章飞

摘要：通过对车牌图像的研究与分析，提出了一种针对雾天车牌识别系统图像增强预处理的方法。该方法是在车牌图像的预处理过程中，采用了先进的暗原色先验去雾算法，对采集到的雾天车牌图像有很好的增强效果。实验结果验证该算法对雾天的车牌图像的识别率有很大的提高。

关键词：车牌识别；Retinex算法；暗原色先验去雾；Sobel算子

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)15-3659-03

Image Enhancement of License Plate Recognition System on Foggy Days

ZHANG Fei

(Anhui Vocational College of Defense Technology, Luan 237011,China)

Abstract: Through the research and analysis of license plate images, this thesis finds out a method of pre-treating image enhancement of li? cense plate recognition system on foggy days. This method applies the advanced algorithm of Haze Removal Using Dark Channel Prior to the pretreatment of license plates and has a good effect on the enhancement of collected license plates on foggy days. The experiment result verifies that this algorithm improves the recognition rate of license plates greatly on foggy days.

Key words: license plate recognition; Retinex; Haze Removal Using Dark Channel Prior; Sobel Operator

隨着城市化进程的发展，市区的交通日益繁忙并且出现了很多需要解决的交通问题，例如车辆在恶劣天气下行驶过程中不遵守交通规则，会带来交通隐患甚至交通事故，所以对于关键性的道路区域及十字路口违规车辆的车牌识别是智能交通系统中研究的一个热点。车牌识别系统虽然得到了广泛的应用，但是在恶劣天气等环境因素的影响下，车辆图像被摄像头获取以后，会因为雨雪雾天或者噪声干扰等情况使得图像模糊不清，车牌识别系统对车牌的识别率会严重下降，为了提高有雾天气下车牌的识别率，必须使用特定的算法对车牌图像进行图像增强。目前使用的图像增强方法有多种，例如直方图均衡、Retinex算法、暗原色先验去雾算法等等。

图3暗原色先验去雾算法增强后的图像

车牌图像经过增强预处理后，为了比较是否对车牌的识别率有明显的提高，我们首先对两幅图像灰度化，然后使用sobel边缘检测算子提取图像边缘，得到了图4和图5两幅车牌边缘图像。……