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基于基于FPGA的智能车牌定位识别系统设计的智能车牌定位识别系统设计
智能交通体系中,专用计算机视觉系统即牌照识别技术,占有极其重要的地位。设计了一种基于FPGA平台的智
能车牌定位识别系统,在 EP2C35平台上搭建SOPC系统,完成了车牌图像定位、字符提取识别等功能。该设计
采用FPGA为核心,大大减小了制板的面积,有效提高了系统定位的速度及准确性;可定制的软核Nios II处理器
使得智能车牌识别系统具有了更大的灵活性。
0 引言
车辆牌照图像识别是计算机智能化的关键技术之一,涉及到模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等多个学科,有
着极其广泛的实际应用价值[1]。
车牌识别系统主要由数据采集系统和软件识别系统两个主要部分组成,由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影
响,牌照上面的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹干扰,这都给识别造成一定难度[2]。因此,在复杂背景中快速、准
确地进行车牌定位成为车牌识别系统的难点。
本文设计了一种智能车牌识别系统,系统采用FPGA平台,相对于单片机、CPLD为核心的平台提高了系统的集成度,大大节
约了系统面积,降低了成本,提高了系统识别速度和效率,具有便携性好、易于维护等优点。
1 系统总体架构
系统采用CMOS摄像头为前端图像采集器件,用以采集车牌图像信息,以Altera FPGA作为系统核心完成CMOS摄像头初始
化,图像采集和处理、图像定位以及图像识别等任务。系统整体结构如图1所示。图中SDRAM用于存储OV7670采集的图像数
据,SRAM用于识别部分缓存一帧采集得到的图像数据,便于Nios II处理器处理数据。而EPCS16则用于存放FPGA的配置数
据。
2 系统硬件设计
系统FPGA硬件设计部分如图2所示, 通过SCCB编程接口初始化OV7670 CMOS摄像头,由OV7670数据采集模块实时采集摄
像头采集的数据,并将数据缓存在一片深度为512×8 bit的FIFO中,待FIFO存储满,由SDRAM 控制模块将数据发送到
SDRAM存储。SDRAM 存储空间为640×480 B。同时,SDRAM等待VGA控制模块的读请求信号,从而将数据输送到另一片
同样大小的FIFO中进行缓存,以备VGA控制模块读取。VGA控制器按照标准640×480@60 Hz时序将图像数据输出。图像处
理模块接收VGA数据并通过对图像进行车牌粗定位、图像灰度化、中值滤波、Sobel算子边沿检测、图像二值化、车牌精定位
等算法,实现对车牌的定位。同时,SOPC系统Nios II软核处理器也采集VGA控制模块的数据并缓存于SRAM中,从而实现对
图像字符的分割、识别,并通过JTAG将识别结果反馈到控制台。
2.1 MATLAB算法验证
中国国内车牌大多数以蓝底白字为主,大小为440 mm×140 mm。车牌粗定位即利用车牌特有的蓝色背景为前提,通过将RGB
图像转化为HSV制式的图像。根据深蓝色在HSV颜色空间中分布在V=0.4、S=1、H=240度处,淡蓝色分布在V=1、S=0.4、
H=240度处[3]。通过扫描H、S、V分量,从而实现分离图像蓝色成分,即可实现车牌的粗定位。
图像灰度化:将粗定位后的彩色车牌图像灰度化,以减少图像数据的存储量,便于图像的存储及后续对图像的处理。图像灰度
化后的车牌图像如图3所示。
在FPGA中实现中值滤波,出于实际处理速度、处理效果和器件资源考虑,本系统选用3×3邻域窗口。这种方法比传统的冒泡
排序法减少了逻辑资源的占用,却和其一样能找出中值,且只需经过3级的比较(即3个时钟周期的延时)就可以找出中值[4]。
系统采用Altera公司的DSP builder来完成该滤波器的设计。利用Verilog硬件描述语言,描述一个8位的3输入比较器,其功能
可将输入的3个8位宽数据进行排序,分别以最大值、中值、最小值的形式输出。
系统中图像边沿检测模块,采用的是Sobel算子,实现3×3领域像素的图像边沿检测。该算子是在以F(x,y)为中心的3×3邻域
上计算x和y方向的偏导数,是一种将方向差运算与局部平均相结合的方法[5]。其边缘检测算子的卷积算子如图4所示。
系统采用3个深度为640的FIFO对数据进行缓存,在进行边沿检测时,以便于实时操作采集图像3行之内的数据,从而使得能
够同时读取到图像3×3领域的像素值,以达到能够进行图像边沿检测算法的条件。通过设置灰度化后的像素阈值,从而实现图
像的二值化,为后续的图像处理进一步减少存储容量,以利于后续的定位识别处理及存储。车牌图像二值化后的图像如图5所
示。
在车牌定位部分的车牌精定位模块,采用图像在水平方向和垂直方向上进行投影的方法来实现车牌的精确定位。通过缓存的粗
定位后的图像数据,实时扫描采集图像的两行与两列,对每行每列像素点1的个数进行统计,并计算相邻两行、两列的差值。
通过利用车牌形态学特征,设定差值的阈值,从而可判断出车牌的准确长度与宽度[6],并通过设置长度与宽度的比例,进一
步增强车牌定位的准确性。车牌精定位后的图像如图6所示。



















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