原文传递
基于OMAP-L138图像采集处理的研究与实现
| 论文题名： | 基于OMAP-L138图像采集处理的研究与实现 |
| 关键词： | 图像预处理;图像采集;智能交通系统;车牌识别;边缘检测 |
| 摘要： | 随着社会和科技技术的发展，人们在日常生活中对图像信息需求也日益增大，图像采集技术得到了飞速发展。同时在智能交通系统中为了解决交通系统中交通阻塞、道路停车、交通事故等问题使得车牌识别技术也得到快速发展。该技术在高速公路路口收费系统，公共停车场收费系统中应用广泛,主要是在获取车牌图像的基础上，分步骤对车牌图像进行预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别的处理来完成车牌识别。 本文采用TI OMAP系列的OMAP-L138 EVM作为开发平台。该开发平台具有高性能，低功耗，高集成度等特性广泛应用在多媒体应用开发中。同时OMAP-L138处理器是基于ARM+DSP的双核架构，通过TI提供的Codec Engine软件框架实现双核之间无缝连接。ARM主要负责上层应用程序和任务的调度，DSP负责实时性较强、计算量大的任务。通过双核架构使得各系统独立控制，从而提高了代码执行效率，大大降低了功耗。 本平台下主要采用了 USB接口的UVC摄像头作为图像采集设备，实现了在V4L2框架下图像的捕获，同时完成了捕获图像的JPEG压缩编码。本文实现了在已获取车牌牌照基础上通过JPEG解码获取车牌RGB数据然后进行图像灰度化、图像二值化、图像的去噪处理和图像的边缘检测等图像算法处理来实现车牌定位。接着采用垂直投影的方法完成对字符分割，再将分割字符采用重心归一化的方法进行归一化处理。最后分析基于模板匹配和基于BP神经网络匹配的字符识别算法完成了车牌识别算法的研究。实验表明BP神经网络识别算法识别率更准确，时间性能更优。在算法实现的基础上根据TI xDAIS标准所提供的规则和指南将车牌识别算法封装为算法库函数，可以通过Codec Engine框架调用，实现了车牌识别算法在DSP端的运行,进一步优化了算法的时间性能，也降低了该算法在其他平台下移植的难度。 |
| 作者： | 欧阳朝 |
| 专业： | 通信与信息系统 |
| 导师： | 管庆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
