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    FPGA實(shí)現(xiàn)車牌的傾斜校正

    2014-10-21 19:53李佳悅
    科學(xué)時代·下半月 2014年12期

    李佳悅

    【摘 要】作為車牌識別系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),車牌傾斜直接導(dǎo)致車牌識別準(zhǔn)確率降低。本文主要基于FPGA實(shí)現(xiàn)車牌傾斜校正算法,完成如下功能:采用Hough變換計算傾斜角度,采用CO RDIC(坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字計算)算法計算三角函數(shù)值;采用雙線性插值實(shí)現(xiàn)重采樣。

    【關(guān)鍵詞】傾斜校正;FPGA;Hough變換;CO RDIC

    引言

    隨著我國科學(xué)和技術(shù)的日益發(fā)展,世界范圍內(nèi)汽車數(shù)量的增長,城市智能化交通系統(tǒng)(ITS, Intelligent Traffic System)[1]受到人們越來越多的關(guān)注并且成為了一個熱門的研究領(lǐng)域。車牌識別(LPR, License Plate Recognition)作為重要技術(shù)已經(jīng)成為系統(tǒng)關(guān)鍵部分的組成。采集到的車牌圖像在一定程度上存在著角度的傾斜,若傾斜角度偏大,則會干擾到了字符識別的準(zhǔn)確性,對字符進(jìn)行分割和識別等工作帶來相當(dāng)大的困擾。所以說車牌傾斜校正在車牌識別系統(tǒng)中起到了重中之重的地位?;贔PGA在硬件層面對車牌圖像進(jìn)行傾斜校正,根據(jù)傾斜校正算法的特點(diǎn)要求的是實(shí)時性和并行性,因此FPGA能很好的達(dá)到系統(tǒng)要求,無論是在速度、穩(wěn)健性、存儲容量、復(fù)雜環(huán)境等方面都可以有可觀的改善。并且基于FPGA的車牌圖像傾斜校正系統(tǒng)可以廣泛的應(yīng)用在車牌圖像處理和識別系統(tǒng)當(dāng)中。

    系統(tǒng)的整體框架設(shè)計

    如圖1所示為系統(tǒng)的整體設(shè)計框圖,車牌圖像經(jīng)過DA轉(zhuǎn)換模塊ADV7180轉(zhuǎn)換成圖像數(shù)據(jù),將數(shù)字圖像輸入到圖片輸入FIFO,再進(jìn)入到Hough變換模塊,同時由CORDIC算法得到的正余弦函數(shù)值存入片內(nèi)ROM后,將函數(shù)值送到Hough變換模塊進(jìn)行傾斜角度的測量,將角度存入片內(nèi)RAM中,進(jìn)入圖像旋轉(zhuǎn)模塊進(jìn)行圖像旋轉(zhuǎn),再對旋轉(zhuǎn)后的圖像進(jìn)行雙線性插值,將經(jīng)過傾斜校正的車牌圖像存入FIFO通過顯示控制器到D/A轉(zhuǎn)換模塊ADV7123,最后通過VGA顯示出傾斜校正后的車牌圖像。

    車牌傾斜校正的軟件實(shí)現(xiàn)

    對于車牌傾斜校正算法,要確定車牌的傾斜角,之后對其進(jìn)行旋轉(zhuǎn),采用Hough變換測得直線,從而得到傾斜角,在Hough變換的過程中通過CORDIC算法來實(shí)現(xiàn)正余弦三角函數(shù)值的確定,通過基于CORDIC算法的Hough變換實(shí)現(xiàn)得到傾斜角度,最后對圖像進(jìn)行相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)和插值,最終達(dá)到傾斜校正的目的。

    對于車牌傾斜校正算法的基本原理,Hough變換,CORDIC算法以及圖像旋轉(zhuǎn)原理和插值方法這些傳統(tǒng)的方法,經(jīng)過進(jìn)一步的研究后得出新的優(yōu)化算法。首先,傾斜校正算法由兩部分來完成,一個是通過Hough變換來求得車牌圖像的傾斜角度,第二部分是通過得到的傾斜角度,對車牌圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)為了產(chǎn)生“空洞現(xiàn)象”再進(jìn)行插值方法,最終得到結(jié)果圖像,以達(dá)到傾斜校正的目的。不論是Hough變換,還是旋轉(zhuǎn)變換,都需要大量的三角函數(shù)計算,在FPGA硬件實(shí)現(xiàn)中,通常都是使用三角函數(shù)查找表來完成,在這里,將用到的是基于CODRIC算法來得到三角函數(shù)值,并存在FPGA內(nèi)部的ROM中,來配合Hough變換的進(jìn)行。

    采用CORDIC迭代算法的流水線結(jié)構(gòu)[2],每一級CORDIC迭代運(yùn)算都采用獨(dú)立的一組運(yùn)算單元,流水線被填滿后,每個時鐘周期都會計算得到一組數(shù)據(jù),它的快速處理確保了數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時高速處理的前提,每一級功能的實(shí)現(xiàn)都迭代一次,移位的位數(shù)與當(dāng)前的迭代級數(shù)相等,選擇加減法的依據(jù)由該級中Z的最高符號位來決定,從而得到下一級運(yùn)算中的x、y、z值。經(jīng)過流水線運(yùn)算N級后,z等于0,x為初始值z0的余弦值,y為初始值z0的正弦值。每一級運(yùn)算單元的結(jié)構(gòu)主要由3個加(減)法器和2個移位器組成,級與級之間不需要其他的寄存器,直接相連。唯有值為arctan(2- i),可將其轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)后,在存儲單元內(nèi)提供查找表給每一級流水線。

    對于FPGA實(shí)現(xiàn)Hough變換主要分為對ρ值的計算和Hough變換空間點(diǎn)坐標(biāo)值累加兩部分。對于平面空間中的直線上的所有點(diǎn),在參數(shù)空間中的正弦曲線都將交于一點(diǎn),因此,對值進(jìn)行計算,并且逐次加1,完成累加后,設(shè)定閾值,因此,在閾值上的點(diǎn)就是參數(shù)空間中相交的這個點(diǎn),在平面空間中對應(yīng)的就是要檢測得到的直線,最后獲得傾斜角度。ρ值的計算過程,用乘法模塊計算α從CODRIC算法模塊中sinα和cosα得出的值和空間坐標(biāo)的x與y相乘的值,最后通過加法模塊的運(yùn)算得出ρ的值[3]。

    乘法模塊的作用是完成傾斜校正算法中Hough變換和旋轉(zhuǎn)算法中圖像坐標(biāo)變換所需要的乘法運(yùn)算。在Hough變換中x,y是8bit,在圖像旋轉(zhuǎn)中,正余弦三角函數(shù)值是16bit,由此,本系統(tǒng)中,構(gòu)造乘法模塊的規(guī)格是8bit×16bit,這樣才能進(jìn)行乘法運(yùn)算,在乘法模塊的輸入端是8bit和16bit的變量,輸出端為24bit的數(shù)據(jù)。

    符號運(yùn)算模塊的作用是完成傾斜校正算法中符號數(shù)的處理和運(yùn)算操作。這里主要是針對算法中的正余弦函數(shù)值以及在圖像旋轉(zhuǎn)算法中的減法運(yùn)算結(jié)果可能為正也可能為負(fù)。對于sin和cos可以通過對sin_sign和cos_sign賦值來表示,0正,1負(fù)。在圖像旋轉(zhuǎn)中,x,y則用x_sign和y_sign賦值表示,0正,l負(fù)[4]。通過對符號進(jìn)行異或運(yùn)算得到疊加運(yùn)算中的所有符號,最后得到運(yùn)算結(jié)果。

    仿真結(jié)果

    采用ModelSim仿真工具進(jìn)行仿真,下圖為對系統(tǒng)整體仿真的波形圖,并且對仿真的結(jié)果進(jìn)行了分析。

    角度的精確值與系統(tǒng)中處理過后的三角函數(shù)值,精度基本為10- 5,所得誤差在接受范圍內(nèi)。從仿真圖可以看到,該系統(tǒng)能完成對傾斜車牌圖像的校正,對于圖像的效果需要接下來的車牌識別的步驟得以完善,最終呈現(xiàn)出一副端正清晰地車牌圖像。

    參考文獻(xiàn):

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