Télécharger Rapport de stage PFE : Localisation, extraction et amélioration de la netteté des plaques d’immatricules provenant d’un flux d’images.


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Sujet : Localisation, extraction et amélioration de la netteté des plaques d’immatricules provenant d’un flux d’images.

Organisme : MAScIR.

Ecole  : :  INPT.

Résumé : 

Le présent rapport est une synthèse du travail effectué dans le cadre de mon projet de fin d’études au sein de MAScIR, pour l’obtention du titre d’ingénieur d’état en télécommunications et systèmes d’information. L’objectif de ce projet est le développement sous Matlab d’une application d’extraction et amélioration de la netteté des plaques d’immatricules de véhicules provenant des images d’un radar routier.

Ma mission, au sein de l’équipe de développement est de développer un algorithme permettant à travers un flux d’images de ressortir les plaques d’immatricules avec la meilleure qualité possible pour des utilisations ultérieurs .

Il nous a été assigné la tâche de concevoir, modéliser et programmer des scripts réalisant les tâches décrites auparavant, qui formeront avec le système d’estimation de vitesse et l’interface graphique le grand projet Radar. Ces dernières sont le sujet de d’autres membres de l’équipe de développement.


Notre projet consistait en deux grands modules : le premier est celui de la localisation des plaques au sein des images, et leur extraction comme zone d’intérêt. Le deuxième est celui de la fusion des plaques d’images successives et l’affichage d’une image finale claire de la plaque. 

Introduction :

Au cours des dernières années, de plus en plus d'entreprises utilisent les systèmes de reconnaissance des plaques d’immatricules pour diverses applications, que ce soit dans les parkings pour ouvrir les portes de façon automatique ou dans les points de contrôle pour identifier les véhicules, ou dans les autoroutes pour les paiements automatiques, ces systèmes sont basés sur des techniques de traitement d’images et vision artificielle.

Habituellement, ces systèmes fonctionnent sur des images simples avec un contraste élevé et un très faible flou: les photos sont prises sur des véhicules immobiles ou des véhicules en mouvement à basse vitesse en utilisant éventuellement un éclairage dédié . Il en résulte des  plaques d'immatriculation extraites en bonne qualité .

Dans notre projet, au contraire, nous avons utilisé des vidéos de voitures sur une autoroute, en mouvement autour de 80 km, sans éclairage supplémentaire et avec une longue distance séparant les véhicules et la caméra (qui a été installé sur une hauteur de 20 m au-dessus d’un pont sur l’autoroute). Les images obtenues sont des nature floue, bruitée et tourné, et le véhicule photographier occupe seulement une petite zone de l'image.

Cet rapport présente une méthode pour extraire ces plaques d’immatricules et améliorer leur netteté  en utilisant un procédé de fusion basé sur le principe de redondance d'informations d'image.

Nous avons pu extraire du flux vidéo une série de photos pour chaque véhicule  s'approchant ou s'éloignant de l'appareil photo. Nous localisons alors la licence des plaques par l'intermédiaire d'un algorithme de détection et nous utilisons ensuite la redondance de l'information de cette série d'images pour générer une image de plaque d'immatriculation avec netteté améliorée et moins de flou.
Chaque véhicule a un dossier unique avec ses images successives comme le montre la figure ci-dessous.

Ces images représentent le point d’entrée de notre algorithme, ils ont un format Bayer qui est un format niveaux de gris et qui sera expliqué dans le chapitre III qui détaille l’algorithme de localisation et extraction utilisé dans ce projet .

Ensuite nous utiliserons des techniques de traitement d’images sur les plaques extraites pour améliorer leur qualité à travers un algorithme de fusion détaillé dans le chapitre IV.

Le chapitre I et II seront eux consacrés aux contexte général du projet et des informations sur l’organisme d’accueil . Enfin nous  terminons sur la conclusion et les perspectives.

================Mots Clés ================
MAScIR, traitement d’images, Radar, localisation et extraction de plaques, fusion d’images, amélioration de la netteté .
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