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基于FPGA面向车牌识别图像增强算法的设计与实现
摘要：
随着车辆数量的快速增长，车牌识别与车牌识别图像增强的技术越来越受到广泛的关注。本文提出了一种基于FPGA的车牌识别图像增强算法设计及其实现方法。
通过对车牌图像的预处理，采用局部自适应直方图均衡化算法进行图像增强，使车牌图像具有更高的对比度和更清晰的细节信息。结合FPGA的高速处理能力和并行处理优势，将算法实现在XilinxZynq系列FPGA芯片中。
利用XilinxVivado设计环境，采用Verilog硬件描述语言实现车牌识别图像增强算法，将算法的模块化设计方便地部署在FPGA芯片中。通过对实验结果的分析，证明该算法能够有效地提高车牌识别的精度和速度，具有较高的应用价值和实现可行性。
关键词：车牌识别；图像增强；FPGA；Verilog；局部自适应直方图均衡化
一、引言
车牌识别是一种基于数字图像处理和模式识别技术的智能交通管理系统，随着车辆数量的不断增加，车牌识别技术变得越来越受到关注。同时，对于车牌图像的增强和优化也是车牌识别技术中一个重要的研究方向。由于环境光线、摄像头分辨率、车牌质量等各种因素的影响，车牌图像通常存在低对比度、噪声、模糊等问题，这些问题对于车牌识别的准确度和速度会造成一定的影响。
针对车牌识别图像增强问题，本文提出了一种基于FPGA的车牌识别图像增强算法设计及其实现方法。通过对车牌图像的预处理，采用局部自适应直方图均衡化算法进行图像增强，使车牌图像具有更高的对比度和更清晰的细节信息。结合FPGA的高速处理能力和并行处理优势，将算法实现在XilinxZynq系列FPGA芯片中。利用XilinxVivado设计环境，采用Verilog硬件描述语言实现车牌识别图像增强算法，将算法的模块化设计方便地部署在FPGA芯片中。通过对实验结果的分析，证明该算法能够有效地提高车牌识别的精度和速度，具有较高的应用价值和实现可行性。
二、相关技术
2.1车牌识别技术
车牌识别技术是一种智能交通管理系统的基础技术之一，其主要应用于车辆追踪、车速监控、车道偏移检测等方面。车牌识别技术的主要步骤包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等。其中图像预处理是车牌识别结果的关键步骤之一，具有较大的影响。常用的图像预处理技术包括灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
2.2图像增强技术
图像增强技术是一种通过数学方法对图像进行处理来改进图像质量和表现的技术。常用的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度增强、亮度调整等。直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，其主要原理是通过对图像的灰度级进行映射，来使得图像的灰度分布更加均匀，从而提高图像的对比度。
2.3FPGA技术
FPGA是一种可编程逻辑器件，其具有高速处理能力和并行处理优势，并且具有应用领域广泛、适应性强等特点。FPGA技术在车牌识别技术中的应用也越来越广泛，其主要优点包括加速计算速度、减少功耗、提高精度等。
三、算法设计
本文提出的车牌识别图像增强算法主要包括图像预处理和图像增强两个部分。图像预处理主要包括灰度化、二值化、边缘检测等操作，通过对车牌图像的预处理来提高识别率和精度。图像增强主要采用局部自适应直方图均衡化算法，通过特定的均衡化映射，提高图像的对比度和细节信息，从而提升车牌识别效果。
3.1图像预处理
图像预处理主要是对原始图片进行预处理，提高后续处理过程中的效率和准确率。本文采用了灰度化、二值化、边缘检测等操作。灰度化可以将RGB彩色图像转化为灰度图像，可以消除色彩对图像处理过程和识别过程的影响。二值化可以将灰度图像转化为二值图像，凸显图像的边缘特征。边缘检测可以进一步凸显图片的边缘特征。
3.2图像增强
图像增强是为了使车牌图像更加清晰、明亮、对比度更强。本文中采用了局部自适应直方图均衡化算法进行图像增强。局部自适应直方图均衡化算法的主要思想是将图像分为若干个子图，对每个子图内的灰度级进行均衡化。这种处理方式将均衡化的方式局限在一个子图内，减少了过度增强的现象。
四、算法实现
本文的算法采用Verilog硬件描述语言进行实现，并将其部署在XilinxZynq系列FPGA芯片中。该芯片集成了ARM处理器和FPGA逻辑单元，具有高速处理和并行处理的优势。
通过Vivado设计环境，将算法进行模块化设计，采用管道流水线的方式将其部署在FPGA中。图1是算法模块的结构图。
（插入图1）
图1算法模块结构图
该算法主要包括图像预处理和图像增强两个部分。分别采用灰度化、二值化、边缘检测等操作以及局部自适应直方图均衡化算法进行图像增强。
五、实验结果
为了验证所提出的车牌识别图像增强算法的有效性和实际应用价值，在出租车数据集上进行了实验。实验平台为XilinxZynq系列FPGA芯片和Cortex-A9CPU。