XỬ lý ẢNH để NHẬN DẠNG BẢNG số XE (có code)

ĐỒ ÁN 3

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG
SỐ XE

1


MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ....................................................................................VI
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU............................................................................VIII
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT........................................................................VIII
ƯCƠHNG1.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI..............................................................................1
1.1

Đặt vấn đề:........................................................................................................1

1.2

Chức năng của hệ thống:...................................................................................1

ƯCƠHNG2.

TÌM HIỂU VỀ ẢNH.................................................................................2
2.1

Các đại lượng đặc trưng của ảnh.......................................................................2

2.1.1

Ảnh số........................................................................................................2

2.1.2

Các đại lượng đặc trưng..............................................................................5

2.2

Tổng quan xử lý ảnh.........................................................................................6

2.2.1

Khái niệm xử lý ảnh...................................................................................6

2.2.2

Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh.............................................................7

ƯCƠHNG3.

THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE.......................................9
3.1

Các bước thực hiện............................................................................................9

3.2

Giải thuật xử lý ảnh bảng số xe.........................................................................9

3.2.1

Tách bảng số...............................................................................................9

3.2.2

Phân đoạn ký tự........................................................................................16

3.2.3

Nhận dạng ký tự.......................................................................................18

3.2.4

Phân biệt bảng số xe máy và xe ô tô.........................................................22
2


ƯCƠHNG4.

NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN.................................................................24
4.1

Ưu và nhược điểm của đề tài...........................................................................24

4.2

Khả năng ứng dụng đề tài và phát triển...........................................................24

TÀI LIỆU THAM KHẢO..........................................................................................25
PHỤ LỤC......................................................................................................................26

3


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình2-1:

Ảnh nhị phân............................................................................................2

Hình2-:

Ảnh xám....................................................................................................3

Hình2-3:

Ảnh màu....................................................................................................4

Hình2-4:

Pixel...........................................................................................................6

Hình2-5:

Mức xám....................................................................................................6

Hình3-1:

Quá trình nhận dạng bảng số xe..............................................................9

Hình3-2:

Giải thuật cắt vùng bảng số....................................................................11

Hình3-:

Ảnh tương phản......................................................................................12

Hình3-4:

Xoá các vùng có diện tích nhỏ...............................................................13

Hình3-5:

Loại bỏ các vùng liên kết rất nhỏ và rất lớn.........................................13

Hình3-8:

Biển số đã được cắt.................................................................................15

Hình3-9:

Giải thuật phân đoạn ký tự....................................................................16

Hình3-10:

Quá trình nhị phân và đảo giá trị pixel.................................................17

Hình13-:

Các vùng trắng thỏa điều kiện...............................................................18

Hình3-12:

Các ký tự đã cắt......................................................................................18

Hình3-1:

Tỉ lệ so sánh kí tự 1 với mẫu so sánh.....................................................21

Hình3-14:

Chọn kí tự 1 dựa trên tỉ lệ......................................................................22

Hình3-15:

Phân biệt bảng số xe máy và ô tô...........................................................23

Hình3-16:

Hình ảnh xe máy và xe ô tô thực tế.......................................................23

4


DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

5

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

6


ĐỒ ÁN 3
Trang 1/30

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1 Đặt vấn đề:
 Đời sống hiện đại phát triển nhanh, kèm theo là cái phương tiện. Mà phương
tiện đi lại là cái cần thiết và có giá trị cao khi các khu ở, làm việc và giải trí
không gần nhau. Vì vậy chúng ta cần một cách quản lý các phương tiện thuận
tiện, phù hợp với thời đại.
 Trong thời buổi công nghệ hoá như hiện nay, các việc làm lặp đi lặp lại được tự
động hoá để tiết kiệm sức lực, nhân công. Kiểm tra xe ra vào bãi gửi xe cũng
không ngoại lệ. Xử lý ảnh biển số xe qua camera là cách tối ưu nhất hiện nay.....
1.2 Chức năng của hệ thống:
Hệ thống giao diện đơn giản dễ sử dụng có các chức năng, nhận diện biển số xe
qua ảnh, phân biệt được biển số xe ô tô và xe máy, xuất biển số xe dưới dạng dữ
liệu text để có thể dễ dàng xử lý cho chức năng khác (lưu data, so sánh với text
khác).

CHƯƠNG 2. TÌM HIỂU VỀ ẢNH

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3

Trang 2/30

2.1 Các đại lượng đặc trưng của ảnh
2.1.1

Ảnh số

Ảnh là một cái khung lớn (thường là hình chữ nhật) tập trung rất nhiều vuông nhỏ bên
trong. Mỗi ô vuông nhỏ thể hiện một màu sắc còn được gọi là pixel. Khi sắp xếp các ô
vuông màu sắc theo thứ tự hợp lý sẽ thể hiện chính xác những gì con người nhìn thấy.
Một bức ảnh thường có định dạng 2D, ta có thể dùng toạ độ 2 chiều x,y để thể hiện vị
trí của các ô vuông.
Có 3 kiểu ảnh:
 Ảnh đen trắng (ảnh nhị phân): là ảnh chỉ có 2 màu đen trắng. Ô vuông màu đen
là giá trị 0 và ô vuông màu trắng là 1.

Hình 2-1: Ảnh nhị phân

 Ảnh xám (ảnh đơn sắc): Biểu diễn ảnh kiểu mức trắng giảm dần đến đen. Ảnh
xám được chuyển đổi bằng cách loại bỏ màu sắc và độ bảo hoà trong khi giữ lại
độ sáng. Quy định từ trắng tới đen sẽ có 28 = 255 mức.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 3/30

Hình 2-2: Ảnh xám

 Ảnh màu (RGB): là ảnh có màu sắc đầy đủ như trong tự nhiên. Mỗi môt màu
được phối từ ba màu cơ bản đỏ, xanh lục, xanh lam theo các tỉ lệ khác nhau.

Hình 2-3: Ảnh màu

Định dạng ảnh:

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 4/30

-

JPEG (Joint Photographic Experts Group) xuất hiện năm 1992, độ sâu 24 bit
tương đương 224 = 16777216 màu. Là định dạng phổ biến cho file ảnh kỹ

-

thuật số. Có đuôi ".JPG" hoặc ".JPEG".
PNG (Portable Network Graphics) được phát tri ển năm 1996. Nó là m ột

-

tập tin đồ hoạ rastẻ, hỗ trợ nén dữ liệu không bị suy giảm.
GIF (Graphics Interchange Format) thường được nhắc tới như ảnh động.
GIF rất đơn giản, nó tập trung các hình ảnh l ại với nhau và cho xu ất hi ện
với tốc độ 24 khung hình trên giây, làm mắt của con người cảm nhận nh ư

-

xem video vậy.
TIFF (Tagged Image Format File) ra đời năm 1986 b ởi Aldus Corp, nó là

-

định dạng ảnh chất lượng cao và được sử dụng nhiều cho việc scan.
BMP (còn có tên gọi khác là Window bitmap): thường có đ ịnh d ạng 24 bit.
Đặc điểm nổi bật là các điểm ảnh được ghi trực tiếp vào tập tin, không
thông qua bất cứ thuật toán nào. Một đi ểm ảnh sẽ được mô tả bởi một hay
nhiều byte tuỳ thuộc vào định dạng bao nhiêu bit. Nhược đi ểm là có kích
thước lớn chiếm dung lượng lớn so với định dạng ảnh khác.
2.1.2

Các đại lượng đặc trưng

 Điểm ảnh (Pixel): là phần tử nhỏ nhất của hình ảnh. Mỗi điểm ảnh tương ứng
với một giá trị nhất định. Trong một ảnh xám 8 bit, giá trị các điểm ảnh từ 0 255 tương ứng với cường độ ánh sáng tại điểm đó. Mỗi điểm ảnh có một màu
duy nhất, được thể hiện dựa tên tỉ lệ nhất định của 3 màu cơ bản đỏ, xanh lục và
xanh lam. Bằng cách phốt ba màu này ta có thể tạo ra bất cứ màu nào trong tự
nhiên.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 5/30

Hình 2-4:

Pixel

 Độ phân giải ảnh (Resolution): là só lượng pixel có trong ảnh. Được thể hiện
qua chỉ số chiều dài và chiều rộng. Độ phân giải càng cao thì chất lượng càng
tốt và càng tốn dung lượng.
Ví dụ. Độ phân giải của laptop thông thường là 1366 x 768 = 1049088 pixel.
 Mức xám: là kết quả của sự biến đổi độ sáng. Tuỳ thuộc vào số giá trị biểu diễn
mà mỗi điểm ảnh sẽ biểu diễn trên 1, 4, 8, 24, 32 bit. Tương tự như độ phân
giải, mức xám càng cao thì chất lượng ảnh càng tốt và tốn dung lượng hơn.
Ví dụ: Với ảnh 8 bit, mức 0 sẽ là màu đen, mức 7 sẽ là màu trắng, mức 3 sẽ là
màu xám, mức 6 sẽ là màu chữ viết của bút chì mềm.

Hình 2-5: Mức xám

Cường độ sáng được tính theo công thức (chuyển từ RGB sang grayscale)
Độ sáng = 0,2989R + 0,5870G + 0,1114B
XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 6/30

2.2

Tổng quan xử lý ảnh
2.2.1

Khái niệm xử lý ảnh

Xử lý ảnh là một phân ngàng trong xử lý số tín hiệu với tín hiệu là ảnh. Một phân
ngành khoa học rất được quan tâm trong những năm gần đây. Xử lý ảnh có 4 lĩnh vực
chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh và truy vấn ảnh. Sự phát
triển của xử lý ảnh đem lại rất nhiều lợi ích cho con người.
Ngày nay xử lý ảnh được áp dụng rộng rãi trong đời sống như photoshop, face ID,
touch ID (nhận dạng vân tay), ảnh y tế...
Quá trình xử lý ảnh là quá trình biến đổi ảnh đầu vào nhằm nhận dạng những gì mong
muốn. Kết quả có thể là một ảnh được cắt từ ảnh chính hoặc kết luận từ bức ảnh.
2.2.2

Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

 Khử nhiễu: Có hai loại nhiểu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh.
 Nhiễu hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các thuật toán.
Thường là do cường độ ánh sáng nơi chụp ảnh, chất lượng camera...
 Nhiễu ngẫu nhiên: là nhiễu không có quy luật, do vết bẩn cứng đầu, hình
dán xung quanh...được khử bằng các phép lọc.
 Chỉnh mức xám: Nhằm khắc phục tính không dồng đều của hệ thống gây ra.
Có 2 cách giải quyết:
 Giảm số mức xám: gộp các mức xám gần nhau thành một
 Tăng số mức xám: thực hiện nội suy ra các mức xám trung bình. Kỹ
thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh.
Người thực hiện sử dụng phương án giảm số mức xám, chuyển về ảnh trắng đen
để dễ dàng nhận dạng.
 Phân tích ảnh
Là khâu quan trọng trong quá trình xử lý ảnh. Tuỳ vào yêu cầu mà trích các
vùng đặc điểm trong bức ảnh.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE

ĐỒ ÁN 3
Trang 7/30

 Đặc điểm không gian: biên độ, điểm uốn, phân bố xác suất, phân bố mức
xám...
 Đặc điểm biến dổi: các đặc điểm này thường được trích chọn bằng việc
lọc vùng. Các bộ vùng được gọi là "mặt nạ đặc điểm" (feature mask)
thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (tam giác, chữ nhật...).

CHƯƠNG 3. THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE
XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 8/30

3.1 Các bước thực hiện
Quá trình nhận dạng bảng số xe sẽ được thực hiện từng bước một. Ngõ ra của bước này
sẽ là ngõ vào của bước kế tiếp

Hình 3-1: Quá trình nhận dạng bảng số xe

 Tách biển số: khi xe vào phần có camera thì việc đầu tiên là camera sẽ chụp
phần đầu xe đối với ô tô và đuôi xe đối với xe máy. Ta sẽ nhận dạng bảng số xe
và tách nó ra khỏi bức ảnh toàn cục.
 Phân đoạn kí tự: giữa các kí tự có các khoảng trắng. Ta tận dụng khoảng trắng
đó để tách từng kí tự riêng biệt để thuận tiện cho việc nhận dạng kí tự.
 Nhận dạng kí tự: Khi các kí tự được tách riêng biệt. Ta đưa từng kí tự vào vùng
so sánh để quét ra kết quả ở dạng text.

3.2 Giải thuật xử lý ảnh bảng số xe
3.2.1

Tách bảng số

Tách bảng số là quá trình đầu tiên cũng là quá trình quan trọng nhất. Quá trình này
nhằm phân tích những vùng có cùng đặc điểm dựa theo biên hay vùng liên thông. Dựa
vào cùng mức xám, cùng màu hay cùng độ nhám để xác định.
Dựa vào các đặc tính của ảnh, có nhiều cách để phân vùng: phân vùng dựa theo miền
liên thông gọi là phân vùng dựa theo miền đồng nhất hay miền kề, phân vùng dựa vào
biên gọi là phân vùng biên. Ngoài ra còn có các kỹ thuật phân vùng khác dựa vào biên
độ, phân vùng dựa theo kết cấu.
Khối tách bảng số xe được chia làm hai giai đoạn: định vị bảng số xe và cắt phần bảng
số xe ra khỏi ảnh chụp.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 9/30

Việc xác định bảng số xe ta có thể dựa vào bảng số hình chữ nhật, màu trắng chữ đen
của bảng so với nền xung quanh. Thường bảng số xe có kích thước chiều dài chiều
rộng không thay đổi, có hình chữ nhật trong ảnh. Tính tỉ lệ hình chữ nhật đó so với
ảnh. Trong hình chữ nhật đó có chứa các vùng đen giống với các số không. Kết hợp
thêm vài điều kiện cho chắc ăn ta có thể xác định được toạ độ của hình chữ nhật đó và
cắt trên ảnh RGB.
Phần tách bảng số sử dụng rất nhiều giải thuật và phương pháp xử lý thể hiện trên sơ
đồ sau

Hình 3-2: Giải thuật cắt vùng bảng số

3.2.1.1Tinh chỉnh ảnh đầu vào
 Tăng tương phản bức ảnh:
Tăng tương phản ảnh là bước đơn giản nhưng cần thiết. Bước này để làm ảnh
trở nên trong trẻo hơn, giảm bớt nhiễu xác định bảng số.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 10/30

Trong Matlab, việc tăng tương phản ảnh có thể sử dụng bằng phương pháp cân
bằng biểu đồ histogram.

Hình 3-3: Ảnh tương phản

3.2.1.2Tìm vùng trắng
 Biến đổi thành ảnh nhị phân:
Bảng số thường có nền trắng, chữ số màu đen nên việc xác định vùng trắng giúp
chúng ta dễ dàng tìm ra vùng chứa biển số. Lúc này ảnh có mức xám từ 0 - 255.
Ta đồng nhất hoá theo giá trị cực tiểu 3 pixel liền kề theo cột trong ma trận xám
vừa tìm được. Sau đó biến đổi ảnh nhị phân với một ngưỡng phù hợp.
 Dò tìm các vùng trắng:
Vùng trắng là vùng được bao bọc bởi các pixel đen. Đầu tiên ta loại bỏ các vùng
nhiễu bằng cách loại bỏ các vùng trắng có diện tích rất nhỏ. Sau đó ta loại bỏ
các vùng có liên kết nhỏ hơn 50 pixel và lớn hơn 400 pixel (tỉ lệ vàng trên ảnh
320x240 pixel)

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 11/30

Hình 3-4: Xoá các vùng có diện tích nhỏ

Hình 3-5: Loại bỏ các vùng liên kết rất nhỏ và rất lớn

3.2.1.3Xét điều kiện, cắt biển số
Để đảm bảo tìm đúng vùng trắng chứa biển số xe ta cần xét các điều kiện sau:
XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 12/30

 Tính tỉ lệ chiều cao trên chiều ngang của vùng trắng:
Với điều kiện này chúng ta sẽ loại bỏ được các vùng có hình dạng không thích
hợp và trích chọn các vùng có khả năng là hình chữ nhật có tỷ lệ nằm trong
khoảng 0.22 đến 0.35

Hình 3-6: Tìm tỉ lệ hình chữ nhật thích hợp

 Tính tỉ lệ pixel trắng/ toàn diện tích vùng trắng:
Khả năng có nhiều vùng trắng phù hợp với tỉ lệ trên là hoàn toàn có thể xảy ra
nên ta cần xét thêm điều kiện về tỉ lệ pixel trắng / diện tích toàn vùng trắng nằm
trong khoảng 0.4 đến 0.7. Với điều kiện này gần như chúng ta đã có thể tìm
được vùng chứa biển số tuy nhiên để tăng độ chính xác ta cần xét thêm điều

kiện thứ 3.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 13/30

Hình 3-7: Vùng trắng

 Tính số đối tượng phần tử có trong vùng trắng:
Điều kiện này sẽ kiểm tra các phần tử có trong vùng trắng bằng cách dò tìm các
vùng đen chứa trong nó. Nếu số phần tử nằm trong khoảng từ 7 đến 13 phần tử
tức là phù hợp với số ký tự có trong bảng số xe Việt Nam thì ta sử dụng tọa độ
của vùng trắng đó để cắt trên ảnh RGB.

Hình 3-8: Biển số đã được cắt

3.2.2

Phân đoạn ký tự

Kết quả của khối nhận dạng và tách biển số là ảnh RBG chứa biển số xe. Để nhận
dạng các ký tự trong biển số, ta tiến hành phân đoạn ký tự trong biển số. Phân đoạn ký
tự là công đoạn phân vùng và cắt các ký tự trong biển số xe, làm ảnh đầu vào cho quá
XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 14/30

trình nhận dạng ký tự.

Hình 3-9: Giải thuật phân đoạn ký tự

3.2.2.1Nhị phân ảnh, đảo giá trị pixel
Quá trình nhị phân ảnh sẽ cho ra ảnh có nền màu trắng và các ký tự màu đen. Trong
matlab việc nhận biết sẽ nhận được vùng trắng vậy nên ta cần đảo giá trị pixel làm cho
nền có màu đen và chữ có màu trắng để dể dàng tìm ra vùng trắng chính là vùng chứa
biển số.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 15/30

Hình 3-10: Quá trình nhị phân và đảo giá trị pixel

3.2.2.2Tìm vùng trắng
Ngoài các vùng trắng chứa ký tự thì trong biển số lúc này còn các vùng trắng khác
là các vùng nhiễu nhỏ cần loại trừ. Ta tiến hành loại bỏ các vùng trắng có diện tích bé
hơn 100 pixel trong ảnh. Rồi xét các điều kiện trước khi cắt
3.2.2.3Xét điều kiện, cắt ký tự
Để đảm bảo cắt đúng ký tự ta xét thêm các điều kiện:
 Tỷ lệ chiều cao trên chiều ngang
 Tỷ lệ diện tích ký tự trên diện tích toàn biển số

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE

ĐỒ ÁN 3
Trang 16/30

Hình 3-11: Các vùng trắng thỏa điều kiện

Hình 3-12: Các ký tự đã cắt

3.2.3

Nhận dạng ký tự

Sau khi đã có các ma trận ảnh của các ký tự có trên biển số ta tiến hành bước tiếp
theo trong quá trình nhận dạng biển số xe là nhận dạng ký tự và hiển thị dưới dạng text.
Thực chất, quá trình nhận dạng là quá trình đổi ma trận điểm ảnh của các ký tự thành
mã ASCII tương ứng với ký tự đó. Để làm được điều này người ta đem so sánh ma trận
của ký tự với tất cả các ma trận trong tập mẫu, ma trận mẫu nào có khả năng giống
nhiều nhất thì đó chính là ký tự cần tìm.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 17/30

Trong lĩnh vực nhân dạng, có 2 phương pháp để nhận dạng là phương pháp so khớp
mẫu và phương pháp sử dụng mạng neural nhân tạo.

 Phương pháp so khớp mẫu:
Đối với phương pháp này mỗi ký tự sẽ có 1 tập ma trận ký tự mẫu. Phương pháp

này khá đơn giản. Việc nhận dạng dựa trên sự so khớp giữa ma trận ảnh ký tự cần nhận
dạng và các ma trận ảnh mẫu. Kết quả ký tự nhận được là kết quả có tỉ lệ trùng khớp là
cao nhất.
Phương pháp này tuy đơn giản nhưng hiệu quả trong trường hợp tập ảnh cần nhận
dạng thường ít sai lệch so với mẫu. Phù hợp với việc nhận dạng hình ảnh có các kích
thướng và định dạng cố định. Kích cỡ ảnh không nhiều thay đổi.

 Phương pháp sử dụng mạng neural nhân tạo:
Mạng neural nhân tạo được thiết kế dựa trên mô hình mạng neural thần kinh với các
phần tử neural nhân tạo của nó là sự mô phỏng mạng neural sinh học.
Tín hiệu ngõ vào sau khi qua mạng neural sẽ được tính toán và ngõ ra của mạng sẽ
được so sánh với tín hiệu đích mong muốn. Mạng sẽ tiếp tục cập nhật và điều chỉnh
trọng số và ngưỡng cho đến khi thỏa mãn ngõ ra yêu cầu.
Phương pháp này cho độ chính xác cao hơn nhưng việc sử dụng rất phức tạp và cần
có thời gian, phù hợp những ứng dụng nhận dạng có độ sai lệch cao so với mẫu.
3.2.3.1Lựa chọn phương pháp
Sau khi xem xét các điều kiện, em quyết định chọn phương pháp so khớp mẫu vì
các lý do như:
 Ảnh đầu vào thường không thay đổi nhiều do vị trí dừng xe là cố định, các
xe có thể khác nhau về chiều dài nhưng không ảnh hưởng nhiều.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 18/30

 Biển số được quy chuẩn theo một định dạng về kích thước và ký tự nên ma
trận ảnh sẽ không nhiều thay đổi.
 Vùng biển số phân biệc vùng nền trắng và chữ đen khá rõ ràng.

Việc lấy mẫu các ma trận ảnh mẫu dựa trên ảnh mẫu thật tế của các biển số xe mà
em đã chụp được. Trong đề tài mỗi ký tự sẽ có trên 4 ma trận ký tự mẫu. Việc sử dụng
càng nhiều ký tự mẫu sẽ cho độ chính xác càng cao nhưng lại hạn chế về tốc độ xử lý.
3.2.3.2Kết quả nhận dạng
Có rất nhiều chữ số và chữ cái nên em chỉ lấy ví dụ tiêu biểu số "1".
Thuật toán sẽ so sáng độ khớp giữa các bit 0 và 1 sau đó suy ra tỉ lệ giống nhau. Từ
đó chọn ra chữ hoặc số có tỉ lệ cao nhất.
Chữ Z và số 2, chữ S và số 5 khá giống nhau nên nhiều khi có nhầm lẫn. Kí tự thứ 3
ở bảng số xe máy và ô tô thường là chữ cái. Vì vậy em đã tách riêng 2 mẫu so sánh số
và so sánh chữ cái ra. Khi đến kí tự thứ 3 sẽ so sánh với mẫu chữ cái còn các kí tự còn
lại sẽ so sánh với mẫu số.

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE


ĐỒ ÁN 3
Trang 19/30

Hình 3-13: Tỉ lệ so sánh kí tự 1 với mẫu so sánh

XỬ LÝ ẢNH ĐỂ NHẬN DẠNG BẢNG SỐ XE