1 Chương 1. GIỚI THIỆU 1.1. Lý do chọn đề tài: Các bãi giữ xe hiện nay còn có vấn đề bất cập như: Tốn nhiều nhân công; An toàn chưa cao, vẫn còn xảy ra hiện tượng mất xe; Vé xe bằng giấy, dễ bị mất hay nhàu nát. Do đó cần có một hệ thống bãi giữ xe tự động. Đề tài này xây dựng một mô hình bãi giữ xe tự động. 1.2. Mục tiêu Xây dựng mô hình hệ thố ng giữ xe tự động như Hình 1.1 Dựa trên mô hình này, chúng ta tiếp tục đầu tư kinh phí để nâng cấp thành Hệ thống bãi giữ xe tự động ứng dụng cho bãi giữ xe trường Đại học Lạc hồng, Đồng nai. Hình 1.2.1: Mô hình hệ thống giữ xe tự động 1.3. Tình hình trong và ngoài nước Hệ thống bãi giữ xe tự động được quan tâm nghiên cứu nhiều, cụ thể sản phẩm mắt thần 2.0 của Phòng thí nghiệm, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Bộ quốc phòng, Việt nam đã tung ra thị trường. 2 1.4. Giới hạn đề tài: Đề tài này chỉ thực hiện một mô Mô hình Hệ thống giữ xe tự động, với điều kiện ảnh biển số xe không quá mờ, ánh sáng không quá chói, những thông số này sẽ ảnh hưởng đến độ tin cậy của hệ thống. 3 Chương 2. NỘI DUNG THỰC HIỆN 2.1. Thu nhận ảnh bằng camera Dùng một camera quan sát có độ phân giải lớn hơn 2Mpixels để thu nhận ảnh biển số xe vào/ra bãi xe. 2.2. Tách biển số xe: Sơ đồ thuật tốn tách biển số xe Hình 2.2.1: Sơ đồ chi tiết của khối tách biển số 2.3. Nhị phân hóa biển số xe và xác định vùng màu trắng: Việc xử lý hình ảnh BSX thu nhận được với ảnh đen trắng sẽ làm đơn giản bài tốn nhận dạng hơn so với xử lý ảnh màu. Ví dụ cho hai ảnh gốc có biển số như sau: Tìm vùng màu trắng Xác đònh vùng chứa biển số Cắt vùng chứa biển số Tìm góc nghiêng và xoay Cắt chính xác biển số Ảnh RGB Ảnh RGB chỉ chứa biển Dò tìm các cạnh của biển số. Tính tỷ lệ của chiều cao trên chiều n gang. Biến đổi ảnh RGB J ảnh đen trắng. Đánh số các vùng màu trắng. Tìm các vùn g có diện tích phù hợp. Cắt vùng lớn hơn biển số trong ảnh RGB. Biến đổi san g ảnh xám (Gray). Biến đổi ảnh xám J đen trắng. Dùng biến đổi Randon tìm góc nghiêng. Xoa y ảnh tuyến tính. Phân tích giản đồ ngang dọc. Xác đònh tọa độ cắt ngang, dọc. Cắt chính xác biển số. 4 Ảnh góc Ảnh trắng đen Hình 2.3.1: Chuyển ảnh GRB sang ảnh BW Sơ đồ thuật giải của bước tìm và tách vùng màu trắng: Hình 2.3.2: Sơ đồ thuật giải tìm và tách vùng màu trắng 5 2.4. Xác định vùng chứa biển số Ảnh nhận được sau khi nhị phân hóa sẽ có nhiều vùng màu trắng, và biển số sẽ nằm trong vùng màu trắng thỏa điều kiện theo quan sát bằng mắt thường: • 0.75 < chiều cao / chiều ngang < 0.91 • 16000 ≤ S_pixel_trắng ≤ 61000 • ≤ S_pixel_trắng / S_biển số ≤ 0.7 Hình 2.4.1. Hình dạng biển số khi bị nghiêng Hình 2.4.2. Biển số sau khi nhị phân 2.5. Cắt vùng chứa biển số Hình 2.5.1. Hình thể hiện vùng ảnh cần tách ra với biên an toàn Trong chương trình, người thực hiện chọn vùng biên an toàn là 30 pixel. Ở đây, chúng ta có thể thấy các điều kiện trên chưa chặt chẽ, vì vậy ta lưu tất cả các thông số “ x, y, W, H ” của vùng chứa biển số vào biến “ r ”. 6 Lưu đồ thuật giải của bước xác định vùng chứa biển số và cắt thô: Hình 2.5.2. Sơ đồ thuật giải của bước xác định vùng chứa biển số và cắt thô 7 2.6. Tìm góc nghiêng và xoay ảnh 2.6.1. Dùng phép biến đổi Radon: Dùng để biến đổi các ảnh trong không gian 2 chiều với các đường thẳng thành miền Radon, trong đó mỗi đường thẳng trong ảnh sẽ cho 1 điểm trong miền Radon. Công thức toán học của biến đổi Radon: () ( ) ∫ +∞ ∞− +−= dsssAR θθρθθρρθ cossin,sincos, Phương trình trên biểu diễn việc lấy tích phân dọc theo đường thẳng s trên ảnh, trong đó ρ là khoảng cách của đường thẳng so với gốc tọa đô O, và θ là góc lệch so với phương ngang. Hình 2.6.1.1. Phương pháp biến đổi Radon Trong xử lý ảnh số, biến đổi Radon tính toán hình chiếu của ma trận ảnh dọc theo 1 hướng xác định. Hình chiếu của 1 hàm số 2 chiều là f(x,y) la tập hợp các tích phân đường. Hàm Radon tính toán tích phân đường dọc theo các tia song song theo các p hương khác nhau ( bằng cách xoay hệ trục tọa độ xung quanh O theo các giá trị θ khác nhau ), chiều rộng của các tia là 1 pixel. Hình dưới đây biểu diễn 1 hình chiếu đơn giản theo 1 giá trị của góc θ . Hình 2.6.1.2. Hình chiếu đơn giản theo góc θ 8 Công thức tổng quát trên có thể viết lại như sau: ∫ ∞ ∞− +−= ')cos'sin',sin'cos'( dyyxyxfR θθθθ θ Với ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − = ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ y x y x θθ θθ cossin sincos ' ' Hình sau sẽ biễu diễn phương pháp biến đổi Radon dưới dạng hình học: Hình 2.6.1.3. Phương pháp biến đổi Radon dưới dạng hình học 2.6.2. Các bước thực hiện biến đổi radon: B1. Biến đổi ảnh về ảnh nhị phân. B2. Thực hiện biến đổi Radon trên ảnh biên với θ = 0:179 Giá R của biến đổi Radon được biểu diễn như sau: 9 B3. Tìm giá trị lớn nhất của R trong biến đổi Radon. Vị trí các giá trị lớn nhất này tương ứng với các giá trị của đường thẳng trong ảnh ban đầu. 2.6.3. Tìm góc nghiêng và xoay ảnh Ảnh góc Ảnh trắng đen Ảnh có kích thước nhỏ hơn 5000pixels Ảnh được xoay nằm ngang Hình 2.6.3.1. Ảnh biển số sau khi xoay về phương ngang. 10 Hình 2.6.3.2. Thuật giải tìm góc nghiêng biển số 2.6.4. Cắt biển số chính xác 1600 < diện tích vùng trắng < 6100 0.73 < width/height < 0.77 0.6 < số pixel trắng / số pixel đen < 0.7 Hình 2.6.4.1. Biển số sau khi cắt hoàn chỉnh