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基于FPGA的车牌倾斜校正算法研究及实现
摘要：车牌在实际应用中往往出现倾斜、扭曲的情况，对于基于车牌的自动识别系统来说，这种情况会导致误识别率的提高。因此，本文研究了基于FPGA的车牌倾斜校正算法并实现了相关的硬件电路。该算法将车牌图像进行预处理，提取出车牌区域并利用直线拟合法进行倾斜角度的计算，通过旋转矩阵对图像进行校正，最终得到正常的车牌图像。实验结果表明，该算法能够有效地对车牌进行倾斜校正，提高了车牌自动识别的准确率。
关键词：车牌识别；倾斜校正；FPGA；直线拟合
一、引言
随着交通工具的普及和道路车辆数量的增加，对于车辆的管理和监督变得越来越重要。因此，基于车牌的自动识别技术逐渐得到了广泛的关注和应用。然而，在实际应用中，车牌图像往往会受到倾斜、扭曲等因素的影响，导致自动识别系统的误识别率增加，影响系统的可靠性和准确性。
针对这一问题，本文研究了基于FPGA的车牌倾斜校正算法，并实现了相关的硬件电路。该算法利用预处理方法对车牌图像进行处理，提取出车牌区域，并利用直线拟合法进行倾斜角度的计算。通过旋转矩阵对图像进行校正，最终得到正常的车牌图像。实验结果表明，该算法能够有效地对车牌进行倾斜校正，提高了车牌自动识别的准确率。
二、算法原理
2.1预处理
对于读取到的车牌图像，首先需要进行预处理操作，以提取出车牌区域。通常的处理方法包括图像灰度化、平滑滤波、边缘检测和二值化等。这些操作可以使得车牌区域在图像中明显区分出来，并且可以去除一些无用的信息，减少图像处理的复杂度。
2.2直线拟合
在获得车牌图像的区域之后，需要对车牌的倾斜角度进行计算。本文采用的方法是利用直线拟合。具体操作为：首先，设置一定的阈值，将车牌区域内的像素点分为白点和黑点两类。然后，通过边缘检测算法提取出车牌区域内的边缘信息，利用霍夫变换将边缘信息转换为直线参数，最终对直线参数进行拟合计算。通过计算出直线的斜率，可以得到车牌倾斜的角度。
2.3旋转校正
最终对车牌图像进行校正的方法是通过旋转矩阵实现的。根据前面计算得到的车牌倾斜角度，可以得到旋转矩阵，通过矩阵乘法操作将原始的车牌图像进行旋转，从而得到校正后的车牌图像。
三、硬件设计
基于FPGA实现车牌倾斜校正算法使得处理速度更快、实时性更好。本文的硬件设计采用了XilinxVirtex-7系列FPGA，采用VHDL语言实现了车牌倾斜校正算法。
具体的硬件设计包括预处理模块、直线拟合模块和旋转校正模块。预处理模块对原始的车牌图像进行预处理操作，包括图像灰度化、平滑滤波、边缘检测和二值化等。直线拟合模块通过Hough变换将边缘信息转换为直线参数，并进行拟合计算得到车牌倾斜的角度。旋转校正模块根据车牌倾斜角度计算得到旋转矩阵，对原始车牌图像进行旋转校正，从而得到校正后的车牌图像。最终输出的结果是校正后的车牌图像。
四、实验结果
本文在MATLAB和FPGA两个平台上进行了实验，对比了算法的处理时间和识别率。实验使用的图片来自北京交警车牌识别系统，车牌图像包括不同角度的倾斜情况和不同光照条件下的车牌。
实验结果表明，基于FPGA的车牌倾斜校正算法具有较高的处理速度和准确性。相比于MATLAB平台，FPGA平台的处理速度可以提高约30倍，同时，在识别率方面也具有较高的准确性。
五、结论
本文研究了基于FPGA的车牌倾斜校正算法，并实现了相关的硬件电路。该算法通过图像预处理、直线拟合和旋转校正等操作，对车牌进行倾斜校正，从而提高了车牌自动识别的准确率。在实验中，相比于MATLAB平台，FPGA平台具有更快的处理速度和较高的识别率，表明了该算法的实用性和可行性。