Nhân dạng biển số xe dùng mạng neuron
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (3.99 MB, 139 trang )
Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
--------------------
HUỲNH THỊ THU HIỀN
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE DÙNG MẠNG
NEURAL
Chuyên ngành : Tự Động Hóa.
LUẬN VĂN THẠC SĨ
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 10 năm 2007
CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH
Cán bộ hướng dẫn khoa học :
TS. HỒNG MINH TRÍ
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
.........
Cán bộ chấm nhận xét 1 :...................................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 2 :...................................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN
THẠC SĨ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày . . . . . tháng . . . . năm . . . . .
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
----------------
Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc
---oOo--Tp. HCM, ngày . . . . . tháng . . . . . năm . .2007 .
NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên học viên:
HUỲNH THỊ THU HIỀN
Ngày, tháng, năm sinh : 09/12/1980
Giới tính :
Nơi sinh :
Chun ngành : Tự động hóa
Nữ
Bình Phước
Khố (Năm trúng tuyển) : K16 (năm 2005)
1- TÊN ĐỀ TÀI: . . .
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE DÙNG MẠNG NEURAL
2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:
Tìm hiểu về ảnh số và các phương pháp xử lí ảnh.
Tìm hiểu về neural tự nhiên và mạng neural nhân tạo
Tìm hiểu và ứng dụng ngơn ngữ. lập trình Matlab
Xây dựng mô hình đơn giản giao tiếp qua cổng COM để mô phỏng
quá trình nhận dạng tự động
Phân tích ảnh và nhận dạng biển số xe dùng mạng neural
3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : (Ngày bắt đầu thực hiện LV ghi trong Quyết
định giao đề tài):
4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ :
5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi đầy đủ học hàm, học vị ):
TS. HOÀNG MINH TRÍ
Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông
qua.
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
(Họ tên và chữ ký)
CHỦ NHIỆM BỘ MÔN
QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)
LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiêên con xin gởi đến cha mẹ, người đã cho con
nhiều điều tốt đẹp nhất và hạnh phúc nhất.
Em xin gởi lời cảm ơn đến thầy TS. Hòang Minh Trí lời cảm
ơn chân tình nhất. Cảm ơn sự chỉ dẫn và giúp đỡ tận tình của thầy
đã giúp em thực hiện được luận văn đạt được kết quả tốt.
Em xin cảm ơn các thầy cô trong khoa Điện trường Đại
học Bách khoa thành phố Hồ Chí Minh, đặc biệt các thầy cô của
bộ môn Tự Động, cảm ơn các thầy cô trường Đại học Sư Phạm Kỹ
Thuật, đã truyền đạt kiến thức, tạo môi trường, điều kiện để
choem phấn đấu rèn luyện bản thân, cả mặt tri thức, tư tưởng, bản
lónh và nhân cách.
Xin cảm ơn anh Tân, bạn Cường giảng viên trường Đại
Học Sư Phạm Kỹ Thuật đã tận tình giúp đỡ trong quá trình thực
hiện đề tài.
Cảm ơn các bạn đã động viên, đã đồng hành cùng tôi trong
quá trình rèn luyện và hoàn thiện bản thân.
Học viên
Huỳnh Thị Thu Hiền
Biểu mẫu……
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
NHẬN XÉT PHẢN BIỆN
CTĐT THẠC SĨ KHÓA 2007
(Xin lấy biểu mẫu tại địa chỉ: ; trang giáo vụ SĐH)
Chuyên ngành: ......................................................................................................................
Phương thức đào tạo:
Giảng dạy môn học
(by course work)
Nghiên cứu
(by research)
Người nhận xét: .....................................................................................................................
Cơ quan công tác: ..................................................................................................................
Ý KIẾN NHẬN XÉT
1. Về nhu cầu KT - XH đối với chuyên ngành đào tạo
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
2. Về mục tiêu đào tạo của chuyên ngành
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
3. Về khối lượng, cấu trúc, nội dung chương trình; phương pháp đào tạo; về cơ sở
vật chất phục vụ đào tạo; về đội ngũ giảng viên
a. Về khối kiến thức cơ sở:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
1
Biểu mẫu……
b. Về khối kiến thức chuyên ngành:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
c. Về tỷ lệ giữa kiến thức lý thuyết và thực tiễn (học phần thực hành; tự nghiên cứu):
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
d. Về tính liên thơng với CTĐT bậc ĐH; bậc tiến sĩ:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
e. Về nguồn tài liệu tham khảo:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
f. Về cơ sở vật chất phịng thí nghiệm nghiên cứu:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
2
Biểu mẫu……
g. Về đội ngũ giảng viên:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
4. Về môn học cụ thể
a. Môn học: ............................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
b. Môn học: ...........................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
c. Môn học: ............................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
d. Môn học: ...........................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
e. Môn học: ............................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
3
Biểu mẫu……
5. Về khả năng đáp ứng nhu cầu KT - XH
a. Khả năng đáp ứng yêu cầu về kiến thức, kỹ năng của trình độ đào tạo thạc sĩ:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
b. Khả năng đáp ứng yêu cầu của người học:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
c. Khả năng đáp ứng yêu cầu nguồn nhân lực của thị trường lao động:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
d. Tính hội nhập quốc tế về nội dung chương trình, phương pháp đào tạo:
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
6. Ý kiến khác
...............................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
................................................................................................................................................
Ngày
tháng năm 200 …
Người nhận xét
4
Abstract
Automatic number plates recognition system is practical topic. It applies
image processing and character recognition technology to identify vehicles
automatic reading their license plates. It is widely applied in many countries in the
word.
Application of license plates recognition system include private parking lot
management, traffic monitoring, automatic toll payment… In the thesis, I use
Webcam to capture the license plates and I use matlab software with the principle
of Neural network to programme and recognize the license plates.
i
MỤC LỤC
CHƯƠNG1:
MỞ ĐẦU
1.1 Đặt vấn đề…………………………………………………………………………………………………………………… 2
1.2 Khả năng ứng dụng trên thế giới và trong nước…………………………………………….3
1.3 Lợi ích của hệ thống nhận dạng biển số xe..………………………………….……………….4
1.4 Mục tiêu của đề tài, Phương pháp thực hiện …………………………….……………………5
1.5 Cấu trúc luận văn……………………………………………………………………………………………………….6
CHƯƠNG 2:
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ẢNH SỐ
2.1 Biểu diễn hệ thống ảnh …………………………………………………………………………………………9
2.2 Hệ thống ảnh tuyến tính…………………………………………………………………………………….10
2.3 Hệ thống ảnh phi tuyến ……………………………………………………………………………………..11
2.4 Khái niệm ảnh số ………………………………………………………………………………………………….13
2.41 Khái niệm về phần tử ảnh ………………………………………………………………….13
2.42 nh xám …………………………………………………………………………………………………………14
2.43 Ảnh trắng đen hay ảnh nhị phân ……………………………………………………………14
2.43 Ảnh màu và mô hình màu RGB ……………………………………………………………14
2.5 Cơ sở lý thuyết về quá trình thu nhận ảnh……………………………………….16
2.5.1 Các thiết bị thu nhận ảnh…………………………………………………………………….……16
2.5.1 Lấy mẫu và lượng tử hóa ảnh…………………………………………………………………17
2.5.2 Mã hóa ảnh………………………………………………………………………………………….........18
2.5.3 Các định dạng ảnh……………………………………………………………………………………….19
a. Định dạng ảnh IMG…………………………………………..…………………………….19
b. Định dạng ảnh PCX………………………………………………………………………….20
c. Định dạng ảnh TIF……………………………………………………………………………21
d. Định dạng aûnh GIF…………………………………………………………………………..23
ii
CHƯƠNG 3: CÁC GIAI ĐOẠN YOU LÝ ẢNH
3.1 Thu nhận ảnh…………………………………………………………………………………………………………….26
3.2 Tiền xử lý ảnh……………………………………………………………………………………………………………26
3.2.1 Chuyển đổi ảnh xám thành ảnh màu……………………………………………….28
3.2.2 Cân bằng histogram………………………………………………………………………………..28
3.2.3 Tăng cường độ tương phản………………………………………………………….........30
3.2.4 Kỹ thuật làm trơn nhiễu – lọc nhiễu………………………………………………..32
3.3. Trích ảnh chứa vùng biển số xe………………………………………………………………………34
3.3.1 Biên của ảnh………………………………………………………………………………………………35
3.3.2 Làm nổi biên……………………………………………………………………………………………..35
3.3.3 Kỹ thuật tách biên…………………………………………………………………………………..35
3.3.4 Các phép toán Morphology………………………………………………………………….41
3.3.5 Biến đổi Randon……………………………………………………………………………………….42
3.3.5.1 Khái niệm………………………………………………………………………………….42
3.3.5.2 Ứùng dụng trong xử lý ảnh số………………………..…………………..43
3.3.5.3. Các bước cụ thể thực hiện phát hiện các đường thẳng
trên ảnh bằng biến đổi Radon………………………………………………………….45
3.4. Phân đoạn ảnh…………………………………………………………………………………………………………48
3.4.1 Phân đoạn dựa trên ngưỡng………………………………………………………………….49
CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG VÀ MẠNG NEURAL TRONG NHẬN DẠNG
4.1 Nhận dạng............................................................................................54
4.1.1 Một số khái niệm ........................................................................54
4.1.1.1 Mẫu và mô tả mẫu .......................................................54
4.1.1.2 Không gian mẫu và không gian diễn dịch...................55
4.1.1.3 Lớp mẫu và phân lớp mẫu ...........................................55
4.1.1.4 Khoảng cách mẫu và hàm phân biệt ..........................55
iii
4.1.1.5 Nhận dạng giám sát và không giám sát .......................56
4.1.2 Phương pháp số nhận dạng .........................................................57
4.1.3 Phương pháp nhận dạng theo cấu trúc ........................................59
4.1.3.1 Phương pháp sử dụng mẫu tượng trưng .....................59
4.1.3.2
Phương pháp phân tích cú pháp ...............................60
4.2 Mạng Neural
4.2.1 Bộ não con người và Nơron sinh học ...........................................60
4.2.2 Khả năng làm việc của bộ não người và máy tính.........................62
4.2.3 Mơ hình Nơron nhân tạo .............................................................63
4.2.4 Mạng Nơron nhân tạo (artificial nơron networks) ........................67
4.2.5 Ghép nối mạng Nơron..................................................................70
4.2.6 Huấn luyện mạng Nơron ..............................................................71
4.3 Các loại mạng Nơron nhân tạo ............................................................72
4.3.1 Mạng Perceptron một lớp .............................................................72
4.3.2 Mạng Perceptron đa lớp ...............................................................77
4.3.3 Mạng kết hợp tuyến tính...............................................................86
4.3.4 Mạng Kohonen ............................................................................89
Chương 5: THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG VÀ KẾT QUẢ
THỰC HIỆN.
5.1 Ý tưởng thiết kế......................................................................................94
5.2 Các lưu đồ giải thuật ............................................................................95
5.2.1 Giải thuật trích biển số xe.........................................................96
5.2.2 Giải thuật tách ký (phân đoạn) ................................................102
5.2.3 Giải thuật nhận dạng dùng mạng neural.................................107
5.3 Kết quả minh họa................................................................................108
iv
5.3.1 Biển số dài ..............................................................................108
5.3.1.1 Kết quả minh họa trích biển số xe...................................108
5.3.1.2 Kết quả phân tách thành từng ký tự ...............................111
5.3.1 Biển số vuông ..........................................................................108
5.3.1.1 Kết quả minh họa trích biển số xe...................................112
5.3.1.2 Kết quả phân tách thành từng ký tự ..............................116
5.4 Giao diện chương trình .........................................................................117
5.5 Giới thiệu mô hình ................................................................................122
CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN
6.1
Kết luận
6.2
Hạn chế của đề tài
6.3
Hướng phát triển
Tài liệu tham khảo
Phụ lục
v
LIỆT KÊ CÁC HÌNH
Trang
Hình 2.1 Biểu diển hệ thống ảnh .....................................................................................9
Hình 2.2 hệ thống ảnh phi tuyến ...................................................................................11
Hình 2.3 Ma trận ảnh số ................................................................................................13
Hình 2.4 Mô hình màu RGB ........................................................................................15
Hình 2.5 Lấy mẫu và lượng tử hóa................................................................................17
Hình 3.1 Sơ đồ các bước tiền xử lý ..............................................................................27
Hình 3.2 Minh họa công thức chuyển đổi ảnh xám ....................................................28
Hình 3.3 Lược đồ histogram của các loại ảnh khác nhau ..........................................29
Hình 3.4 Sơ đồ khối cho giải thuật cân bằng Histogram............................................30
Hình 3.5 Biểu diễn các hàm dãn rộng độ tương phản ................................................31
Hình 3.6 Hướng biên.....................................................................................................37
Hình 3.7 Ý nghóa của Đạo hàm trong dò biên ............................................................37
Hình 3.8 Minh họa phép toán Erode ...........................................................................42
Hình 3.9 Minh họa phép toán dilate ............................................................................42
Hình 3.10 Mô tả biển đổi Radon..................................................................................43
Hình 3.11 Hình chiếu theo một góc cho trước trong biển đổi Radon ........................44
Hình 3.12 Phép biến đổi Radon dưới dạng hình học ..................................................45
Hình 3.13 Chuyển đổi ảnh mức xám sang nhị phân ...................................................45
Hình 3.14 Hình thể hiện miền Radon..........................................................................46
Hình 3.15 Hình thể hiện sự phát hiện các đường thẳng trong biến đổi Radon.........47
Hình 3.16 Trường hợp các đường thẳng lệch về phía dưới ........................................47
Hình 3.17 Trường hợp đường thẳng lệch về phía trên................................................48
Hình 3.18 Minh họa phương pháp phân đoạn trên ngưỡng ..........................................49
Hình 3.19 Minh họa việc phân ngưỡng với nhiều mức ngưỡng ...................................50
Hình 4.1 Nguyên lý phân mẫu được giám sát ...............................................................58
vi
Hình 4.2 Phân lớp bằng các nguyên mẫu tượng trưng ..................................................60
Hình 4.3 Minh họa neural với một ngõ vào ..................................................................63
Hình 4.4 Nơron với một ngõ vào là một vecto..............................................................64
Hình 4.5 Đồ thị hàm bước .............................................................................................65
Hình 4.6 Đồ thị hàm tuyến tính .....................................................................................66
Hình 4.7 Đồ thị hàm dấu ...............................................................................................66
Hình 4.8 Đồ thị hàm dốc ...............................................................................................67
Hình 4.9 Đồ thị hàm sigmoid đơn cực ..........................................................................67
Hình 4.10 Đồ thị hàm sigmoid lưỡng cực .....................................................................68
Hình 4.11 Mơ hình Nơron của McCulloch và Pitts.......................................................68
Hình 4.12 Minh họa một lớp Nơron..............................................................................70
Hình 4.13 Minh họa mạng Nơron nhiều lớp .................................................................71
Hình 4.14 Minh họa việc học có giám sát .....................................................................71
Hình 4.15 Mơ hình mạng Perceptron một lớp...............................................................72
Hình 4.16 Biên quyết định trong khơng gian mẫu ........................................................74
Hình 4.17 Khơng gian mẫu khả tách tuyến tính............................................................75
Hình 4.18 Khơng gian mẫu khơng khả tách tuyến tính.................................................76
Hình 4.19 Phân tích khơng gian mẫu với mạng Perceptron hai Nơron lớp ra ..............77
Hình 4.20 Mạng Perceptron đa lớp (MLP)....................................................................78
Hình 4.21 Phân lớp mẫu với mạng MLP ba lớp............................................................86
Hình 4.22 Kiến trúc mạng tuyến tính ............................................................................87
Hình 4.23 Quan hệ lân cận trong lớp Kohonen.............................................................89
Hình 4.24 Kiến trúc mạng Kohonen..............................................................................90
Hình 4.25 Mã hóa vectơ đầu vào với mạng SOFM.......................................................92
Hình 5.1 Giao diện chương trình nhận dạng .................................................................78
Hình 5.2 Kết quả khi nhấn nút file open .......................................................................79
Hình 5.3 Kết quả sau khi nhấn nút extract ....................................................................80
Hình 5.4 Kết quả sau khi nhấn nút segment..................................................................81
Hình 5.5 Kết quả sau khi nhấn nút Recognize ..............................................................81
Hình 5.6 Mơ hình nhận dạng .........................................................................................82
Trang 1
Chương 1
MỞ ĐẦU
Chương 1: Mở đầu
Trang 2
Chương 1:
Mở Đầu
Trong chương này tác giả đặt vấn đề về sự cần thiết đối với hệ thống
nhận dạng biển số xe. Ngày nay, chương trình nhận dạng này đã được ứng
dụng trên thế giới và trong nước như thế nào? Lợi ích của hệ thống nhận
dạng. Mục tiêu của đề tài và phương pháp thực hiện và giới thiệu tổng quát
về tổ chức của Luận văn.
1.1 Đặt vấn đề:
- Mong muốn của các nhà kỹ thuật hiện nay là làm thế nào để tạo ra
những máy móc có khả năng nhận thức của con người như khả năng nghe hiểu
hay nhìn nhận các vật thể xung quanh. Và mục tiêu này là một yêu cầu quan
trọng trong lónh vực chế tạo người máy (Robot). Ngày nay sự bùng nổ của công
nghiệp máy tính cùng với sự phát triển cơ sở lý thuyết trong lónh vực thông tin
đã là nhân tố quan trọng để giúp chúng ta đi tới mục tiêu ‘người máy hóa’.
- Chúng ta biết rằng con người nhận thức thế giới xung quanh bằng các
giác quan và năng lực tư duy, còn quá trình xử lý thông tin là quá trình tư duy
dựa trên cơ chế hoạt động của bộ não, đây là quá trình rất phức tạp. Có lẻ còn
lâu máy móc mới đạt đến khả năng tư duy của con người. Nhưng trong sự nổ lực
của các nhà khoa học, kỹ thuật đã phân tích mảng thông tin ra từng phần nhất
định và thực hiện xử lý riêng trong khuôn khổ phân định đó. Chính sự xử lý
riêng biệt này đã tạo ra thành công nhất định trong việc chế tạo ra các hệ thống
kỹ thuật có năng lực tư duy của con người. Mạng neural chính là một trong
những nổ lực nghiên cứu của các nhà khoa học.
Chương 1: Mở đầu
Trang 3
- Nhận dạng biển số xe dùng mạng neural là một trong vấn đề nằm trong
lónh vực nhận dạng ảnh với mục đích tự động hóa trong quá trình thu nhận
thông tin dạng chữ. Cách thu nhận thông tin này mang nhiều ý nghóa thực tiễn,
có thể ứng dụng chương trình nhận dạng biển số xe này trong trạm thu phí,
trong bãi giữ xe ở siêu thị, chung cư, phát hiện biển số xe vi phạm … Đặc biệt
trong tình hình giao thông Việt Nam hiện nay, lưu lượng xe ngày càng tăng, hệ
thống đường bộ không ngừng được nâng cấp và phát triển thì yêu cầu đặt ra là
việc thu phí ở các trạm phải được hiện đại hóa sao cho mang lại hiệu quả kinh
tế. Vì vậy, nhận dạng biển số xe là giải pháp cần thiết trong tình hình hiện tại
và sẽ không ngừng hoàn thiện trong tương lai.
1.2 Khả năng ứng dụng trên thế giới và trong nước.
- Nhận dạng biển số xe đã được áp dụng rộng rãi ở các nước phát triển và
đang được triển khai ngày càng nhiều ở các nước khác. Nhận dạng biển số xe
không chỉ ứng dụng ở trạm thu phí mà còn áp dụng trong nhiều mục đích khác
như bãi giữ xe tự động, việc tăng an ninh, kiểm soát việc lưu thông các phương
tiện, ngoài ra còn kết hợp với radar phát hiện biển số xe của chủ xe chạy vượt
quá tốc độ…
Kinh nghiệm thực tế các nước cho thấy ứng dụng này mang lại hiệu quả
kinh tế và an ninh đáng kể.
Nhận dạng biển số xe ở Việt Nam tương đối mới. Mặc dù trong những
năm gần đây, nước ta có những đề xuất đưa công nghệ này vào thực tế cuộc
sống, song vẫn chưa triễn khai. Vì vậy, ứng dụng nhận diện biển số xe là cần
thiết.
Chương 1: Mở đầu
Trang 4
Lợi ích của hệ thống nhận dạng:
- Hệ thống nhận dạng biển số xe được ứng dụng trong trạm thu phí, trong
bãi giữ xe tự động, trong hệ thống tự động ghi biển số xe, việc tăng an ninh …
Tất cả hệ thống này đều mang lại những lợi ích như:
¾ Giảm nhân công lao động.
¾ Tiết kiệm thời gian.
¾ Giảm tình trạng kẹt xe.
¾ Thu ngân sách nhà nước.
¾ Chống tiêu cực.
¾ Tạo mỹ quan, nét văn minh hiện đại.
1.4 Mục tiêu của đề tài và phương pháp thực hiện
Luận án này nghiên cứu lý thuyết về xử lý ảnh, về mạng neural, và đưa ra
các giải pháp thực hiện các thuật toán trích vùng chứa biển số xe, tách ký tự và
nhận dạng ký tự. Trong đề tài này không chỉ dừng lại ở phần nghiên cứu lý
thuyết mà còn mô phỏng thông qua mô hình. Vì vậy, đề tài này thực hiện với
các điều kiện sau:
• Dùng camera (webcam) để thu nhận ảnh. nh thu được là ảnh màu
• Khoảng cách giữa biển số và camera gần như không đổi.
• Góc nghiêng của biển số nhỏ 0-30 độ, do sự cân chỉnh không chuẩn.
• Biển số xe ôtô, xe máy hiện không còn thu phí. Biển số thông
thường, hình chữ nhật, hình vuông, nền trắng chữ số đen.
• Biển số không quá bẩn, mắt người còn nhận ra dễ dàng.
Chương 1: Mở đầu
Trang 5
Mục tiêu đặt ra:
• Giải thuật gọn gàng, có tư duy logic nhằm đạt độ chính xác tuyệt đối
trong điều kiện bình thường nhiễu không quá phức tạp.
• Từng bước hướng tới đáp ứng thời gian thực.
Phương pháp thực hiện:
• Tìm hiểu về ảnh số và các phương pháp xử lí ảnh.
• Tìm hiểu về neural tự nhiên và mạng neural nhân tạo.
• Xây dựng mô hình đơn giản giao tiếp qua cổng COM để mô phỏng
quá trình nhận dạng tự động.
•
Phân tích ảnh và nhận dạng biển số xe bằng ngôn ngữ lập trình
Matlab.
•
Lưu các dữ liệu nhận dạng vào cơ sở dữ liệu.
Chương 1: Mở đầu
Trang 6
1.5 Cấu trúc luận văn.
Với mục tiêu và phương pháp thực hiên của đề tài :
‘Nhận dạng biển số xe dùng mạng neural.’
Luận văn chia làm 7 chương với nội dung cụ thể sau:
Chương 1: Mở đầu đặt vấn đề lý do chọn đề tài, khả năng ứng dụng của
đề tài trên thế giới, lợi ích của hệ thống, mục tiêu đề tài, phương pháp thực hiện.
Chương 2 : Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh: giới thiệu về hệ thống ảnh, các
khái niệm về ảnh số, cơ sở lý thuyết về quá trình thu nhận ảnh…
Chương 3 : Các giai đoạn xử lý ảnh: nêu các công đoạn, phương pháp
cần thiết để thực hiện các bước tiền xử lý ảnh như tăng độ tương phản, lọc nhiễu,
làm nổi biên, phân đoạn ảnh, các phương pháp và các phép tốn để trích vùng biển
số xe, phân tách ký tự trong biển số xe…
Chương 4 : Nhận dạng và mạng neural trong nhận dạng: giới thiệu về
phương pháp nhận dạng. Giới thiệu về mạng neural, trình bày về cấu trúc và luật
học của một số mạng neural và ứng dụng của mạng đó trong nhận dạng ảnh.
Chương 5 : Thiết kế chương trình nhận dạng và kết quả thực hiện:
Thiết kế chương trình nhận dạng, đưa ra các lưu đồ giải thuật, tạo giao diện
chương trình, kết quả thực hiện, mơ hình.
Chương 6 : Kết luận : kết luận ý nghĩa của đề tài và nêu ra hướng mở
rộng của Luận văn.
Chương 1: Mở đầu
Trang 7
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
VỀ ẢNH SỐ
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh
Trang 8
Tổng quan về xử lý ảnh.
- Khi quan sát một bức ảnh, ngồi việc cảm nhận về kích thước và màu sắc
của bức ảnh thì người quan sát cịn có thể tìm thấy các thơng tin cần thiết qua các
bức ảnh đó. Ảnh của một đối tượng đóng vai trị quan trọng trong lĩnh vực trao đổi
thơng tin nhất định. Để nhận ra những thông tin chứa trong ảnh người ta có một
q trình xử lý ảnh.
- Trong những năm gần đây, kỹ thuật xử lý ảnh ngày càng sử dụng phổ biến
trong các hệ thống tự động hóa. Các hệ thống này ngày càng thông minh hơn,
không chỉ dừng lại ở việc xử lý ảnh để nâng cao chất lượng ảnh, lưu trữ ảnh hay
phân tích kết cấu của ảnh mà còn tự động nhận dạng các đối tượng trong ảnh để có
thể rút ra những thơng tin chứa trong ảnh. Chẳng hạn, trong lĩnh vực thám không,
các hình ảnh được chụp từ trên khơng trung (bằng máy bay, vệ tinh..) nhờ hệ thống
xử lý ảnh động để có thể xác định một thơng tin về một vùng nào đó dưới mặt đất
hay một hiện tượng tự nhiên đang diễn ra nhằm dự báo các hiện tượng tương tự
xảy ra trong tương lai. Hay trong lĩnh vực y học cũng sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh
chụp cắt lớp cơ thể người, ảnh chụp siêu âm, ảnh chụp tế bào, nhiễm sắc thể ...để
nhận dạng và chuẩn đoán bệnh. Hay trong lĩnh vực xử lý đo lường cũng cần phải
xử lý ảnh chụp các quá trình để nhận dạng, đo lường như đo các mực nước ở các
đập nước đo liều lượng, đo tốc độ dòng chảy, năng lượng của các hạt nhân nguyên
tử.
- Có nhiều phương pháp xử lý ảnh khác nhau, nhưng ngày nay lĩnh vực xử lý
ảnh số ngày càng phát triển và được sử dụng nhiều do sự tiện lợi của nó. Với ảnh
số thơng tin của ảnh có thể được truyền đi nhanh chóng, chính xác, việc xử lý lại
đơn giản hơn nhờ vào sự giúp đỡ của các máy tính số.
- Các ảnh sau khi thu nhận (chụp ảnh) sẽ được chuyển về ảnh số, sau đó sẽ
trải qua q trình tiền xử lý ảnh nhằm nâng cao chất lượng ảnh: làm đẹp ảnh, rõ nét
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh
Trang 9
giảm nhiễu, sau đó được đưa qua q trình phân đoạn, trích đặc trưng, rút ra số liệu
cần thiết để từ đó hệ thống có thể nhận dạng.
Trong đề tài này, q trình xử lý ảnh nhằm trích vùng chứa biển số xe, phân đoạn
thành những ký tự riêng biệt, trích đặc trưng của ký tự, rồi đưa những đặc trưng này
vào mạng nơron so sánh với tập dữ liệu đã được huấn luyện trước để có thể nhận
dạng được từng ký tự của biển số xe .
2.1 Bieåu diễn hệ thống ảnh:
Một hệ thống ảnh có thể biểu diễn như sau:
j
y
f(i,j)
j
i
i
g(x, y)
y
H
x
x
Hình 2.1: Biểu diễn hệ thống ảnh
Với H : hệ thống ảnh tuyến tính.
f(i,j) : vật thể.
g(x,y): nh.
- Vật thể (đối tượng ) nằm trong mặt phẳng (i, j) được mô tả bằng một
hàm 2 biến (hình ảnh 2 chiều ), f(i, j) là độ chói của vật tại (i,j). Qua hệ thống
tạo ảnh ta có ảnh của vật (i, j) là g(x, y) nằm trong mặt phẳng ảnh, g(x, y) gọi
là hàm chói của ảnh. Đối tượng được chiếu sáng bằng một hàm nào đó, được
truyền qua hệ thống tạo ảnh. Kết quả là ảnh của vật được tạo.
Trên mặt phẳng (x, y). hệ thống tạo ra điểm ảnh (x, y) bằng năng lượng
phát ra từ vật thể. Hệ thống ảnh nhận các thành phần năng lượng bức xạ từ
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh
Trang 10
điểm (i, j) và từ các điểm ảnh lân cận. Nếu lân cận được giới hạn thì gọi là quá
trình tạo điểm ảnh. Hệ thống tạo ảnh có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.
2.2 Hệ thống ảnh tuyến tính .
Ta giả thiết hệ thống ảnh h(x,y,i,j) là tuyến tính ( chỉ phụ thuộc sự dịch
giữa các điểm ảnh được chọn và điểm ảnh lân cận. Ta có thể biểu diễn như sau:
g(x,y)=
(2.1)
Với giả thiết h(x,y,i,j) chỉ phụ thuộc giữa điểm ảnh được chọn và điểm
ảnh lân cận.
h(x,y,i,j) = h(x-i,y-j)
Công thức (2.1) có thể xác định như sau:
g(x,y)=
Với
(2.2)
f(x,y) : Hàm biểu diễn vật thể.
g(x,y) : Hàm biểu diễn ảnh.
h(x,y,i,j): Hàm phân tán điểm PSF(point spread function).
Hoặc
g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)
(2.3)
Đó là quá trình tạo ảnh bằng hệ thống tạo ảnh tuyến tính .
Trong hệ thống tạo ảnh tuyến tính, hàm h(x,y,i,j) phụ thuộc vào các giá
trị đầu vào f(i,j). Lượng ánh sáng bức xạ từ vật thể (không gian 3 chiều) phụ
thuộc vào độ sâu và cấu trúc của vật thể điều đó ảnh hưởng đến việc tạo ảnh.
Hàm phân tán điểm (chỉ xét 2 chiều).
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh
