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作者：武昌理工学院 肖亚伦 夏攀 翟照发
指导教师：邹熙 唐穗欣

　　作品简介　　

 　　系统结构与功能说明：
　　本系统由图像采集模块、图像预处理模块、数字识别模块、图像显示模块组成。图像采集模块由高速CMOS摄像头OV7670和FIFO芯片AL422组成;图像预处理和数字识别由主控ARM芯片完成;图像显示模块由SSD1289主控的TFTLCD组成，图像显示模块在摄像状态下以30帧速显示实时环境，当进入图像分析状态时将实时显示图像处理步骤。本系统达到了英文和数字字符的识别功能，并且可以从一张复杂环境下的车牌图像中识别出其中的字符，最后将识别结果显示在TFT上。

　　系统使用说明：
　　启动电源开关，系统进行整机复位，初始化完成后系统立即进入摄像状态，将待识别字符移入摄像区域内。按下拍照键后，系统按照图像处理的步骤完成识别，最后将识别结果打印在LCD上。

　　平台选型说明

　　考虑到图像处理算法的复杂性和TFT LCD显示的大数据量，而且本次使用ARM芯片是基于ARM-cortex-M低功耗系列内核的，具有诸如单周期乘法指令、FSMC高速外部外设总线、大容量内部高速FLASH等优良特性，而且兼具低功耗设计的要求，所以本系统采用嵌入式平台进行开发。

　　设计说明

　　设计方案：
　　本系统要完成的目标是将现实环境图像采集到内部FLASH,再对图像进行一系列预处理、字符定位、字符分割、特征提取、模板匹配等操作，最后将字符的识别结果打印在TFT LCD上。本系统涉及外设硬件少、整体功耗低、识别率高，具有很好的产品化特性。
　　摄像头部分采用Ommivison公司的30万像素COMS摄像头ov7670,ov7670图像传感器，体积小、工作电压低，并且兼容I2C总线进行编程，该产品VGA图像最高到30帧/秒。具有RawRGB,RGB(GRB4:2:2,RGB565/555/444),YUV(4:2:2)和YCbCr(4:2:2)等多种输出格式，为了和TFT LCD兼容，故本系统采用RGB565、QVGA输出格式。　　

　　另外为了使摄像头图像数据采集速度和ARM的处理速度匹配，故使用了3M bit的FIFO芯片AL422.AL422具有独立读写接口，并且最高可以达到50MHZ的数据读取速度，当主控芯片接收到ov7670的场同步信号后将一帧图像数据从FIFO的DRAM中读取到大容量内部FLASH中。　　

 　　在图像数据采集之后，将RGB565数据进行灰度预处理，所谓灰度，就是指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。它是进行图像处理的基础。
　　计算公式如下：　　

 　　一般来说，整个字符识别过程必须经过字符定位、字符分割、字符识别，而它们的前提就是图像的二值化，并且其结果的好坏将直接影响字符分割和字符识别的性能指标。图像的二值化就是对图像进行阈值化分割，将目标字符从背景分离出来，而图像二值化的关键在于阈值的选取。
　　设计说明因为一般的环境是具有双峰值的图像，所以本系统采用了OTSU全局阈值算法，对于字符的提取和背景的抑制有很好的效果。　　

 　　OTSU算法也称最大类间差法，有时也称之为大津算法，被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。基于以上的分析，本系统在嵌入式平台实现此算法能较好的改善系统的抗环境因素干扰。
　　进行了二值化之后，要将待识别字符提取出来，第一步就是字符定位。本系统采用了行扫描法进行字符上下界边界的定位，对二值处理之后的图像进行逐行逐像素点相比较判断跳跃点次数的方法来寻找字符部分的上下界，通过下图可以看出穿过字符区域的灰度值具有十分明显的峰谷特征，这个特征完全可以作为判断所在行是否穿过字符所在区域的标准。　　

 　　软件总体流程图：　　

 　　作品特色

　　本系统证实了字符识别在嵌入式平台可以很良好的实现，而且在保证速度的同时通过改进算法来提高识别率。而且经过实践证明，在字符倾斜、字符反光等恶劣条件仍可以保证识别率在80%以上。上述的优良特性，将极大的增强了本系统的实用价值，可以在此基础上进行改进之后，将系统应用于一般要求性的识别类产品中。

系统演示视频：http://v.eepw.com.cn/video/play/id/2353