Nghiên cứu các phương pháp áp dụng trong hệ thống tự động nhận dạng biển số xe

MỤC LỤC Mục lục Lời mở đầu Chƣơng 1: Tổng quan xử lý ảnh 1.1 Khái quát chung xử lý ảnh 1.1.1 Thu nhận ảnh 1.1.2 Tiền xử lý ảnh 1.1.3 Phân đoạn ảnh 1.1.4 Biểu diễn mô tả 1.1.5 Nhận dạng nội suy 1.2 Các vấn đề 1.2.1 Khái niệm điểm ảnh, ảnh số 1.2.2 Quan hệ điểm ảnh 10 1.2.3 Mức xám ảnh 11 1.2.4 Nhiễu 12 1.2.5 Độ phân giải ảnh 13 Chƣơng 2: Nhận dạng ảnh 15 2.1 Một số khái niệm 15 2.1.1 Khái niệm nhận dạng 16 2.1.2 Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch 16 2.1.3 Mô hình chất trình nhận dạng 16 2.2 Các kĩ thuật nhận dạng 19 2.2.1 Nhận dạng dựa theo miền không gian 19 2.2.2 Nhận dạng dựa theo cấu trúc 20 2.2.3 Nhận dạng dựa theo mạng noron 22 2.3 Nhận dạng kí tự mạng noron 26 2.3.1 Thu nhận ảnh kí tự 26 2.3.2 Phân tích ảnh 26 2.3.3 Tiền xử lý kí tự 27 2.3.4 Mạng noron nhận dạng kí tự 27 2.3.5 Hậu xử lý liệu 27 Chƣơng 3: Hệ thống nhận dạng biển số xe 28 3.1 Hệ thống nhận dạng biển số xe 28 3.1.1 Khái quát hệ thống nhận dạng biển số xe 28 3.1.2 Những yêu cầu với hệ thống nhận dạng biển số xe 29 3.1.3 Các toán nhận dạng biển số xe 29 3.2 Xây dựng chương trình nhận dạng biển số xe 32 3.2.1 Trích vùng biển số 32 3.2.2 Cách ly kí tự 35 3.2.3 Nhận dạng kí tự 36 3.2.4 Nâng cao chất lượng ảnh 37 3.3 Xây dựng ứng dụng 39 3.3.1 Phát biểu toán 39 3.3.2 Giao diện chương trình 40 Kết luận hƣớng phát triển 43 Tài liệu tham khảo 45 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Cùng với phát triển kinh tế, khoa học kỹ thuật nhu cầu lại ngày tăng, số lượng phương tiện giao thông đường ngày xuất nhiều, không ngừng tăng lên làm nảy sinh nhiều vấn đề việc kiểm soát quản lý phương tiện Thực trạng điểm trông giữ xe Việt Nam cho thấy vấn đề bất cập: việc xử lý thủ công (ghi lại biển số xe) gây tốn tiền thuê nhân công không hiệu quả, bãi đậu xe lớn Vì yêu cầu đặt cần xây dựng hệ thống tự động Một hệ thống hệ thống tự động nhận dạng biển số xe Từ thực trạng trên, em chọn đề tài “Nghiên cứu phương pháp áp dụng hệ thống tự động nhận dạng biển số xe” với mong muốn xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe tự động từ hình ảnh, phim thiết bị ghi hình kỹ thuật số Mục đích nhiệm vụ nghiên cứu Mục đích đề tài nghiên cứu tạo thống nhận dạng biển số xe tự động từ hình ảnh, phim thiết bị ghi hình kỹ thuật số, nhằm trợ giúp cho công tác phát xe vi phạm giao thông, chống trộm, quản lý, thu phí giao thông, kiểm soát xe đường biên giới, trạm gác cổng, công tác chống trộm, bãi giữ xe tự động… dễ dàng nhanh chóng Từ có nhìn tổng quan phương thức thực hay vấn đề gặp phải toán nhận dạng, kích thích đam mê khả nghiên cứu khoa học sinh viên nhằm phát triển nhiều ứng dụng thực tiễn liên quan tới nhận dạng như: Nhận dạng CMTND, hộ chiếu, mã vạch Nhiệm vụ đề tài là: - Nghiên cứu lý thuyết xử lý ảnh nói chung nhận dạng ảnh nói riêng - Nghiên cứu phương phương pháp nhận dạng kí tự mạng noron, kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh… - Tập trung nghiên cứu phương pháp hình thái học phương pháp chuyển đổi Hough, để đạt hiệu cao hệ thống tự động nhận dạng biển số xe - Nghiên cứu ngôn ngữ C# để tiến hành cài đặt chương trình ứng dụng tự động nhận dạng biển số xe Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu Đề tài tập trung nghiên cứu phương pháp áp dụng hệ thống tự động nhận dạng biển số xe bao gồm hai phương pháp là: - Phương pháp hình thái học - Phương pháp chuyển đổi Hough Trong phạm vi đề tài giới thiệu tổng quan xử lý ảnh, lý thuyết nhận dạng ảnh, kỹ thuật nhận dạng ảnh, ứng dụng hai phương pháp hình thái học, chuyển đổi Hough hệ thống nhận dạng biển số xe Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Đề tài “Nghiên cứu phương pháp ứng dụng hệ thống tự động nhạn dạng biển số xe” góp phần làm rõ ứng dụng phương pháp hình thái học phương pháp chuyển đổi Hough việc trích chọn, cách ly, nhận dạng ký tự biển số xe Qua ứng dụng vào toán tự động nhận dạng ảnh biển số xe nhằm giảm thiểu thời gian công sức cho người việc kiểm soát quản lý phương tiện giao thông Cấu trúc khóa luận Ngoài phần mở đầu, kết luận tài liệu tham khảo, khóa luận gồm ba chương: Chương 1: Tổng quan xử lý ảnh Chương 2: Nhận dạng ảnh Chương 3: Hệ thống nhận dạng biển số xe CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Khái quát chung xử lý ảnh Trong trường đại học, cao đẳng, xử lý ảnh trở thành môn học chuyên ngành sinh viên ngành CNTT, viễn thông Tuy nhiên giáo trình tài liệu lĩnh vực nước ta hạn chế Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng riêng cho Xử lý ảnh đưa vào giảng dạy bậc đại học nước ta khoảng chục năm Nó môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực cần nhiều kiến thức sở khác Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số môn học cho xử lý tín hiệu chung, khái niệm tích chập, biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, lọc hữu hạn… Thứ hai công cụ toán Đại số tuyến tính, xác suất, thống kê Một số kiến thức cần thiết Trí tuệ nhân tao, Mạng noron nhân tạo đề cập trình phân tích nhận dạng ảnh Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho trình xử lý ảnh số thuận lợi Năm 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo mạng noron nhân tạo, thuật toán xử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Để dễ tưởng tượng, ta xét bước cần thiết xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới thu nhận qua thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng lấy từ Camera, sau chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý (Máy ảnh số thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh tiếp nhận từ vệ tinh, quét từ ảnh chụp máy quét ảnh Dưới mô tả bước xử lý ảnh Hệ định Thu nhận ảnh Tiền xử lý Trích chọn đặc điểm Đối sánh rút kết luận Hậu xử lý Lưu trữ Hình 1.1 Các bước xử lý ảnh 1.1.1 Thu nhận ảnh Ảnh thu nhận qua camera màu đen trắng Thường ảnh nhận qua camera ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25 ảnh 25 dòng), có loại camera số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) loại photodiot tạo cường độ sáng điểm ảnh Camera thường dùng loại quét dòng, ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lượng ảnh thu nhận phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) 1.1.2 Tiền xử lý ảnh Sau thu nhận, ảnh thu nhiễu, độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét 1.1.3 Phân đoạn ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia câu, chữ địa tên người thành từ, chữ, số (hoặc vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn 1.1.4 Biểu diễn mô tả Đầu ảnh sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lận cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách đặc tính ảnh dạng thông tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác 1.1.5 Nhận dạng nội suy Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loại ảnh khác Theo lý thuyết nhận dạng, mô hình toán học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: - Nhận dạng theo tham số - Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… 1.2 Các vấn đề 1.2.1 Khái niệm điểm ảnh, ảnh số Gốc ảnh (ảnh tự nhiên) ảnh liên tục không gian độ sáng Để xử lý máy tính (số), ảnh cần phải số hoá Số hoá ảnh biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật vị trí (không gian) độ sáng (mức xám) Khoảng cách điểm ảnh thiết lập cho mắt người không phân biệt ranh giới chúng Mỗi điểm gọi điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt Pixel Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, pixel ứng với cặp tọa độ (x, y) Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định Kích thước khoảng cách điểm ảnh chọn thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần ảnh thật Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh Ảnh số tập hợp điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật 1.2.2 Quan hệ điểm ảnh Một ảnh số giả sử biểu diễn hàm f(x, y) Tập điểm ảnh S, cặp điểm ảnh có quan hệ với ký hiệu p, q Chúng ta nêu số khái niệm sau Lân cận điểm ảnh: Giả sử có điểm ảnh p toạ độ (x, y), p có điểm lân cận gần theo chiều đứng ngang (có thể coi lân cận hướng chính: Đông, Tây, Nam, Bắc) {(x-1, y); (x, y-1); (x, y+1); (x+1, y)} = N4(p) Trong đó: số giá trị logic, N4(p) tập điểm lân cận p Đông x Tây Nam (x-1,y-1) (x,y-1) (x+1,y-1) (x-1,y-1) (x,y) (x+1,y) (x-1,y+1) (x,y+1) (x+1,y+1) y Bắc ) Hình 1.2 Lân cận điểm ảnh có tọa độ (x,y) Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo NP(p) (Có thể coi lân cận 10 sử dụng phổ biến cho việc phân loại này, giải thuật so khớp mẫu (Template Matching) áp dụng tùy theo tình 33 3.2 Các bƣớc nhận dạng biển số Nhận dạng biển số xe toán dùng để đọc ảnh biển số xe lấy dạng ký tự để lưu trữ hay in ấn Bởi việc lưu trữ hay in ấn nguyên ảnh khác hẳn so với lưu trữ hay in ấn vài ký tự Chính mà việc nhận dạng biển số xe cần thiết quan trọng Ảnh biển số xe máy dùng nhận dạng biển số xe thật chụp máy ảnh hay máy quay Trong thực tế mà máy ảnh hay máy quay lại chụp có biển số xe không mà chụp hình xe có người nói chung cảnh bên Nhiệm vụ phải tách vùng chứa biển số chuyển thành ảnh đem vào hệ thống nhận dạng để xử lý Ảnh xử dụng hệ thống nhận dạng ảnh xử lý lần Sau có ảnh đầu vào xử lý ta tiến hành đến bước Các bước thực nhận dạng biển số mô tả hình 3.2 Ảnh đầu vào Cách ly kí tự Trích vùng biển số Xử lý kết Nhận dạng kí tự Hình 3.2 Các bước nhận dạng biển số 3.2.1 Trích vùng biển số Mục đích: Từ ảnh chụp bước thu nhận ảnh, áp dụng thuật toán trích vùng ảnh nhỏ chứa biển số Các phương pháp: Có nhiều phương pháp khác thực việc trích vùng biển số Tuy nhiên quy ba phương pháp là: 34 - Phương pháp dùng chuyển đổi Hough: Dựa vào đặc trưng cạnh biên trích được, áp dụng phương pháp xác định đường thẳng phép biến đổi Hough để phát cặp đường thẳng gần song song nghép thành biển số - Phương pháp khớp mẫu: Xem biển số đối tượng có khung riêng sử dụng cửa sổ dò để trích đối tượng đưa qua mạng noron để phân lại có phải vùng chứa biển số hay không - Phương pháp hình thái học: Dựa vào đặc trưng hình thái biển số xe màu sắc, độ sáng, đối xứng… để xác định trích ảnh biển số Trong chương trình nhận dạng biển số xe ta sử dụng kết hợp hai phương pháp chuyển đổi Hough hình thái học Cụ thể: Phương pháp chuyển đổi Hough: Các bước thực hiện: - Dò đặc trưng biên ngang, dọc: Làm bật viền bao tất đối tượng ảnh, có viền bao quanh biển số Sử dụng lọc gradien để trích đặc trưng cạnh dùng lọc sobel để tiến hành dò - Dùng chuyển đổi Hough tìm đoạn thẳng ngang dọc sở ảnh nhị phân biên cạnh thu bước - Tách đoạn thẳng ngang dọc cạnh biển số - Trích ứng viên biển số: Thành lập hình chữ nhật ứng viên cho biển số với tiêu chí cụ thể là: bốn đoạn thẳng thu qua đánh giá kích thước Ưu điểm: không phụ thuộc vào màu sắc biển xe 35 Nhược điểm: phụ thuộc lớn vào bước trích đặc trưng biên cạnh dẫn đến đoạn thẳng ứng viên thu thường ngắn nhiều so với chiều dọc chiều ngang biển số Phương pháp hình thái học: Dựa vào đặc trưng quan trọng biển xe máy biển xe máy có độ sáng (tức mức xám chuyển ảnh dạng xám) tương đối khác so với vùng khác ảnh, phân bố mức xám đồng biển số nhị phân hóa, vùng biển số đối tượng có đặc thù hình thái, phân biệt với vùng khác Các bước thực hiện: - Xác định ngưỡng xám: Thực chất phương pháp chọn cho ngưỡng xám để thực Thay vào đó, ngưỡng xám quét khoảng Thông qua lược đồ xám ta nhận thấy vùng biển số thường có độ sáng tương đối lớn từ 130-200 Vì ta xác định lược đồ xám lớn khoảng ngưỡng cần chọn thuộc vùng này, nhờ ta giảm thời gian lặp tìm ngưỡng xám - Nhị phân hóa ảnh xám đầu vào với ngưỡng xám xác định - Lọc nhiễu: Việc lọc nhiễu gây ảnh hưởng xấu tới đối tượng biển số xử lý toàn pixel ảnh làm mờ chi tiết ảnh - Gắn nhãn cho đối tượng lại ảnh nhị phân thu - Trích đối tượng ứng viên theo tiêu chí cụ thể biển số xe chiều cao, chiều rộng, tỉ lệ cạnh, diện tích, trọng tâm… Ưu điểm: đơn giản chọn xác vùng biển số Nhược điểm: thời gian xử lý lớn 36 Hình 3.3 Ảnh xám đầu vào lược đồ xám ảnh xám 3.2.2 Cách ly kí tự Mục đích: Tách thành tám ảnh đơn chứa kí tự từ ảnh vùng biển số thu Có nhiều phương pháp để thực nhiệm vụ như: tách tĩnh, lượng tử hóa vecto, lược đồ chiếu ngang dọc, mạng noron, trí tuệ nhân tạo, hình thái học… Chương trình ta dùng phương pháp hình thái học để thực Phương pháp hình thái học: Mỗi kí tự biển số đối tượng có đặc điểm hình thái cụ thể chiều rộng, chiều cao, tỉ lệ hai chiều… biến đổi tương đối (nếu ảnh biển số đưa kích cỡ) mà dựa vào ta tách cụ thể kí tự Từ ta có thuật toán tách kí tự từ ảnh xám biển số sau đây: Bước một: Đưa ảnh biển số độ phân giải sau thực xóa biên ảnh biển số Bước hai: Xác định ngưỡng xám để nhị phân ảnh biển số Khâu quan trọng, định tình xác việc nhận dạng kí tự Chọn ngưỡng xám theo bước sau: - Nâng cao tính tương phản biển số thuật toán cân hóa lược đồ xám 37 - Xác định ngưỡng xám ảnh mới, ngưỡng xám cần tìm - Lọc nhiễu để loại bớt đối tượng gán nhãn cho đối tượng lại - Tách kí tự thông qua đặc tính hình thái học Ưu điểm: không phụ thuộc vào độ nghiêng, nhiễu ảnh Nhược điểm: phụ thuộc vào độ xác ảnh nhị phân có lấy hết ảnh kí tự từ ảnh xám không 3.2.3 Nhận dạng ký tự Phương pháp phổ biến để nhận dạng ký tự dùng mạng noron, tức huấn luyện cho máy tính để máy tính nhận dạng kí tự Tuy vậy, số lượng ký tự biển số không nhiều nên để đảm bảo tốc độ xử lý chương trình ta chọn phương pháp hình thái học ký tự có đặc điểm hình thái riêng biệt phân biệt với Các bước thực hiện: - Quan sát chọn đặc tính phân biệt ký tự để xây dựng ma trận đặc tính - Xây dựng nhị phân tối ưu từ ma trận đặc tính tập ký tự thu từ bước tách ký tự - Kiểm tra xem số đặc tính đủ để nhận dạng chưa Nếu thiếu phải bổ sung, thừa phải lược bớt quay lại bước - Tiến hành nhận dạng sở nhị phân tìm Trong biển số xe có chữ số nên việc phân chia nhận dạng số chữ cần thiết Đối với thuật toán ta sử dụng đặc tính sau để nhận dạng kí tự số chữ Đối với chữ số: Số điểm cắt trục dọc, ½ trục dọc, trục ngang, số lỗ tròn, vị trí lỗ tròn Đối với chữ cái: Số lỗ tròn mở hay đóng trên, mở hay đóng dưới, trục dọc, trục ngang, số điểm cắt dọc ½, số điểm cắt ngang ½ 38 3.2.4 Nâng cao chất lƣợng ảnh Để hệ thống nhận dạng xác với ảnh đầu vào có chất lượng thấp cần phải có phần hệ thống để nâng cao chất lượng ảnh, phục vụ cho trình nhận dạng xác Ảnh đen trắng: Ảnh đen trắng bao gồm màu: màu đen màu trắng Người ta phân mức đen trắng thành L mức Nếu sử dụng số bit B=8 bít để mã hóa mức đen trắng (hay mức xám) L xác định : L=2B (trong ví dụ ta L=28= 256 mức) Nếu L=2, B=1, nghĩa có mức: mức mức 1, gọi ảnh nhị phân Mức ứng với màu sáng, mức ứng với màu tối Nếu L lớn ta có ảnh đa cấp xám Nói cách khác, với ảnh nhị phân điểm ảnh mã hóa bit, với ảnh 256 mức, điểm ảnh mã hóa bit Như vậy, với ảnh đen trắng: dùng bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, số mức xám biểu diễn 256 Mỗi mức xám biểu diễn dạng số nguyên nằm khoảng từ đến 255, với mức biểu diễn cho mức cường độ đen 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng Ảnh nhị phân đơn giản, phần tử ảnh coi phần tử logic Ứng dụng dùng theo tính logic để phân biệt đối tượng ảnh với hay để phân biệt điểm biên với điểm khác Tách nhiễu phân ngưỡng: Tách nhiễu trường hợp đặc biệt dãn độ tương phản hệ số góc α=γ=0 Tách nhiễu ứng dụng có hiệu để giảm nhiễu biết tín hiệu vào khoảng [a, b] Phân ngưỡng trường hợp đặc biệt tách nhiễu a=b=const Trong trường hợp này, ảnh đầu vào ảnh nhị phân (có mức) Phân ngưỡng 39 thường dùng kỹ thuật in ảnh màu ảnh gần nhị phân không cho ảnh nhị phân quét ảnh có nhiễu từ cảm biến biến đổi Trong toán nhận dạng biển số xe phân ngưỡng để ảnh đầu vào lại màu (tối sáng) để tiện cho việc xử lý sau Trong hệ thống có mức phân ngưỡng mặc định, số ảnh mức không phù hợp cần phải thay đổi để phù hợp Hình 3.4 Tách nhiễu phân ngưỡng Tăng giảm độ sáng cho ảnh: Phép tăng giảm độ sáng cho ảnh phép toán không phụ thuộc không gian, tức không phụ thuộc vào vị trí điểm ảnh Tăng giảm độ sáng vào độ tương phản cho ảnh để làm bật chữ số lên phân ngưỡng cho ảnh có chất lượng tốt Giả sử ta có ảnh I ma trận có kích thước m× n số nguyên c Khi đó, kỹ thuật tăng, giảm độc sáng thể hiện: for (i = 0; i < m; i + +) for (j = 0; j < n; j + +) I [i, j] = I [i, j] + c - Nếu c > 0: ảnh sáng lên - Nếu c < 0: ảnh tối 40 Lọc nhiễu: Cải thiện ảnh làm cho ảnh có chất lượng tốt theo ý đồ sử dụng Thường ảnh thu nhận có nhiễu cần phải loại bỏ nhiễu hay ảnh không sắc nét bị mờ cần làm rõ chi tiết đường biên ảnh Các toán tử không gian dùng kỹ thuật tăng cường ảnh phân nhóm theo công dụng: làm trơn nhiễu, biên Để làm trơn nhiễu hay tách nhiễu, người ta sử dụng lọc tuyến tính (lọc trung bình, thông thấp) hay lọc phi tuyến (trung vị, giả trung vị, lọc đồng hình) Từ chất nhiễu (thường tương ứng với tần số cao) từ sở lý thuyết lọc là: lọc cho tín hiệu có tần số thông qua Do đó, để lọc nhiễu người ta thường dùng lọc thông thấp (theo quan điểm tần số không gian) hay lấy tổ hợp tuyến tính để san (lọc trung bình) Để làm cạnh (ứng với tần số cao), người ta dùng lọc thông cao, lọc Laplace 3.3 Xây dựng ứng dụng 3.3.1 Phát biểu toán Tự động nhận dạng biển số xe công nghệ không phức tạp phải giải toán nhỏ: trích vùng biển số, cách ly ký tự, nhận dạng ký tự, nâng cao chất lượng ảnh … Qua thời gian học hỏi nghiên cứu em xây dựng chương trình ứng dụng nhận dạng biển số xe từ ảnh biển số xe ảnh biển số thu từ thiết bị thu nhận ảnh qua bước tiền xử lý (ảnh chứa vùng biển số) Để xây dựng chương trình ứng dụng, em giải toán cách ly ký tự, nhận dạng ký tự nâng cao chất lượng ảnh Đối với toán tự cách ly, nhận dạng ký tự, áp dụng phương pháp hình thái học phương pháp chuyển đổi Hough để giải Còn toán nâng cao chất lượng ảnh, áp dụng kỹ thuật tăng giảm độ sáng cho ảnh để 41 làm bật ký tự (với ảnh mờ) để kết nhận dạng xác Chương trình ứng dụng xây dựng ngôn ngữ lập trình C# với giao diện đơn giản, dễ sử dụng bao gồm chức nhận dạng nâng cao chất lượng ảnh đầu vào (sử dụng trường hợp chất lượng ảnh đầu vào kém, gây ảnh hưởng đến kết nhận dạng) 3.3.2 Giao diện chƣơng trình Hình 4.1 Giao diện chương trình Sau khởi động chương trình, chọn chức nạp ảnh để nạp ảnh xử lý trước qua bước tiền xử lý 42 Hình 4.2 Giao diện nạp ảnh Sau nạp ảnh chon chức nhận dạng Hình 4.3 Giao diện nhận dạng ảnh Với ảnh có chất lượng kém, kết nhận dạng không xác: 43 Hình 4.4 Giao diện nhận dạng ảnh có chất lượng Với ảnh có chất lượng chọn chức nâng cao ảnh để cải thiện chất lượng ảnh trước nhận dạng để có kết xác Hình 4.5 Giao diện nhận dạng sau nâng cao chất lượng ảnh 44 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận: Sau thời gian nghiên cứu tìm hiểu hệ thống nhận dạng biển số xe, tìm hiểu thêm phương pháp xử lý ảnh áp dụng hệ thống tự động nhận dạng biển số xe, em xây dựng chương trình ứng dụng nhận dạng biển số xe từ ảnh biển số Chương trình thực yêu cầu đặt nhận dạng biển số xe với giao diện việt hóa gần gũi, dễ sử dụng Tuy nhiên chương trình số hạn chế sau: tốc độ xử lý chậm, kết không xác với ảnh mờ, ảnh đầu vào ảnh xử lý qua bước tiền xử lý… Qua thời gian thực đề tài, em thu nhiều kiến thức bổ ích nhiều học quý báu, học hỏi kiến thức kinh nghiệm thầy cô giáo anh chị khoa Công nghệ thông tin Nhưng kiến thức kinh nghiệm có hạn, thời gian hạn chế nên chức chương trình đơn giản, việc thiết kế cài đặt chương trình chưa hoàn thiện phần mềm nhận dạng có ứng dụng cao thực tế, mang tính chất học hỏi, trao đổi Vì em tiếp tục nghiên cứu tìm hiểu thuật toán để giải tiếp nhược điểm lại hệ thống, tạo nên hệ thống hoàn chỉnh, có ứng dụng cao thực tiễn Hƣớng phát triển: Trong thời gian tới em hi vọng toán phát triển mức độ cao với giao diện đẹp, tiện dụng gần gũi với người dùng 45 Ngoài em mong muốn nâng cao hiệu chương trình nhận dạng kí tự, tách kí tự biển số trường hợp biển số bị nhiễu nhiều, thông tin nhiễu từ điều kiện môi trường Với mong muốn chương trình hoàn thiện, có ứng dụng cao thực tế em mong nhận phản hồi ý kiến đóng góp từ phía quý thầy cô toàn thể bạn quan tâm Cuối em xin trân trọng cảm ơn bảo tận tình cô giáo Th.S Lưu Thị Bích Hương giúp em hoàn thành thực hành này! Em xin chân thành cảm ơn! 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO Sách [1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ Nhập môn xử lý ảnh số Nhà xuất Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2003 [2] Võ Đức Khánh, Hoàng Văn Kiếm Giáo trình xử lý ảnh số Nhà xuất Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chi Minh [3] Nguyễn Kim Sách Xử lý ảnh Video số Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 1997 [4] Nguyễn Quốc Trung Xử lý tín hiệu lọc số Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2004 [5] Bhabatosh Chanda, Dwijesh Dutta Mạumder Digital Imge Processing and Analysis [6] Thomas Braunl, S Feyer, W Rapt, M Reinhardt Parallel Image Processing Springer, Prentice Hall of India, 2001 [7] Willam K Pratt Digital Image Processing: PIKS inside, Third Edition 2001, John Wiley& Sons, Inc 2.Các trang web http://vi.wikipedia.org/wiki/X%E1%BB%AD_l%C3%BD_%E1%BA%A3nh http://www.picvietnam.com/forum/forumdisplay.php?f=51 http://ebook.vietnamwebsite.net/read.php?418 47 [...]... sang dạng ký tự tương ứng và sắp xếp lại các ký tự dưới dạng text theo dạng ảnh văn bản 27 ban đầu CHƢƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 3.1 Hệ thống nhận dạng biển số xe 3.1.1 Khái quát về hệ thống nhận dạng biển số xe Hệ thống tự động nhận diện biển số xe là hệ thống sử dụng camera để thực hiện việc kiểm tra, xác định biển số của phương tiện một cách tự động, từ đó có khả năng hỗ trợ truy vấn các. .. nhất chứa biển số Các phương pháp: Có nhiều phương pháp khác nhau thực hiện việc trích vùng biển số Tuy nhiên có thể quy về ba phương pháp chính là: 34 - Phương pháp dùng chuyển đổi Hough: Dựa vào đặc trưng cạnh biên trích được, áp dụng các phương pháp xác định đường thẳng như phép biến đổi Hough để phát hiện các cặp đường thẳng gần song song nghép thành biển số - Phương pháp khớp mẫu: Xem biển số là đối... dụng trong hệ thống nhận dạng là ảnh đã được xử lý một lần Sau khi có ảnh đầu vào đã xử lý ta mới tiến hành đến các bước tiếp theo Các bước thực hiện nhận dạng biển số được mô tả dưới hình 3.2 Ảnh đầu vào Cách ly các kí tự Trích vùng biển số Xử lý kết quả Nhận dạng kí tự Hình 3.2 Các bước nhận dạng biển số 3.2.1 Trích vùng biển số Mục đích: Từ ảnh chụp được trong bước thu nhận ảnh, áp dụng các thuật... được áp dụng tùy theo từng tình huống 33 3.2 Các bƣớc nhận dạng biển số Nhận dạng biển số xe là bài toán dùng để đọc ảnh biển số xe lấy ra dưới dạng ký tự để lưu trữ hay in ấn Bởi vì việc lưu trữ hay in ấn nguyên một cái ảnh thì khác hẳn so với lưu trữ hay in ấn một vài ký tự Chính vì thế mà việc nhận dạng biển số xe là rất cần thiết và cũng khá là quan trọng Ảnh biển số xe máy được dùng trong nhận dạng. .. thông, hệ thống theo dõi an ninh, …), ứng dụng cục bộ hay diện rộng trên phạm vi công cộng, tính địa phương … Hình 3.1 Minh họa một hệ thống nhận dạng biển số xe 28 29 3.1.2 Những yêu cầu với hệ thống nhận dạng biển số xe Từ những yêu cầu phân loại cụ thể phong phú trên ta có thể rút ra những khó khăn mà một hệ thống nhận dạng biển số xe thông thường phải vượt qua để đạt được độ chính xác chấp nhận được... mạng noron Phương pháp nhận dạng ký tự bằng mạng nơron bao gồm các bước được mô tả như trong hình: Thu nhận ảnh ký tự Phân tích ảnh để tìm ký tự Tiền xử lý ký tự Mạng noron nhận dạng ký tự Hậu xử lý dữ liệu Hình 2.3 Các bước nhận dạng ký tự bằng mạng noron 2.3.1 Thu nhận ảnh kí tự Ảnh văn bản, tài liệu có thể được thu nhận bằng máy quét scanner, webcam, hoặc các thiết bị thu nhận ảnh thông dụng khác... riêng và sử dụng các cửa sổ dò để trích từng đối tượng đưa qua mạng noron để phân lại có phải là vùng chứa biển số hay không - Phương pháp hình thái học: Dựa vào đặc trưng hình thái của biển số xe như màu sắc, độ sáng, sự đối xứng… để xác định và trích ra ảnh biển số Trong chương trình nhận dạng biển số xe ta sử dụng kết hợp hai phương pháp là chuyển đổi Hough và hình thái học Cụ thể: Phương pháp chuyển... CHƢƠNG 2: NHẬN DẠNG ẢNH 2.1 Một số khái niệm Nhận dạng ảnh là giai đoạn cuối của các hệ thống xử lý ảnh Trong lý thuyết về nhận dạng nói chung và nhận dạng ảnh nói riêng có ba cách tiếp cận khác nhau: - Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian - Nhận dạng dựa vào cấu trúc - Nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng nơron Hai cách tiếp cận đầu là cách tiếp cận kinh điển Các đối tượng ảnh quan sát và thu nhận được... năng chứa biển số xe Giải quyết: - Phương pháp 1: “Phát triển vùng” là ảnh chứa biển số xe sẽ có những vùng đồng nhất mà cụ thể là “màu trắng” và có diện tích nhất định Như vậy ta sẽ áp dụng phương pháp phát triển vùng để tìm ra các vùng thỏa mãn đặc tính trên - Phương pháp 2: “Phép biến đổi Hough” là biển số xe có chứa các đường viền, nên chúng ta sử dụng phép biến Hough cho việc phát hiện các vùng... mang tính định tính (theo cấu trúc) Trong cách biểu diễn này, người ta quan tâm đến các dạng và mối quan hệ giữa chúng Giả thiết rằng, mỗi đối tượng được biểu diễn bởi một dãy ký tự, các đặc tính biểu diễn bởi cùng một số ký tự Phương pháp nhận dạng ở đây là nhận dạng logic, dựa vào hàm phân biệt Cách nhận dạng là nhận dạng các từ có cùng độ dài Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo NP(p) (Có thể ... Hệ thống nhận dạng biển số xe 3.1.1 Khái quát hệ thống nhận dạng biển số xe Hệ thống tự động nhận diện biển số xe hệ thống sử dụng camera để thực việc kiểm tra, xác định biển số phương tiện cách... đề tài Nghiên cứu phương pháp áp dụng hệ thống tự động nhận dạng biển số xe với mong muốn xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe tự động từ hình ảnh, phim thiết bị ghi hình kỹ thuật số Mục đích... quát hệ thống nhận dạng biển số xe 28 3.1.2 Những yêu cầu với hệ thống nhận dạng biển số xe 29 3.1.3 Các toán nhận dạng biển số xe 29 3.2 Xây dựng chương trình nhận dạng biển số xe