Nghiên cứu giải thuật xử lý ảnh ứng dụng cho quản lý xe máy

MỤC LỤC 1. TỔNG QUAN Trang 3 2. MỤC TIÊU VÀ CÁC NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Trang 5 2.1. Mục tiêu nghiên cứu Trang 5 2.2. Nội dung nghiên cứu Trang 6 2.2.1. Thu nhận ảnh và tiền xử lý Trang 6 2.2.2. Kỹ thuật nhận dạng vùng chứa biển số xe Trang 6 2.2.3. Tách các ký tự Trang 6 2.2.4. Kỹ thuật nhận dạng ký tự Trang 7 3. QUÁ TRÌNH THỰC HIỆN CÁC NỘI DUNG Trang 7 3.1. Nghiên cứu, tìm hiểu công dụng của các phần mềm hiện có Trang 7 3.2. Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh biển số xe Trang 9 3.2.1. Thu nhận ảnh và tiền xử lý Trang 9 3.2.1.1. Đưa ảnh về ảnh xám Trang 10 3.2.1.2. Tăng độ tương phản của ảnh xám Trang 10 3.2.1.3. Lọc trung vị Trang 10 3.2.1.4. Chuyển ảnh về dạng nhị phân Trang 11 3.2.1.5. Lọc trung vị để khử nhiễu lần 2 Trang 11 3.2.1.6. Phép toán hình thái giãn và co Trang 11 3.2.2. Kỹ thuật nhận dạng vùng chứa biển số xe Trang 12 3.2.3. Tách các ký tự Trang 14 3.2.4. Xoay vùng biển số và cắt phần dư Trang 14 3.2.5. Nhị phân ngược Trang 15 3.2.6. Nhận dạng ký tự Trang 15 3.3. Các công thức sử dụng trong phần nghiên cứu giải thuật Trang 16 3.3.1. Đưa ảnh về ảnh xám Trang 16 3.3.2. Tăng độ tương phản của ảnh xám Trang 16 3.3.3. Lọc trung vị Trang 17 3.3.4. Công thức nhị phân hoá ảnh và thuật toán Ostu tìm ngưỡng T Trang 17 3.3.5. Phép toán hình thái giãn và co Trang 18 3.3.6. Phương pháp dò biên theo toán tử Laplace Trang 18 3.3.7. Phép quay hình học Trang 20 3.3.8. Nhị phân ngược Trang 20 3.3.9. Kỹ thuật nhận dạng ký tự Trang 21 4. KẾT QUẢ VÀ SẢN PHẨM ĐÃ ĐẠT ĐƯỢC Trang 30 4.1. Kết quả thử nghiệm Trang 30 4.1.1. Tiền xử lý ảnh Trang 30 4.1.2. Nhận dạng vùng chứa biển sổ Trang 33 4.1.3. Tách ký tự biển số Trang 33 4.2. Độ chính xác Trang 36 4.3. Thời gian học mẫu Trang 36 5. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG QUẢN LÝ Trang 37 5.1. Giao diện chính của chương trình Trang 37 5.2. Giao diện phần quản lý xe vào Trang 37 5.3. Giao diện phần quản lý xe ra Trang 38 5.4. Giao diện phần quản lý của admin Trang 39 6. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Trang 41 PHỤ LỤC HÌNH ẢNH Trang 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO Trang 44 1 2 1. TỔNG QUAN Hiện nay, Việt Nam là một trong những nước có số lượng xe sử dụng khá lớn do đó việc ứng dụng các hệ thống thông minh nhằm mang lại hiệu quả cao trong việc quản lý xe máy ngày càng được quan tâm và đầu tư phát triển như các hệ thống quản lý bãi đỗ xe bằng thẻ từ và hệ thống thu phí tự động, hệ thống xử phạt xe vi phạm giao thông tự động,… Một số bãi đỗ xe áp dụng phương pháp quản lý thông minh như ở các tòa nhà chung cư cao tầng, BigC , CoopMart Nguyên tắc hoạt động của chúng như sau: đầu tiên camera ghi hình biển số xe và lưu vào cơ sở dữ liệu, tiếp đó một thẻ từ được quẹt qua đầu đọc và chứa thông tin hình ảnh của biển số xe vừa chụp. Thẻ từ này được giao cho người gửi xe. Khi lấy xe ra, người gửi xe quẹt thẻ qua đầu đọc, mã số thẻ sẽ được so sánh và hiện hình ảnh chụp biển số xe trước đó, hệ thống sẽ so sánh xem biển số xe đã lấy ra và biển số xe lúc gửi trong cơ sở dữ liệu có trùng nhau không, nếu trùng thì cho qua, nếu không trùng thì yêu cầu dừng lại. Hnh 1:Quy trnh hoạt động của hệ thống Liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu của đề tài nhóm các nhà nghiên cứu thuộc Khoa công nghệ thông tin - Đại học Hàng Hải VN cũng đã có nghiên cứu về nhận dạng vùng biển số trong mô hình không giới hạn vùng biển dựa trên lược đồ 3 Histogram và phương pháp hình thái học. Nhận dạng ký tự trên biển xe gần tương đồng với nhận dạng ký tự chữ in. Hệ thống tự nhận dạng biển số xe qua các quy trình như sau: Thu nhận ảnh và tiền xử lý: Quá trình thu nhận ảnh trong hệ thống được thực hiện tự động thông qua một camera giám sát, ảnh thu được có thể chia làm 2 dạng là chỉ chụp vùng biển và bao gồm biển cùng một phần của đuôi xe. Ảnh cần được xử lý trước khi nhận dạng bằng cách đưa ảnh về ảnh xám sau đó tăng độ tương phản để phân biệt rõ vùng nền và vùng ký tự rồi được khử nhiễu thông qua bộ lọc trung vị hoặc Gauss. Kỹ thuật nhận dạng vùng chứa biển số xe: Kỹ thuật này được các nhà khoa học sử dụng 3 phương pháp chính để giải quyết. Đó là phương pháp hình thái học - Morphology; Phương pháp phép biến đổi Hough và Phương pháp phát hiện biên Heuristic. Tách các ký tự: Ảnh vùng biển số cần được đưa về cùng độ phân giải để thực hiện việc xóa biên nếu có, tiếp theo nhị phân ảnh và lọc nhiễu để loại bỏ bớt các đối tượng. Các nhà khoa học thuộc ĐH HHVN đã xem xét trên phương pháp hình thái học và lược đồ Histogram. Kỹ thuật nhận dạng ký tự: Phương pháp phổ biến nhất để nhận dạng ký tự là sử dụng mạng nơ ron tức là huấn luyện cho máy tính để nhận dạng các ký tự. Tuy nhiên do số lượng ký tự trên biển số là không nhiều và có hình dạng gần như chữ in nên có thể sử dụng phương pháp cấu trúc kết hợp với đối sánh để nhận dạng. Như vậy thuật toán tìm vùng chứa biển số được thực hiện qua hai giai đoạn là lọc thô và lọc tinh. Lọc thô là tìm các vùng ảnh thỏa mãn điều kiện về Histogram của vùng biển số xe. Lọc tinh là giai đoạn xác định các vùng đã thu được lọc thô dựa vào điều kiện về hình thái học vùng biển để tìm vùng thích hợp nhất. Cuối cùng sẽ mở rộng vùng thu được nhằm lấy được toàn bộ vùng biển và tiến hành việc cách ly ký tự. Xây dựng thuật toán nhận dạng ký tự số kết hợp giữa các phương pháp nhận dạng dựa vào nhận dạng theo cấu trúc, đặc điểm hình chiếu ngang - dọc. Để tăng tính tin cậy cho hệ thống, kết quả được kiểm chứng lại bằng thuật toán đối sánh ký tự. 4 2. MỤC TIÊU VÀ CÁC NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 2.1. Mục tiêu nghiên cứu Hệ thống giữ xe tại trường Đại học Giao thông vận tải đang sử dụng hệ thống phiếu quản lý truyền thống đó là sử dụng phiếu giữ xe dựa trên bảng số xe. Cách làm này có rất nhiều hạn chế: • Mất thời gian ghi phiếu, gây ùn tắc xe tại thời gian cao điểm. • Mất nhiều nhân công cho việc quản lý giám sát phiếu giữ xe từ khi in ấn cho đến lúc sử dụng. • Giấy giữ xe mỏng rất dễ hư hại mất mát. • Tốn nhiều công đoạn cho việc ghi phiếu giữ xe theo từng ngày. • Khi lượng xe ra vào tập trung đông dễ gây ra tình trạng làm giả phiếu. Với cách này nhà trường phải thuê một nhóm nhân viên chuyên trách để trực và giữ xe. Họ quan sát xe vào ghi số xe và giao thẻ cho khách, quan sát xe ra và thu hồi thẻ xe. Điều này rất tốn nhân công, nếu làm việc căng thẳng thì có thể dẫn đến sai sót, thẻ xe có thể bị hỏng hoặc mất, khó khăn trong việc làm việc với khách khi khách làm mất thẻ xe. Ở những giờ cao điểm, lưu lượng xe cộ và người ra vào ra rất đông, thao tác bằng tay lại rất chậm có thể dẫn đến nhầm lẫn hoặc sơ suất trong khâu soát vé gây tổn thất cho nhà trường. Do vậy, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu cải tiến các giải thuật nhận dạng bảng số xe và xây dựng ứng dụng hệ thống nhận dạng bảng số xe phục vụ cho việc quản lý xe máy tại trường. Với hệ thống này, việc quản lý giữ xe sẽ được thực hiện một cách hoàn toàn tự động, giảm thiểu tối đa sai sót trong quá trình làm việc. Tăng năng suất làm việc của nhân viên trông giữ, thay vì phải có một nhóm thì khi sử dụng phần mềm chỉ cần một nhân viên thao tác là có thể điều khiển các luồng xe ra vào một cách dễ dàng và chính xác. Với mục tiêu trên, nhóm tập trung nghiên cứu các vấn đề sau: • Nghiên cứu các giải thuật xử lý ảnh bảng số xe. 5 • Nghiên cứu mạng nơron lan truyền ngược. • Nghiên cứu cải tiến giải thuật xử lý ảnh bảng số xe. • Nghiên cứu và viết ứng dụng phần mềm quản lý giữ xe. • Áp dụng những nghiên cứu và ứng dụng vào việc quản lý xe của nhà trường. 2.2. Nội dung nghiên cứu 2.2.1. Thu nhận ảnh và tiền xử lý Quá trình thu nhận ảnh trong hệ thống được thực hiện tự động thông qua một camera giám sát, ảnh thu được bao gồm biển cùng một phần của đuôi xe. Ảnh cần được xử lý trước khi nhận dạng bằng cách đưa ảnh về ảnh xám sau đó tăng độ tương phản để phân biệt rõ vùng nền và vùng biển số xe rồi được khử nhiễu thông qua bộ lọc trung vị. Tiếp theo ảnh được chuyển về dạng nhị phân rồi được lọc lại trung vị thêm 1 lần nữa nhằm mục đích khử nhiễu lần 2. Sau đó sử dụng phép toán hình thái dãn và co để loại bỏ triệt để những điểm đen gây nhiễu. 2.1.2 Kỹ thuật nhận dạng vùng chứa biển số xe Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp chính để giải quyết là phương pháp gán nhãn cho các thành phần liên thông và lấy thành phần liên thông theo điều kiện phù hợp để tách vùng chứa biển số xe. 2.1.3 Tách các ký tự Sau khi nhận diện được vùng chứa biển số,tiếp tục xử lý vùng biển số đã được tách từ ảnh gốc theo thứ tự xử lý là: • Lọc trung vị để khử nhiễu • Chuyển về ảnh xám • Cân bằng độ sáng • Chuyển về ảnh nhị phân • Xoay khung biển số rồi cắt vùng dư 6 • Sau đó nhị phân ngược biến các điểm ảnh trắng thành đen và ngược lại nhằm mục đích xử lý biển số • Dùng phép toán hình thái dãn và co để tách dòng biển số dựa trên lược đồ chiếu ngang của ảnh nhị phân ngược mà ta vừa biến đổi. Sau đó tách từng ký tự dựa theo lược đồ chiếu dọc của các vùng ngang mà ta tách ở trên. Sử dụng một số điều kiện để nâng cao khả năng lấy vùng ký tự. Cuối cùng thay đổi kích thước ảnh về 7x17 (pixel). 2.1.4 Kỹ thuật nhận dạng ký tự Phương pháp phổ biến nhất để nhận dạng ký tự là sử dụng mạng nơron tức là huấn luyện cho máy tính để nhận dạng các ký tự. 3. QUÁ TRÌNH THỰC HIỆN CÁC NỘI DUNG 3.1. Nghiên cứu, tìm hiểu công dụng của các phần mềm giữ xe hiện có Với nhu cầu cấp thiết trong việc quản lý xe máy trong những khu vực lớn, nhiều phần mềm giải pháp của các công ty đã ra đời. Trong bài giới thiệu này, nhóm xin được giới thiệu phần mềm Mắt Thần 2.0 của Công ty cổ phần PT và CG công nghệ Mắt Thần. Đạt giải Nhân Tài Đất Việt 2009 và Trí Tuệ Việt Nam 2006. Các tính năng của Mắt Thần 2.0: Các tính năng an ninh an toàn xe gửi • Cảnh báo xe vào gửi sử dụng thẻ không đăng ký (thẻ giả) • Cảnh báo biển số xe ra khác biển số xe vào trên cùng thẻ gửi xe • Cảnh báo xe vào gửi trùng với biển số xe đang gửi trong bãi • Cảnh báo tình huống sử dụng 1 thẻ để gửi nhiều xe • Cảnh báo xe vào gửi không đúng biển số đăng ký • Cảnh báo thẻ gửi xe hết hạn và sắp hết hạn thuê bao Các chức năng hỗ trợ xử lý các tình huống mất thẻ, mất xe: • Các chức năng tìm kiếm trong CSDL theo các tùy chọn tìm kiếm: biển số xe (một phần biển số xe), số thẻ, khoảng thời gian 7 • Tìm kiếm trong video hộp đen • Kết quả tìm kiếm bao gồm cả thông tin hình ảnh biển số xe, ảnh xe, ảnh mặt người vào gửi xe, ảnh mặt người mang xe ra khỏi bãi, ngày giờ… Quản lý tính phí • Tính phí gửi xe theo lượt • Tính phí gửi xe theo block • Tính phí gửi xe theo công thức riêng của nhà quản lý • Tùy chọn tự động in biên lai phí gửi xe khi xe ra Kết xuất báo cáo thống kê • Báo cáo thống kê doanh thu phí gửi xe theo thời gian, theo ca… • Báo cáo thống kê tình hình xe vào/ra theo phân loại xe, theo thời gian… • Báo cáo thống kê theo yêu cầu riêng của nhà quản lý Nhận dạng biển số xe • Tùy chọn chỉ nhận dạng biển số xe máy hàng dưới (mục đích thao tác nhanh, đơn giản cho nhân viên bảo vệ) • Tùy chọn nhận dạng cả hàng trên biển số xe máy • Tùy chọn chỉ nhận dạng hàng trên biển số xe máy một khi hàng trên còn nhận dạng được • Nhận dạng đầy đủ thông tin biển số ô tô (nhận dạng được mọi loại hình biển số ô tô Việt Nam đang lưu hành) Tính năng hộp đen • Lưu dữ liệu hộp đen nguyên bản • Lưu dữ liệu hộp đen kèm thông tin quẹt thẻ, nhận dạng • Lưu dữ liệu hộp đen kèm đầy đủ thông tin 8 Trích vùng chứa biển số Cách ly các ký tự Nhận dạng ký tự Xử lý kết quả Ảnh đầu vào • Các chế độ ghép kênh • Nhận dạng biển số và tìm kiếm biển số trong hộp đen Các giải pháp đồng bộ dữ liệu, xử lý sự cố • In danh sách xe đang gửi • Cho xe ra bằng tay • Quẹt thẻ cho xe ra khi mất kết nối đến server • Cho xe ra sử dụng thông tin lưu trong thẻ • Đồng bộ lại dữ liệu xe ra trong khoảng thời gian hệ thống gặp sự cố • Cơ chế backup và đồng bộ đảm bảo an toàn dữ liệu Việc nghiên cứu tìm hiều chức năng của các phần mềm hiện đang có trên thị trường nhằm mục đích làm cho phần mềm ứng dụng của nhóm nghiên cứu sẽ đáp ứng được đầy đủ các chức năng cần thiết và đảm bảo không bị lỗi thời so với những phần mềm đó. 3.2. Nghiên cứu giải thuật xử lý ảnh biển số xe. Yêu cầu của bài toán là áp dụng các thuật toán thích hợp tìm vùng chứa biển số, trích vùng biển số, cách li các kí tự trên biển số, từ đó máy tính có khả năng xử lí và nhận dạng được. Có thể tóm tắt yêu cầu của bài toán thành 3 bài toán chính: trích biển số xe, tách ký tự và xử lý các ký tự. Hnh 2: Các yêu cầu bài toán tự động nhận dạng biển số xe 3.2.1. Thu nhận ảnh và tiền xử lý Ảnh cần được xử lý trước khi nhận dạng bằng cách đưa ảnh về ảnh xám sau đó tăng độ tương phản để phân biệt rõ vùng nền và vùng biển số xe rồi được khử nhiễu thông qua bộ lọc trung vị. Tiếp theo ảnh được chuyển về dạng 9 nhị phân rồi được lọc lại trung vị thêm 1 lần nữa nhằm mục đích khử nhiễu lần 2. Sau đó sử dụng phép toán hình thái dãn và co để loại bỏ triệt để những điểm đen gây nhiễu. 3.2.1 1. Đưa ảnh về ảnh xám Để chuyển ảnh màu chụp từ camera về ảnh xám ta biết rằng ảnh là mảng số thực hai chiều ( ) yx I , , có kích thước (XxY), trong đó mỗi giá trị ( ) yx I , (tại một điểm ảnh), biểu thị mức xám của ảnh tại vị trí ( ) yx, tương ứng. Khi biết được thành phần 3 màu đỏ, xanh lá và xanh dương tại vị trí ( ) yx, bất kỳ, ta có thể sử dụng công thức để chuyển ảnh màu sang ảnh xám. 3.2.1 2. Tăng độ tương phản của ảnh xám Bước tiếp sau khi chuyển về ảnh xám đó là “Tăng độ tương phản của ảnh xám”. Histogram là một đặc trưng quan trọng của ảnh, dựa vào tổ chức đồ chúng ta có thể nhận dạng sơ về ảnh, có kết luận cơ bản về ảnh: ảnh sáng, tối, độ tương phản thấp, cao. Để tăng độ tương phản, ta sử dụng phương pháp trượt histogram về đầu nhằm giảm cường độ sáng của ảnh. Sau đó ta dãn tổ chức đồ để được ảnh có độ tương phản cao hơn 3.2.1 3. Lọc trung vị Với lọc trung vị, điểm ảnh đầu vào sẽ được thay thế bởi trung vị các điểm ảnh. Kỹ thuật này đòi hỏi các điểm ảnh trong cửa sổ phải xếp theo thứ tự tăng dần hay giảm dần so với giá trị trung vị. Kích thước cửa sổ thường được chọn sao cho số điểm ảnh trong cửa sổ ảnh là lẻ. Các cửa sổ thường dùng là 3x3, 5x5, 7x7. Lọc trung vị là phi tuyến vì: Trungvi(x(m)+y(m)) ≠ trungvi(x(m)) + trungvi(y(m)). Hữu ích cho việc loại bỏ các điểm ảnh hay các hàng mà vẫn bảo toàn độ phân giải. Hiệu quả giảm đi khi số điểm nhiễu trong cửa sổ lớn hơn hay bằng một nửa số điểm trong cửa sổ. 10 [...]... liệu mẫu học 3.3 Các công thức được sử dụng trong phần nghiên cứu giải thuật 3.3.1 Đưa ảnh về ảnh xám 15 Trong phần tiền xử lý ảnh , bước đầu tiên ta phải chuyển ảnh màu từ camera sang dạng ảnh xám để có thể xử lý Đề chuyển ảnh màu sang ảnh xám ta làm theo công thức: O(x,y)= IR(x,y) * 0.287 + IG(x,y) * 0.599 + IB(x,y) * 0.114 Trong đó: • x,y là toạ độ của điểm ảnh • IR thành phân màu đỏ tại màu I(x,y)... tách phần tiền cảnh ra khỏi hậu cảnh trong 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 Và đối tượng của chúng ta đó là biển số xe Chính xác hơn, ở đây chúng ta muốn tách vùng biển số ra khỏi vùng ảnh có cả phần đuôi xe để xử lý Kỹ thuật nhận dạng biển số xe dựa trên thuật toán gán nhãn liên thông sẽ gán cho mỗi thành phần... 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 Trong dòng thứ nhất của các pixel đen, một nhãn duy nhất được gán cho mỗi đường chạy liên tục của pixel đen Với mỗi pixel đen của các dòng tiếp theo, các pixel lân cận trên dòng trước và pixel bên trái được xem... 3.2.2 Kỹ thuật nhận dạng vùng chứa biển số xe Kỹ thuật được nhóm nghiên cứu sử dụng chính để giải quyết là phương pháp gán nhãn cho các thành phần liên thông và lấy thành phần liên thông theo điều kiện phù hợp Để phân tích các đối tượng trong ảnh, chúng ta cần phải phân biệt được các đối tượng cần quan tâm với phần còn lại của ảnh Những đối 12 tượng này có thể tìm ra được nhờ các kỹ thuật phân đoạn ảnh, ... hoá ảnh và thuật toán Ostu tìm ngưỡng T Ta có công thức tổng quát cho quá trình nhị phân hóa như sau: Với I(x,y) là ảnh kết quả; A(x,y) là ảnh nguồn T là một nhân tố vô cùng quan trọng mang tính quyết định sự thành bại của thuật toán Để tính T ta dùng thuật toán Ostu, đây là tên một nhà nghiên cứu người Nhật đã nghĩ ra ý tưởng cho việc tính ngưỡng T một cách tự động dựa vào giá trị điểm ảnh của ảnh. .. biển số xe Hình 5: Ví dụ thuật toán gán nhãn liên thông 3.2.3 Tách các ký tự Sau khi nhận diện được vùng chứa biển số, tiếp tục xử lý vùng biển số đã được tách từ ảnh gốc theo thứ tự xử lý là: • Lọc trung vị để khử nhiễu • Chuyển về ảnh xám • Tăng độ tương phản • Chuyển về ảnh nhị phân • Sau đó nhị phân ngược biến các điểm ảnh trắng thành đen và ngược lại nhằm mục đích xử lý biển số 3.2.4 Xoay khung... việc tách biển số thành 2 dòng ta phải xoay khung biển số theo độ nghiêng phù hợp Thuật toán Laplace 14 được sử dụng để lọc biên ảnh Sau đó sử dụng biên ảnh có được như là đầu vào của phương pháp Hough để lấy được độ nghiêng của biển số Có được góc nghiêng ta sử dụng phép tịnh tiến xoay để xoay ảnh Ý tưởng của cách tiếp cận này là: Biển số xe được bao bọc bởi đường viền Do đó, có thể dùng phương pháp... ảnh đầu vào nhằm thay thế cho việc sử dụng ngưỡng cố định Phương pháp này cho kết quả là mỗi ảnh khác nhau có một ngưỡng tương ứng khác nhau bằng các bước xử lý như sau: 17 B1 Chọn một giá trị khởi tạo cho T (nên chọn giá trị mang tính công thức, ví dụ T = (min + max) / 2, T = giá trị trung bình, tránh B2 dùng các giá trị mang tính định lượng thiết lập cứng) Phân hoạch ảnh sử dụng T kết quả của bước...3.2.1 4 Chuyển ảnh về dạng nhị phân Để chuyển ảnh về dạng nhị phân, ta sử dụng phương pháp phân ngưỡng Đây là một phương pháp phân đoạn thông dụng nhằm biến một ảnh đa cấp xám thành ảnh nhị phân (chỉ có 2 màu đen và trắng) Quá trình biến đổi ảnh đa cấp xám thành ảnh nhị phân (hay còn gọi là quá trình nhị phân hóa) Với T là ngưỡng, các điểm ảnh trên ngưỡng T là đối tượng và các điểm ảnh dưới ngưỡng... bên trái được xem xét Nếu bất kì pixel lân cận nào được gán nhãn, nhãn tương tự được gán cho pixel đen hiện thời, ngược lại nhãn tiếp theo chưa được sử dụng được chọn Thủ tục này được tiếp tục cho tới dòng cuối của ảnh Lúc kết thúc tiến trình này, một thành phần liên thông có thể chứa các pixel có các nhãn khác nhau vì khi chúng ta xem xét lân cận của pixel đen Pixel đối với lân cận trái và những lân . các giải thuật xử lý ảnh bảng số xe. 5 • Nghiên cứu mạng nơron lan truyền ngược. • Nghiên cứu cải tiến giải thuật xử lý ảnh bảng số xe. • Nghiên cứu và viết ứng dụng phần mềm quản lý giữ xe. •. thất cho nhà trường. Do vậy, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu cải tiến các giải thuật nhận dạng bảng số xe và xây dựng ứng dụng hệ thống nhận dạng bảng số xe phục vụ cho việc quản lý xe máy tại trường. Với. quản lý giữ xe. • Áp dụng những nghiên cứu và ứng dụng vào việc quản lý xe của nhà trường. 2.2. Nội dung nghiên cứu 2.2.1. Thu nhận ảnh và tiền xử lý Quá trình thu nhận ảnh trong hệ thống được