1. 圖像拼接技術的提出
為保證車牌字符識別的準確率，車牌識別系統對車牌部分圖像所占像素點有一定要求。目前，常規的車牌圖像采集方式是由一臺普通攝像機拍攝3米通道內的車輛，以滿足字符識別所需的車牌像素點要求。在常規的雙向通道上，規范駕駛的車輛只會在某一個通道內行駛。因此，采用常規方式采集的車牌圖像能夠滿足識別要求。但是，室內停車場中的車輛行駛情況比較復雜。室內停車場通常采用雙向通道，且通道間沒有設立隔離護欄，當然也沒有嚴格的監管措施來限定駕駛員的駕駛行為。因此，駕駛員在停車場內駕駛行為不規范的情況時有發生，也就是說待檢測的車牌可能會出現在兩個通道中間。在這種狀況下，如果采用常規方式進行車牌圖像采集必然導致車牌所占像素點不能滿足識別要求或者所拍攝的車牌不完整的情況發生，很難保證車牌識別的正確率。
為了解決這一問題，可以采用高分辨率的攝像機進行采集。采集出來的圖像大小若為1024*780，則RGB三幅圖像大約為2M。即在擴大水平檢測范圍及分辨率的同時也擴大了垂直檢測范圍及分辨率，計算量相對比較大。由此，本文提出采用兩臺普通分辨率的攝像機進行檢測的方案。普通攝像機采集的圖片大小為720*540*3，大約為1M大小。圖像數據量約為高分辨率攝像機的一半，計算量大大減小，提高了運行速度。該方法僅擴大水平方向的檢測范圍和分辨率，垂直方向并未發生變化。而且對于實際應用系統而言，采用普通分辨率的攝像機將大大節約系統的運營成本。因此，圖像拼接技術的研究具有重要的意義。
2. 圖像拼接技術算法描述
系統的視頻采集方式是由兩臺具有一定重疊視場的攝像機同時采集左、右兩側的通道圖像I1、I2。為了保證車牌識別的正確率，必須采用圖像拼接技術對兩臺攝像機的視頻圖像進行合成，從而獲取車牌所在平面的完整寬通道圖像。所以圖像拼接成為停車場寬通道車輛檢測技術的重點。
本設計基于標記物的通道圖像拼接算法基本流程是：
Step1：通過改進的相位相關算法得到圖像的初始水平位移offsetwidth，在I1、I2中選取I1p和I2p為匹配區域預定位結果圖像。
Step2：在圖像I1p和I2p中，以改進的SSD算法為測度函數搜尋模板圖像I3t在兩幅圖像中的位置。通過匹配可以得到模板圖像的左上角在I1p和 I2p中的坐標，分別將其記為(maxWidth1， maxHeight1)和(maxWidth2， maxHeight2)。根據左上角的位置截取各自標記物所在圖像I1t和I2t。
Step3：在圖像I1t和I2t中采用Harris角點探測器提取圖像角點特征，然后進行歸一化互相關角點匹配。根據匹配點的唯一性原則，選取同時出現于R1、R2中的匹配點對作為精匹配點對，得到匹配點集D。
Step4：將求解的匹配點集合D內的特征點坐標變換到原始圖像I1、I2 所在的圖像坐標系下，得到原始圖像中的匹配點集S。
Step5：以S內的匹配點集為數據集，根據RANSAC算法進行變換矩陣估計，得到變換矩陣H及其逆矩陣。
Step6：根據變換矩陣H計算新拼接圖像的大小。
Step7：根據變換矩陣H和逆矩陣對新圖像內容進行重注冊。
Step8：最后在重疊區域內以加權融合法對兩幅新圖像I1n和I2n進行圖像融合，得到完整無縫的檢測面通道拼接圖像。
3. 硬件實現
FPGA(Field Programmable Gate Array)稱為現場可編程邏輯陣列。其內部有豐富的觸發器和I/O引腳，是ASIC電路中設計周期最短、開發費用最低、風險最小的器件之一。FPGA芯片具有速度快，并行處理，功能靈活的特點。近年來在數字通信、網絡、視頻和圖像處理領域，FPGA已經成為高性能數字信號處理系統的關鍵元件。采用FPGA芯片，只需少數芯片和簡單的外圍電路，即可實現比較復雜的圖像預處理算法，。而且只要改變FPGA芯片內部參數值就可以實現對不同尺寸、不同灰度級圖像的處理，具有一定的靈活性。目前FPGA的品種很多，比如XILINX公司的Virtex系列、TI公司的TPC系列、ALTERA公司的Stratix系列等。
3.1 器件的選用
本設計采用了Xilinx公司的Virtex-4 SX35，其具有極高的性能：
（1）Virtex-4 SX系列FPGA主要是針對高性能信號處理應用，Virtex-4 SX35是三百萬門的平臺級FPGA，具有用于通用邏輯應用的LX系列的FPGA的所有功能，還具有針對高性能實時信號處理需要的高比例的Xtreme DSP邏輯片和嵌入式塊RAM資源，可以保證高分辨信號輸入輸出的實時處理
（2）Virtex-4 SX35具有低功耗特性，調節精度可達1%。外部存儲器使用高速、低功耗的ZBT SRAM存儲器，消除了標準SRAM器件存在的讀和寫周期間的等待狀態和空閑周期，該功能可極大地改善存儲器性能，在存在頻繁的讀/寫操作變換時效果更佳。
（3）500MHz Xtreme DSP邏輯片可以級聯使用，并且可全速工作。
（4）用一個芯片實現全部控制，編程調試簡單方便，易于升級。
由此，應用高性能信號處理器Virtex-4 SX35處理拼接算法完全能達到數據處理量大、處理速度快、穩定性強和功耗低的要求。
3.2 在停車場通道中的具體應用
具體處理過程：利用圖像拼接算法在硬件初始化時建立拼接模版，以便以后可以直接調用其參數。在視頻流中兩臺攝像機實時采集左右兩幅圖片，采集的同時數據傳入FPGA中，進行模版匹配，拼接好的圖像中可以識別車輛的有無，利用檢測線識別方向以及車牌區域的提取，為車牌字符的識別做準備。
4 效果展示
本文提出的基于特征點匹配的圖像拼接算法成功運行，經測試，圖像可以達到較好的無縫融合，分辨率達到車牌識別的像素要求，以下拼接圖示：
圖1 左側攝像機采集圖像
圖2 右側攝像機采集圖像
圖3 兩幅圖像的拼接圖像
5 總結
本文提出的基于特征點的匹配算法較好的實現了圖像的拼接要求，達到良好的效果。FPGA具有速度快，并行處理，功能靈活的特點，能勝任圖像處理的要求。本文采用的Virtex-4 SX35完全勝任圖像拼接的數據和速度要求。
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作者簡介：王芳，1985年1月出生，工學碩士，主要研究方向為嵌入式系統，停車場車位檢測等。09892
