基于Matlab的真伪车牌识别系统的研究

周芳芹 汤剑

摘 要：判断车辆牌照的真伪一直是困扰交警的热点问题，交警需要通过反复摸索和仔细观察来判断沿途经过车辆的牌照是不是伪造车牌。真车牌表面经过特殊处理具有在太阳光直射下不反光，而在灯光直射下会反光的特点，文章结合Matlab在图像处理方面的优势，提出一种基于Matlab的真伪车牌识别系统。通过压力感应车辆经过，闪光灯拍摄，图片预处理，图像亮度分析四个步骤来实现快速辨别真伪车牌。

关键词：压力感应；车牌反光；图像亮度分析

中图分类号：TP751 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）11-0050-02

Abstract： Judging the authenticity of the vehicle license plate has been a hot issue puzzling the traffic police. Traffic police need to repeatedly explore and carefully observe to judge whether the license plate of the vehicle passing along the road is a forged license plate. The surface of real license plate has the characteristics of not reflecting under the direct sunlight but reflecting under the direct light. This paper proposes a real and fake license plate recognition system based on Matlab in combination with the advantages of Matlab in image processing. Through four steps of the pressure-induced vehicle passing， flash shooting， image preprocessing， and image brightness， the true and false license plates are quickly recognized.

Keywords： pressure sensing； license plate reflection； image brightness analysis

汽车号牌是准许汽车上道行驶的法定凭证，是道路交通管理部门、社会治安管理部门及广大人民群众监督汽车行驶情况，识别、记忆与查找的凭证。但是有许多人为了逃避监督而去使用伪造车牌。传统判断真伪车牌的方法是由交警通过经验进行判断。排查率低而且受人为因素影响大。而且当假车牌通过电子眼系统时，识别出来的也是伪造车牌，所以很难对使用伪造车牌的人进行处罚，并且需要花大量的时间去查询真实违规车辆。为了准确、快速的识别车牌的真伪，本文考虑设计一种基于Matlab的真伪车牌识别系统，该系统主要是通过闪光灯抓拍车牌，然后利用Matlab分析图像亮度特征，提取出反光矩形区域，得出车牌真伪结论。整个识别系统具有检查时间短，排查率高的优点，而且经过处理的图片可以传递给车牌识别系统进行智能识别。真伪车牌识别系统主要包括：（1）压力感应汽车的经过；（2）闪光灯拍摄取图；（3）图片亮度分析；（4）报警通知四个步骤。其中第三步图片亮度分析是利用Matlab辅助处理拍摄的图片、进行车牌真伪识别的，是本系统的关键。具体是利用Matlab先进行图像预处理，再进行图像亮度识别，最后判断车牌真伪。

系统流程图（如图1）。

1 压力感应车辆经过

首先通过设置在路面下方的感应线来感知汽车的压力。其中，感应线是一个压电薄膜传感器，当薄膜在受压的情况下，两端产生电压差，当压力越大则产生的电压差越大。而压电薄膜与电容C和电阻R形成感应回路。当车辆经过时，压电薄膜感受到压力就会在感应回路中产生脉冲电流，并反馈给系统表明有车辆通过，系统便可以控制相关的采录设备进行图像捕捉了。

2 闪光灯拍摄取得车辆图像

闪光灯可以在很短时间内发出很强的光线，是照相感光的摄影配件。多用于光线较暗的场合瞬间照明。用短时间所发出的光照来使车牌反光，并用高速摄影机拍摄车辆影像。高速摄影机可以捕捉高速运动的物体，可以拍摄到正在运动的车辆。提高清晰度便于判断车牌的真伪。

3 利用Matlab进行图像的处理

这是快速、准确识别车牌真伪的关键步骤，我们主要使用了Matlab的图像三维可视化来分析已经拍摄的图像，图像亮度越高在图像中像素就集中于峰值尖端部分，再通过等高线图来找出车牌反光的区域，利用反光的区域是否存在来判断车牌的真伪。

3.1 图像噪声处理

将图像导入到Matlab中，添加0.02的椒盐噪声，然后使用3X3的模板进行中值滤波，经过处理的图片车牌部分比原来要清楚许多。

3.2 图像亮度分析

将滤波过后的图像使用d=double（a（：，：，1））；命令将图像转变为双精度数据类型然后在命令栏输入mesh（d）；生成三维图像；圖中峰值部分就是车牌反光的部位。

再输入contour（d）；可以得到等高线图（图6），等高线图中加框矩形区域就是对应图5中的高点部分。可以很快速的被辨别。

3.3 真伪车牌判断

当图像检测出有反光的矩形区域特征时，则所检测的汽车号牌为真车牌并将图片送入车牌识别系统进行识别和查验。如果图片未检测到反光特征说明所检测的汽车号牌是可疑车牌，系统就会通知沿路交警对该车进行现场查验。

4 结束语

本系统与传统的辨别方法相比，利用了电脑辅助软件MATLAB来帮助分析拍摄图像，所以具有快速，识别率高的优点。而且能避免人为因素的影响。可以很有效的减少伪造车牌的出现，维护交通秩序，帮助交警减少负担。

参考文献：

[1]郑继刚.MATLAB在数字图像处理中的应用[J].保山师专学报，2009，28（05）：76-79.

[2]肖玉芝.基于MATLAB滤波算法对图像噪声信号处理的实现[J].微计算机信息，2012，28（10）：478-480.

[3]王璐.基于MATLAB的车牌识别系统研究[D].上海交通大学，2009.

[4]杨保和.金刚石薄膜压力传感器研制[D].河北工业大学，2003.

[5]索珠峰，陈敬月，曹曦文，等.基于MATLAB的车牌识别系统[J].电子世界，2016（24）：135+168.

[6]毛龙州.闪光灯在拍摄中的妙用[N].电脑报，2004-06-14（D02）.

[7]盛德兵，周志卫，张建.高速摄影运动分析系统测量误差研究[J].科技视界，2013（01）：57+91.