác biệt giữa

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 9/20

các font chữ nhiều khi còn lớn hơn sự khác biệt giữa các con chữ cùng font ( chẳng
hạn chữ b và chữ h - 2 chữ này trong cùng một font còn có vẻ gần nhau hơn so với
cùng chữ trong font ), vì vậy thông thường các mẫu được phân theo font. Sau khi xử
lý một vài từ, hệ thống tự động xác định các con chữ hay dùng và định font cho
thích hợp.
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. Hệ chuyên gia còn xem xét hình chiếu
dọc, ngang ( cộng với các điểm đen theo hàng/cột ) để xác định thêm các tham số
khác. Kiểu nhận dạng này dựa trên tư duy quen thuộc sau: chẳng hạn chữ t gồm một
đường thẳng đứng cắt một vạch ngang, có thể có thêm các gạch chân. Nếu nhận
dạng theo mẫu phải lưu tất cả các mẫu khác nhau ( hệ ExperVision chứa tới 2100
loại chữ ). Hệ OmniPage sẽ chỉ cho máy tính cách “đọc” từng con chữ, ví dụ chữ k
gồm một vạch đứng và hai vạch chéo, còn các tham số khác chỉ là tham số phụ.

CHƯƠNG 3.

CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE

1.6 Khái quát chương trình
Mục đích của đề tài là xây dựng một chương trình đọc biển số xe tại một vị trí cố
định, ví dụ như ở lối vào của khu vực bãi đậu xe. Hệ thống xây dựng dựa vào một
máy tính PC thông thường có giao tiếp với một máy ghi hình (camera hay webcam)
nhằm đáp ứng trạng thái thực chụp lấy ảnh, hay một ảnh được chụp từ máy ảnh, để
tạo một ảnh ( ảnh gốc) được đưa vào máy tính PC. Từ những hình ảnh thu được có
chứa biển số xe thì phần mền sẽ xử lý nhận dạng và kết quả đưa ra biển số xe. Một
khi biển số xe được phát hiện (nhận dạng), các chữ số của nó được đọc và xuất ra
trên giao diện người dùng và đối chiếu lại với cơ sở dữ liệu.

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 10/20

Đối với xe 2 bánh ( xe gắn máy) biển số có 8 hoặc 9 kí tự và chia làm 2 hàng.Hàng
trên có 4 kí tự và hàng dưới có 4 hoặc 5 kí tự,theo qui định nhà nước hiện hành
Lưu đồ giải thuật chương trình nhận dạng biển số xe:

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 11/20

BẮT ĐẦU

THU ẢNH

KẾT THÚC

TRÍCH VÙNG
PHÂN ĐOẠN KÍ
Hình 3.1:Lưu đồ giải thuật chương trình nhận dạng biển số xe
BIỂN SỐ
TỰ
1.7 Trích vùng biển số
Tách biển số là một bước rất quan trọng trong quá trình nhận dạng biển số xe.Khối
CHỈNH KÍCH
tách biển số xe được chia thành 2 gia đoạn chính:
THƯỚC ẢNH
Gia đoạn 1: xác định vị trí biển số xe trong ảnh
NHẬN

Gia đoạn 2: dùng các giả thuật để cắt biển số xe ra khỏi
ảnh DẠNG
Lưu đồ giải thuật trích vùng biển số xe:
NHỊ PHÂN ẢNH

KÍ TỰ

CHUYỂN THÀNH
ẢNH XÁM

XÁC ĐỊNH
KHOẢNG CỘNG

XÁC ĐỊNH VÙNG

TRỪ

TRẮNG Ở GIỮA
ẢNH

XÁC ĐỊNH BIỂN
SỐ NHỎ

GÁN NHÃN ĐỐI
TƯỢNG

KHỞI TẠO NGƯỠNG
XÁC ĐỊNH VÙNG
XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

BIỂN SỐ Ở GIỮA
SVTH: Phạm Trọng Phước
ẢNH


ĐỒ ÁN 3
Trang 12/20

NHỊ PHÂN ẢNH

XÁC ĐỊNH HÌNH
CHỮ NHẬT BAO
QUANH

LOẠI BỎ ĐỐI
TƯỢNG NHỎ

CẮT BIỂN SỐ XE

Hình 3.2:Lưu đồ giải thuật cắt biển số
Ảnh chụp được thường là ảnh màu, vậy ngõ ra của khối ảnh gốc sẽ là ảnh màu
(RGB).Sau đó ta sẽ chuyển thành ảnh xám sẽ giúp cho ta dễ dàng nhận dạng vùng
biển số.Ta sẽ đi xác định tâm của ảnh sau khi đã được chuyển thành ảnh xám,để ta
sẽ xác định được khoảng cộng trừ thỏa mãn theo hàng và theo cột theo tâm
ảnh.Việc xác định hai khoảng này sẽ giúp ta xác định được điều kiện để nhận biết
được biển số xe ở giữa bức hình.Sau đó chúng ta sẽ đi tìm khích thước của biển số
nhỏ nhất mà chương trình có thể nhận dạng được.Kế tiếp là chúng ta sẽ xác định
ngưỡng xám,việc xác định ngưỡng xám rất quan trọng nó quyết định đến khả năng
chọn đúng vùng biển số.Và ngưỡng xám này sẽ giúp ta chuyển từ ảnh xám về ảnh
nhị phân khi ta đặt một ngưỡng thích hợp để so sánh.Mức xám của ảnh sẽ được

dùng để so sánh với giá trị ngưỡng này.Biểu thức:
0

nếu

u
1

nếu

u≥T

f(u) =

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 13/20

Sau khi nhị phân ảnh xong,ta sẽ loại bỏ các đối tượng nhỏ ra khỏi ảnh việc này sẽ
giúp ta tránh khỏi việc xác định vùng trắng sai.Tiếp theo ta sẽ loại bỏ các vùng
trắng có dính với biên đi qua đó chúng ta sẽ xác định được vùng trắng ở giữa
ảnh.Sau đó ta sẽ mở rộng biển số nhỏ đã có ở trên theo vùng trắng ta vừa tìm
được.Kế tiếp là ta sẽ đánh dấu nhãn cho vùng số đó và ta đem so sánh với khoảng
cộng trừ.Nếu nhãn đó với 2 khoảng cộng trừ có điểm chung thì ta đã xác định được
biển số nằm giữa bức hình.Và ta sẽ xác định được hình chữ nhật bao quanh nhãn

đó,và nếu hình chữ nhật đó thỏa mãn điều kiện chiều cao nhỏ hơn chiều dài thì ta đã
xác định được vùng biển số.Sau đó ta sẽ cắt vùng biển số đó ra và chuyển lại thành
ảnh màu RGB.
1.8 Chỉnh kích thước hình
Sau khi cắt được biển số xe trong ảnh gốc,thì sẽ xảy ra trường hợp hình cắt ra sẽ
nhỏ hay lớn quá chúng ta sẽ không phân đoạn kí tự và nhận dạng kí tự được.Khối
chỉnh kích thước ảnh sẽ có nhiệm vụ là chỉnh kích thước ảnh sau khi cắt để chúng ta
có thể phân đoạn và nhận dạng.Và kích thước ảnh để có thể xử lí được là XP =
380,YP = 250.
Ma trận ảnh đầu vào sẽ có dạng:

x 
P =  y 
 1 

Ma trận đầu ra sẽ có dạng:

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 14/20

 x ′
P′ =  y′
 1 

Ma trận trung gian để chuyển P thành P’ sẽ có dạng:

M Pr ojective

 a11 a12 a13 
=  a21 a22 a23 
a 31 a32 1 

 a11 x + a12 y + a13
 a x + a y +1
31
32

′
x 
 y ′  =  a21 x + a22 y + a23
 a x + a y +1
 
31
32


1


1














Và ta sẽ có kết quả:P’=M.P

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 15/20

Tuy nhiên khi ta chuyển từ ảnh thật sang ảnh ảo,ảnh sẽ bị bể.Do đó để khắc phục
việc này ta cần phải áp dụng thuật toán : Blackward Mapping.Thuật toán này sẽ đi
tìm vị trí của ảnh thật tương ứng với ảnh ảo,rồi lấy giá trị tại điểm vừa tìm của anht
thật gán lại cho vị trí tương ứng của ảnh ảo:

a11 x + a12 y + a13 + a21.0 + a22 .0 + a23.0 − a31xx′ − a32 x′y = x′

a11.0 + a12 .0 + a13.0 + a21 x + a22 y + a23 − a31xy′ − a32 yy′ = y′ P=M-1.P’
1.9 Phân đoạn kí tự
Đòi hỏi cần phải cắt đủ các ký tự. Nếu không đủ các ký tự cần phải mở camera chụp
lại biển số.
Lưu đồ giải thuật phân đoạn kí tự:

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 16/20

CHUYỂN
THÀNH ẢNH
XÁM

LẤY BÙ ẢNH
LỰA CHỌN CÁC ĐỐI TƯỢNG

CHIA BIỂN SỐ

PHÙ HỢP KÍCH THƯỚC

THÀNH 2 HÀNG

TÌM BIÊN CÁC
ĐỐI TƯỢNG

CHUẨN HÓA
KÍCH THƯỚC

PHÂN VÙNG
ẢNH

LƯU CÁC KÍ TỰ
VÀO MẢNG

Hình 3.3:Lưu đồ giải thuật phân đoạn kí tự
Tiến hành lần lượt với từng hàng biển số dùng kỹ thuật quét ảnh và phân vùng,sau
đó lựa chọn ra các đối tượng trong ảnh sao cho phù hợp với kích thước và diện
tích.Chuẩn hóa kích thước các đối tượng sau đó lưu lại các đối tượng vào một
XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 17/20

mảng,theo thứ tự từ các đối tượng trong biển số từ trái qua phải và từ trên xuống
dưới.
1.10 Chương trình nhận dạng biển số xe
1.1.6 Tạo các mẫu
Nhận dạng các kí tự có trong ảnh đối tượng.Mô hình nhận dạng biển số xe dựa vào
phương pháp đối sánh mẫu dựa trên đặc trưng.
Xây dựng các mẫu vào các lớp khác nhau,sau đó gắn nhãn cho các lớp này.
Trích chọn đặc trưng:
Đây là bước biểu diễn các mẫu bằng các đặc trưng của đối tượng.Trong quá trình số
liệu ảnh sẽ thu gọn lại.Điều này hết sức cần thiết cho việc tiết kiệm bộ nhớ trong
việc lưu trữ và thời gian tính toán.Một phương pháp trích chọn đặc trưng tốt nếu
như nó trích chọn các đặc trưng của đối tượng mà các đặc trưng đó sẽ giúp cho việc
phân biệt được các lớp mẫu khác nhau,đồng thời nó cũng biến đổi được các thuộc
tính cố hữu của đối tượng hay do các thiết bị thu nhận ảnh tạo ra.

Việc trích chọn các đối tượng đặc trưng của đối tượng là việc lựa chọn ra các yếu tố
hình học. Sự biến đổi từng yếu tố riêng có thể làm thay đổi trật tự các đại lượng,
điều này có thể làm ảnh hưởng đến việc phân lớp. Vấn đề này thường được giải
quyết bằng một phép biến đổi tuyến tính thích hợp đối với các thành phần của
vector đặc trưng.
Phân lớp :
Đây là bước quyết định trong quá trình nhận dạng. Tất cả các bước trong quá trình
xử lý nhằm mục đích cho việc phân tách các mẫu thành công. Quá trình phân lớp có
thể hiểu là quá trình chuyển đổi các số liệu đầu vào định lượng và các số liệu đầu ra
định tính. Đầu ra của phân lớp có thể là sự lựa chọn rời rạc một lớp trong số các lớp
đã được định nghĩa, hoặc có thể là một vector giá trị thực biểu diễn các giá trị có thể
thừa nhận mẫu đó được hình thành từ các lớp tương ứng.

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 18/20

1.1.7 Tiến hành nhận dạng các kí tự
Các ký tự sau khi đã cách ly ta mang chúng phân thành các lớp giống như cách tạo
ra các lớp mẫu. Như vậy, ta lựa chọn các lớp ký tự này so sánh lần lượt với các lớp
có trong mẫu. Kết quả của mỗi lần so sánh tìm ra hệ số tương quan sau đó tiến hành
lưu chúng cùng các lớp khác. Sau khi hoàn tất xong ta tiếp tục chọn trong các lớp
xem lớp nào có hệ số tương quan lớn nhất, lớp này có tên gì tương ứng với ký tự
nào ta xuất ra màn hình ký tự đó.
Phương pháp này đòi hởi cần phải có hai ảnh cùng kích thước.
Công thức xác định hệ số tương quan:

Trong đó Amn là giá trị pixel tại cột m và hàng n, B mn là giá trị pixel tại cột m và
hàng n.

và

là giá trị trung bình của ma trận A và B.

CHƯƠNG 4.

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

1.11 Giao diện chương trình

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 19/20

Hinh 4.1:Giao diện chương trình trên Guide
Ảnh đầu vào sẽ lấy từ các hình lưu sẵn trên máy tính đưa vô khung ở trên
Sau đó,chương trình sẽ chạy phần cắt biển số để cắt biển số từ hình ra rồi đi phân
đoạn kí tự.Tiếp theo sẽ lấy từng kí tự sau khi đã phân đoạn đem đi so sánh với các
mẫu có sẵn.Rồi lưu vào trong mảng
Cuối cùng sẽ xuất các kí tự nhận dạng được ở khung kết quả

1.12 Kết quả nhận dang

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 20/20

Hình 4.2: Kết quả nhận dạng

CHƯƠNG 5.

ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM

1.13 Ưu điểm chương trình
Đồ án thực hiện được các yêu cầu đặt ra,nhận dạng đúng biển số
Tốc độ xử lí tương đối
Kết quả nhận dạng ở mức chấp nhận được

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 21/20

1.14 Nhược điểm chương trình
Khả năng sai lớn nhất của chương trình trong quá trình chạy thử nghiệm là sai mất

một kí tự trong các kí tự nhận được.Chính vì vậy,khả năng nhận dạng của chương
trình không thể chính xác tuyệt đối
Các kí tự có độ chính xác không cao thường gặp như:
• Số 8 sẽ cho ra chữ B
Khi nhận dạng ở trạng thái đáp ứng thực trong quá trình chụp ảnh nếu thu ảnh
không rõ nét ( góc ảnh,ảnh bị nhiễu do ánh sáng chiếu vào) thì kết quả vẫn không
đạt được mong muốn
Và ảnh đầu vào nếu số lượng pixel cao quá thì vẫn không đạt được mong muốn
Ảnh muốn xử lí được khi biển số phải nằm giữa khung hình,nếu không sẽ không cắt
biển số chính xác được
1.15 Hướng phát triển chương trình
Chương trình có khả năng ứng dụng cao trong thực tiễn, giúp việc xử lý hình ảnh và
dữ liệu trở nên đơn giản và cũng là tiền đề cho các hệ thống nhận dạng tự động.
Việc ứng dụng các công nghệ bán dẫn cho các hệ thống nhận dạng tự động làm tăng
khả năng đáp ứng thời gian thực, đây cũng chính là hướng phát triển của đề tài.
Kết hợp chương trình vào thực tế với việc quẹt thẻ tự động thu phí hoặc in xuất biển
số xe cho khách hàng. Đồng thời ghi chú xe ra vào theo tháng.

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước


ĐỒ ÁN 3
Trang 22/20

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE

SVTH: Phạm Trọng Phước