2 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ СН
2.1 Особенности представления СН на изображении
Система распознавания изображений с СН работает со следующими классами изображений:- Изображение денежной купюры;
- Изображение автомобиля;
- Изображение контейнеров.
Каждый класс изображение имеет свои особенности, на основе которых возможно при поиске увеличить скорость, исключить вероятность ошибки или некорректного нахождения, при выделении символов обеспечить корректное выделения, при распознавании уже отдельных символов практически исключит вероятность ошибки.
Рассмотрим каждый класс изображений более подробно:
а) изображения денежной купюры. На изображении денежной купюры имеются два номера, первый находится в нижней части изображения, вторая в верхней, а номинал расположенный под вторым номером. Первый номер которой находится в нижней части купюры, подвергается воздействию помех (рисунок 2.1 а), так как он расположен на рисунке, это будет вызывать ошибки при распознании номера. Так как второй номер которой, находится в верхней части купюры (Рисунок 2.1 б) почти без препятствий, судя по этому не целесообразно тратить время для поиска и обработки двух номеров. Также проанализировал изображения можно увидеть, что при поиске номера купюры не нужно проходить эталоном номера по всему изображению, а только по верхней части купюры, а если сделать еще проекцию изображения верхней части (рисунок2.2), то возможно еще более сократить зону поиска, и исключить вероятность ошибки при поиске;
б) изображение автомобиля. При поиске государственных номеров автотранспорта также не нужно проходить эталоном по всему изображению,
Рисунок 2.1 - Бинаризоване изображение номеров купюры: а - номер расположен в нижней части купюры, б - номер расположен в верхней части купюры
Рисунок 2.2 - Бинаризоване изображение купюры и ее проекции верхней части: а - бинаризоване изображение купюры, б - проекция верхней части купюры
например в верхней части номер автомобиля может быть только когда машина проехала а это ненужное так как она была проанализирована в следующей фотографии. Поэтому целесообразно ограничить поиск на изображении которой не будь зоной поиска (рисунок 2.3) в зависимости от поставленной задачи, поэтому эта зона имеет буди регулируемой;
Рисунок 2.3 - Изображения автомобилей и зоны поиска государственного номера: а ¬ - автомобиль на расстоянии один метр; бы - автомобиль на расстоянии четыре метра
в) изображения контейнеров. Проанализировал изображения контейнеров, можно сделать выводы, что поиск номеров целесообразно делать по всем изображении, но в контейнеров есть три вида надписей (рисунок 2.4), т.е. надо делать три эталоны для поиска. Один вид номера на контейнере расположен в две строки (рисунок 2.4 в), поэтому для этого номера перед выделением каждого символа нужно еще добавить разделение линий, а только потом делать выделение каждого символа.
На основе полученных данных понятно что блок поиска номерного знака и блок выделения надо отделить соответственно для каждого класса изображений. Также шаг перехода эталона по изображению для каждого класса тоже можно установить свой. Например в горизонтальном отображении номера контейнера шаг по координате «x» можно сделать больше чем по координате «в», а в вертикальном номере шаг по координате «у» можно сделать больше чем по координате «х». Анализ шагов перехода эталонов по изображению для контейнеров, автомобилей и денежных купюр будет сделан в соответствующем им разделе.
Рисунок 2.4 - Виды номеров на контейнере: а - вертикальный надпись с одной линией номера; б - горизонтальный надпись с одной линией номера; в - горизонтальный надпись с двумя линиями номера