智能交通系统中基于车牌定位的车辆视频测速技术

本文主要探讨了图像对比度增强在车辆视频测速系统中的重要性，特别是在智能交通系统中的应用。在视觉识别系统中，图像对比度的强弱直接影响着图像的可辨识度和后续处理的难易程度。文章提到了在自然光照条件变化下，图像对比度可能不足，例如日夜光照差异、物体距离造成的灰度失衡、CCD摄像头的灵敏度差异以及曝光问题等。这些问题都可能导致车牌图像中的字符区域不突出，从而影响车辆测速的准确性。 为了解决这个问题，文章提到了几种图像对比度增强的技术，包括灰度线性变换、线性滤波器和直方图修整法。其中，灰度线性变换通过对图像的灰度值进行非线性映射来扩展对比度，使得图像中的细节更加明显。线性滤波器则可以平滑图像，消除噪声，同时增强特定特征。直方图修整则是通过调整图像灰度直方图的形状来改善对比度，确保图像中有足够的亮度层次。 在车辆视频测速的具体应用中，文章介绍了摄像机标定的过程，这是保证图像正确转换到实际空间坐标的关键步骤。摄像机标定通常采用基于小孔成像的理论，通过特定的标定板来计算摄像机的内参和外参，以校正图像的几何畸变。 接着，文章详细讨论了车牌定位技术。水平线搜索定位算法用于确定车牌的水平边界，而垂直投影定位算法则用于找到车牌的左右边界，这两种算法结合可以精确地定位车牌的位置。在静态图像的基础上，这些方法能够被扩展到动态视频图像中，实现对运动车辆的实时车牌定位和速度测量。 车辆视频测速系统通过持续跟踪车牌，可以计算出车辆在连续帧之间的位移，进而估算出车辆的速度。这种技术在高速公路收费、道路监控、自动驾驶和交通管理等多个领域都有广泛的应用。关键词涵盖了车辆视频测速、摄像机标定、车牌定位等核心概念。 本教程提供了在Visual Studio 2013中配置OpenCV 2.4.9的步骤，并通过实例展示了如何使用OpenCV进行图像对比度增强和车牌定位，以实现车辆视频测速功能。对于想要学习或改进车辆检测和追踪系统的开发者来说，这是一个有价值的资源。