Nghiên cứu đề xuất các phương pháp bóc tách biển số xe sử dụng công nghệ xử lý ảnh

Luận Văn Tốt Nghiệp BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LÊ ANH DUY Nghiên cứu đề xuất phương pháp bóc tách biển số xe sử dụng công nghệ xử lý ảnh Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC KỸ THUẬT VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN VĂN ĐỨC HÀ NỘI – 2016 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp LỜI NÓI ĐẦU Xử lý ảnh số lĩnh vực phát triển Khái niệm xử lý ảnh thị giác máy – Computer vision có liên quan tới nhiều lĩnh vực hướng nghiên cứu khác Từ năm 1970 mà lực tính tốn máy tính ngày trở nên mạnh mẽ hơn, máy tính lúc xử lý tập liệu lớn hình ảnh, đoạn phim kỹ thuật liên quan đến thị giác máy hay xử lý hình ảnh số nghiên cứu nhiều ngày Ngày nay, ứng dụng xử lý ảnh trở nên rộng lớn đa dạng ứng dụng lĩnh vực từ quân sự, khoa học, vũ trụ, y học, sản xuất, tự động hóa Trong thời gian thực luận văn tốt nghiệp cao học, giúp đỡ thầy giáo hướng dẫn em bước tiếp cận nghiên cứu từ sở ban đầu xử lý ảnh số đến lý thuyết ứng dụng lọc làm biên – kiến thức quan trọng trình nhận dạng ảnh Nhất lĩnh vực quản lý giao thơng, để làm tăng tính tự động hóa quản lý phương tiện xe cộ, công nghệ nhận dạng biển số xe tự động dựa tảng xử lý ảnh –thị giác máy tính ngày đầu tư nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu suất việc nhận dạng Dưới hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Văn Đức, với nhận thức tầm quan trọng công nghệ xử lý ảnh với lợi ích thiết thực mà mạng lại việc đại hóa, tự động hóa giao thơng thơng minh, nên em định lựa chọn đề tài: “Nghiên cứu đề xuất phương pháp bóc tách biển số xe sử dụng công nghệ xử lý ảnh” Qua đây, em xin chân thành cảm ơn thầy giáo – PGS.TS Nguyễn Văn Đức, tận tình dẫn em kiến thức chun mơn giúp em hồn thành đồ án Em xin gửi lời cảm ơn tới nhóm Xử Lý Ảnh phịng thí nghiệm Thơng Tin Vô Tuyến – Wicom Lab Ths Nguyễn Đức Quảng tạo điều kiện giúp đỡ em trình nghiên cứu, thử nghiệm thực luận văn Bên cạnh kết đạt nhiều thiếu sót khơng thể tránh khỏi đồ án Em mong nhận đóng góp ý kiến quý thầy cô bạn Hà Nội, ngày 25 tháng 09 năm 2016 Học viên: Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH SÁCH CÁC KÍ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU 11 Lý chọn đề tài 11 Lịch sử nghiên cứu 11 Mục đích nghiên cứu luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu 12 Mục tiêu đề tài 12 Phương pháp nghiên cứu 12 Nội dung luận văn 13 GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH 14 Lịch sử phát triển xử lý ảnh 14 Quá trình xử lý ảnh 14 Ảnh số 15 Điểm ảnh 15 Ảnh số 15 Kích thước ảnh 16 Phân loại ảnh số 16 1.3.4.1 Ảnh màu RGB 16 1.3.4.2 Ảnh đa mức xám 17 1.3.4.3 Chuyển từ ảnh màu sang ảnh xám 18 1.3.4.4 Ảnh nhị phân 18 1.3.4.5 Chuyển ảnh xám sang ảnh nhị phân 19 Các phép tốn hình thái học ảnh 20 Phép toán dãn nở: 20 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thơng Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp Phép tốn co: 21 Phép toán mở 21 Phép tốn đóng 21 Kỹ thuật phân vùng ảnh 22 Điểm biên đường biên 22 Phân vùng ảnh sử dụng phương pháp biên 22 Q trình dị biên 23 Phương pháp dò biên trực tiếp 23 Phương pháp dò biên gián tiếp 23 CÁC PHƯƠNG PHÁP LÀM NỔI BIÊN 25 Dò biên 25 Phương pháp Sobel 25 Thuật toán 25 Phương pháp Canny 27 Khử nhiễu dùng lọc Gaussian Laplacian 28 Tính Gradient ảnh 30 Xác định hướng cạnh 30 Loại bỏ điểm cực đại 31 CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP CANNY 33 Đặc điểm hạn chế phương pháp Canny 33 Phương pháp cải tiến 34 Giải thuật tìm biên Canny [22][7][9] 34 Mục tiêu việc cải tiến phương pháp Canny 35 Thiết kế cải tiến 36 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 40 Quá trình nhận dạng biển số xe 40 Một số phương pháp trích vùng biển số xe 41 Phương pháp dử dụng thuật toán biên Sobel [18] 41 Phương pháp sử dụng lọc Canny [19] 43 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp ỨNG DỤNG BỘ LỌC CANNY CẢI TIẾN VÀO ANPR 45 Nhận dạng biển số xe tự động ANPR 45 Đặc trưng biển số xe Việt Nam [23] 45 Ứng dụng vào nhận diện biển số xe tự động 46 Nhận ảnh từ camera 46 Tiền xử lý ảnh 46 5.2.2.1 Chuyển sang ảnh xám 47 5.2.2.2 Lọc nhiễu làm mịn 48 Tìm vị trí biển số 49 5.2.3.1 Làm bật sườn dọc sườn ngang 49 5.2.3.2 Nhị phân hình ảnh biên sử dụng Sobel 50 Trích xuất biển số 55 Ứng dụng vào nhị phân cô lập ký tự biển số 55 Tiền xử lý ảnh biển số xe 55 Làm biên sử dụng Canny cải tiến 56 Tái tạo ký tự 56 KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ 59 Kết cải tiến phương pháp Canny 59 Kết ứng dụng phương pháp Canny cải tiến vào nhị phân biển số xe ANPR 62 KẾT LUẬN 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 PHỤ LỤC 69 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực tham khảo có dẫn chứng cụ thể Hình ảnh sử dụng luận văn có trích dẫn đầy đủ từ tài liệu tham khảo Dữ liệu hình ảnh sử dụng cho thử nghiệm đánh giá thuật toán cung cấp cho phép phịng thí nghiệm Thơng Tin Vô Tuyến –Wicom Lab, Đại học Bách Khoa Hà Nội Học viên: Lê Anh Duy Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp DANH SÁCH CÁC KÍ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Từ gốc Dịch nghĩa ANPR Automatic Number Plate Recognition Nhận diện biển số xe tự động CRS Computer Recognition Systems Các hệ thống nhận dạng máy tính RGB Red, Green, Blue Đỏ, Xanh lá, Xanh lam ĐH BKHN Đại học Bách Khoa Hà Nội Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1-1 Q trình xử lý ảnh 14 Hình 1-2 Phối trộn màu bổ xung 16 Hình 1-3 Ảnh Lena màu RGB 17 Hình 1-4 Ảnh Lena-đa mức xám 17 Hình 1-5 Ảnh Lena dạng nhị phân 19 Hình 1-6 Ngưỡng động OTSU 20 Hình 1-7 Ví dụ điểm biên đồ thị cường độ điểm ảnh 22 Hình 1-8 Điểm biên đồ thị vi phân 23 Hình 1-9 Q trình dị biên 23 Hình 2-1 Ảnh gốc Albert Einstein 26 Hình 2-2 Ảnh sau tìm cạnh hướng dọc 26 Hình 2-3 Ảnh sau tìm cạnh hướng ngang 27 Hình 2-4 Sơ giải thuật Canny 28 Hình 2-5 Phân bố Gaussian 29 Hình 2-6 Chia hướng cạnh 31 Hình 2-7 Điểm lân cận pixel theo hướng cạnh 31 Hình 2-8 Điểm lân cận hướng 32 Hình 3-1 Logo ĐH BKHN sau biên 33 Hình 3-2 Sơ đồ tổng quan giải thuật tìm biên Canny 34 Hình 3-3 Ví dụ đầu phương pháp Canny sau cải tiến 35 Hình 3-4 Loại bỏ điểm khơng phải biên 36 Hình 3-5 điểm lân cận điểm biên theo hướng xét 37 Hình 3-6 Ngưỡng đôi cho độ tương phản hai bên điểm biên 37 Hình 3-7 Thuật tốn sau cải tiến 38 Hình 3-8 Thuật tốn tơ màu điểm biên theo độ tương phản C 39 Hình 3-9: Ảnh đầu vào 39 Hình 3-10 Kết sau giải thuật Canny 39 Hình 3-11 Kết việc cải tiến Canny 39 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 4-1 Các bước trình nhận dạng biển số xe 40 Hình 4-2 Làm biên sử dụng phương pháp Sobel [18] 41 Hình 4-3 Sử dụng phép chiếu ngang [18] 42 Hình 4-4 Sử dụng phép chiếu tách ký tự khỏi biển số [18] 42 Hình 4-5 Sử dụng lọc Canny làm cạnh biển số [19] 43 Hình 4-6 Tìm cạnh mạnh tìm cạnh đứng [19] 44 Hình 4-7 Phát biển số xe [19] 44 Hình 5-1 Ảnh xám bit 48 Hình 5-2 Ảnh sau làm mờ lọc Gaussian 49 Hình 5-3 Hiện biên lọc Sobel theo phương ngang 50 Hình 5-4 Biểu đồ thể giá trị ngưỡng mức xám ảnh 51 Hình 5-5 Nhị phân làm vùng biển số 52 Hình 5-6 Biến đổi hình thái học liên kết vùng trắng nhỏ 52 Hình 5-7 Sơ đồ trình phát vùng biển số xe 53 Hình 5-8 Vẽ đường bao chữ nhật quanh vùng trắng 53 Hình 5-9 Trích lọc hình chữ nhật thỏa mãn điều kiện kích thước tỉ lệ cạnh biển số xe 54 Hình 5-10 Kích thước biển số tơ Việt Nam (Thơng tư 36_2010_TT-BCA) 54 Hình 5-11 Chọn đối tượng theo mật độ điểm trắng hình chữ nhật 55 Hình 5-12 Hình ảnh biển số 55 Hình 5-13 Làm mờ biển số lọc Gaussian 56 Hình 5-14 Nổi biên sử dụng phương pháp Canny 56 Hình 5-15 Nổi biên sử dụng phương pháp Canny cải tiến 56 Hình 5-16 Các ký tự sau tái tạo 57 Hình 5-17 Ký tự sau giãn nở 57 Hình 5-18 Làm mịn 57 Hình 5-19 Lọc vụn 58 Hình 6-1 Ảnh ban đầu 59 Hình 6-2 Ảnh biên phương pháp Canny 59 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 6-3 Ảnh biên phương pháp Canny cải tiến 60 Hình 6-4 Ảnh xám đầu vào 60 Hình 6-5 Nổi biên dung Canny 61 Hình 6-6 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=10, Sub255=-10 61 Hình 6-7 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=40, Sub255=-40 62 Hình 6-8 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=80, Sub255=-80 62 Hình 6-9 Tập ảnh thử nghiệm –ảnh chụp ban đêm điều kiện thiếu sáng 63 Hình 6-10 Khơng sử dụng Canny cải tiến – Tỉ lệ trích chọn 1167/3170 63 Hình 6-11 Không sử dụng Canny cải tiến – Tỉ lệ trích chọn 1510/3170 64 Hình 6-12 Ứng dụng Canny cải tiến nhị phân biển số nhị phân OTSU 65 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 10 Luận Văn Tốt Nghiệp Sau làm mòn, ảnh đốm vụn trắng nhỏ, vùng có diện tích kích thước nhỏ bị gán mức Sử dụng thư viện OpenCv, tìm Contour (đường bao vùng trắng) đưa điểm bên Contour có kích thước diện tích nhỏ giá trị Ta thu kết nhị phân biển số xe: Hình 5-19 Lọc vụn Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 58 Luận Văn Tốt Nghiệp KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ Kết cải tiến phương pháp Canny Bằng việc thực cải tiến phương pháp Canny cách thêm thông tin biến đổi mức xám vùng ngăn cách điểm biên, đầu phương pháp Canny cải tiến có đặc điểm, thơng tin hỗ trợ tốt cho phép nhận dạng đặc trưng, phân tách nhận dạng ký tự Đầu phương pháp Canny cho ta đường biên trắng đen, sau cải tiến, đường biên phân loại dựa theo hai vùng xám hai bên biên mà ngăn cách Hình 6-1 Ảnh ban đầu Hình 6-2 Ảnh biên phương pháp Canny Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 59 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 6-3 Ảnh biên phương pháp Canny cải tiến Bằng cách sử dụng thông số ngưỡng TH, TL, Sub0, Sub255 hợp lý trường hợp cụ thể, lọc Canny cải tiến cho kết tốt cho trình xử lý sau Ứng dụng lọc Canny làm biển số xe với thông số thiết lập khác nhau: Hình 6-4 Ảnh xám đầu vào Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 60 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 6-5 Nổi biên dung Canny Hình 6-6 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=10, Sub255=-10 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 61 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 6-7 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=40, Sub255=-40 Hình 6-8 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=80, Sub255=-80 Bằng việc chọn ngưỡng thích hợp, kết làm biên loại bỏ nhiều biên đối tượng cần xử lý nhận dạng Kết ứng dụng phương pháp Canny cải tiến vào nhị phân biển số xe ANPR Xây dựng phần mềm tự động nhận dạng cho tập ảnh chụp phương tiện đầu vào Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 62 Luận Văn Tốt Nghiệp trạm thu phí, sử dụng phương pháp Canny cải tiến vào trình nhận diện biển số xe Tập ảnh thử nghiệm: 3170 ảnh Hình 6-9 Tập ảnh thử nghiệm –ảnh chụp ban đêm điều kiện thiếu sáng Hình 6-10 Khơng sử dụng Canny cải tiến – Tỉ lệ trích chọn 1167/3170 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 63 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 6-11 Khơng sử dụng Canny cải tiến – Tỉ lệ trích chọn 1510/3170 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thơng Trang: 64 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 6-12 Ứng dụng Canny cải tiến nhị phân biển số nhị phân OTSU Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 65 Luận Văn Tốt Nghiệp KẾT LUẬN Trong trình tìm hiểu thực luận văn định hướng thầy hướng dẫn luận văn đạt kết sau:  Tìm hiểu cách tổng quan vấn đề xử lý ảnh phát biên ảnh Hệ thống hóa phương pháp phát biên Đưa nhận xét, đánh giá phương pháp phát biên có lựa chọn phương pháp phù hợp đê cải tiến trình phát biên  Đặc biệt việc phát biên sử dụng thuật toán Canny cải tiến phần đạt kết tốt việc phát biên số nhược điểm cần khắc phục  Trong trình tìm hiểu tơi tích lũy them cho kiến thức lập trình Matlab Mặc dù bước đầu, kết giúp ích cho tơi tìm hiểu sau để thu kết tốt Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 66 Luận Văn Tốt Nghiệp TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Canny, John, "A Computational Approach to Edge Detection," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol PAMI-8, No 6, 1986, pp 679-698 [2] Lim, Jae S., Two-Dimensional Signal and Image Processing, Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1990, pp 478-488 [3] Parker, James R., Algorithms for Image Processing and Computer Vision, New York, John Wiley & Sons, Inc., 1997, pp 23-29 [4] R Deriche, Using Canny's criteria to derive a recursively implemented optimal edge detector, Int J Computer Vision, Vol 1, pp 167–187, April 1987 [5] Lindeberg, Tony "Edge detection and ridge detection with automatic scale selection", International Journal of Computer Vision, 30, 2, pp 117—154, 1998 (Includes the differential approach to non-maximum suppression.) [7] Moeslund, T (2009, March 23) Canny Edge Detection Retrieved December 3, 2014 [8] Thomas B Moeslund Image and Video Processing August 2008 [9] Green, B (2002, January 1) Canny Edge Detection Tutorial Retrieved December 3, 2014; archived here [10] Li, Q., Wang, B., & Fan, S (2009) Browse Conference Publications Computer Science and Engineer Help Working with Abstracts An Improved CANNY Edge Detection Algorithm In 2009 Second International Workshop on Computer Science and Engineering proceedings: WCSE 2009: 28–30 October 2009, Qingdao, China (pp 497–500) Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society [11] Mallat S, Zhong S Characterization of Signals from Multi scale Edges [J] IEEE Trans on PAMI, 1992, 14 (7):710-732 [12] Zhou, P., Ye, W., & Wang, Q (2011) An Improved Canny Algorithm for Edge Detection Journal of Computational Information Systems, 7(5), 1516-1523 [13] Otsu N A threshold selection method from gray-level histograms IEEE Trans Systems, Man and Cybernetics, 9(1):62-66, 1979 [14] P T N Q Hoan, Xử lý ảnh, Học viện Cơng nghệ Bưu Chính Viên Thơng, 2006 [15] PGS.TS Nguyễn Văn Ba, Nhập môn xử lý ảnh, Viện công nghệ thông tin- Đại học Bách Khoa Hà Nội [16] Kwaśnicka, Halina; Wawrzyniak, Bartosz (2002), "License plate localization and recognition in camera pictures" AI-METH 2002 – Artificial Intelligence Methods November 13–15, Gliwice, Poland, retrieved 2014-01-13 [17] An Approach To License Plate Recognition" University of Calgary 1996 Retrieved 2012-0124 [18] B.SC Thesis: Algorithmic and Mathematical principles of ANPR systems Author: ONDREJ MARTINSKY, BRNO university of Technology [19] Automated Number Plate Recognition Using Hough Lines and Template MatchingAuthor: Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 67 Luận Văn Tốt Nghiệp Saqib Rasheed, Asad Naeem and Omer Ishaq Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2012 [20] OpenCV 2.4.13.1 documentation, Copyright 2011-2014, opencv dev team [21] The OpenCV Tutorials Release 2.4.10.0 [22] Syed Irfanullah, Azeezullah, Danh Anh Huynh , Canny Edge Detection Report [23] "Thông tư số 36/2010/TT-BCA ngày 12/10/2010 Bộ Công an," Bộ Công an, 2010 [24] R Gonzalez and R Woods Digital Image Processing, Addison Wesley, 1992, pp 414 - 428 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 68 Luận Văn Tốt Nghiệp PHỤ LỤC Chương trình Matlab cải tiến Canny clear all; clc; %Input image img = imread (input.jpg'); %Show input image figure, imshow(img); % ??? img = rgb2gray(img); %convert RGB image to grayscale img = double(img); %convert to double precision %Value for Thresholding T_Low = 0.075; % ??? T_High = 0.175; % ???? %Gaussian Filter Coefficient B = [2, 4, 5, 4, 2; 4, 9, 12, 9, 4;5, 12, 15, 12, 5;4, 9, 12, 9, 4;2, 4, 5, 4, ]; B = 1/159.* B; % ???? %Convolution of image by Gaussian Coefficient A=conv2(img, B, 'same'); Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 69 Luận Văn Tốt Nghiệp %Filter for horizontal and vertical direction KGx = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]; KGy = [1, 2, 1; 0, 0, 0; -1, -2, -1]; %Convolution by image by horizontal and vertical filter Filtered_X = conv2(A, KGx, 'same'); Filtered_Y = conv2(A, KGy, 'same'); %Calculate directions/orientations arah = atan2 (Filtered_Y, Filtered_X); arah_tem = arah; arah = arah*180/pi; % da thay doi mien gia tri (scale) cua cac diem anh pan=size(A,1); leb=size(A,2); %Adjustment for negative directions, making all directions positive for i=1:pan for j=1:leb if (arah(i,j) T_High) if (BW(i-1,j-1) > BW(i-1,j+1) || BW(i+1,j-1) > BW(i+1,j+1) || BW(i,j-1) > BW(i,j+1) || BW(i-1,j-1) > BW(i+1,j-1) || BW(i-1,j) > BW(i+1,j) || BW(i-1,j+1) > BW(i+1,j+1)) T_res(i, j) = 255; else T_res(i,j) = 0; end %Using 8-connected components elseif ( BW(i+1,j)>T_High || BW(i-1,j)>T_High || BW(i,j+1)>T_High || BW(i,j-1)>T_High || BW(i-1, j-1)>T_High || BW(i-1, j+1)>T_High || BW(i+1, j+1)>T_High || BW(i+1, j-1)>T_High) T_res(i,j) = 255; else T_res(i,j) = 128; end; end; end; edge_final = uint8(T_res.*1); %Show final edge detection result figure, imshow(edge_final); Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 72 ... XE Quá trình nhận dạng biển số xe Tiền xử lý ảnh đầu vào Tìm vị trí biển số Trích xuất biển số Trích xuất kí tự Tìm vị trí kí tự biển số Tiền xử lý ảnh biển số Tiền xử lý ảnh kí tự Nhận dạng kí... ảnh xuất biển số xe với kích thước nhỏ Q trình xử lý khơng phải tính tốn vùng khơng có biển số Tiền xử lý ảnh Ảnh đầu vào trình xử lý biển số ảnh thu từ camera có chứa phương tiện với biển số xe. .. dạng biển số xe Hình 4-1 Các bước trình nhận dạng biển số xe Tiền xử lý ảnh đầu vào: Quá trình tiền xử lý ảnh đầu vào để lọc bỏ nhiễu, lựa chọn khu vực xử lý ảnh thay xử lý toàn ảnh, chuyển đổi ảnh