[發明專利]一種復雜背景下的車牌定位方法

有效

• 申請號: 200810060413.3
• 申請日: 2008-04-17
• 公開（公告）號: CN101408942A
• 公開（公告）日: 2009-04-15
• 發明（設計）人: 朱信忠;趙建民;徐慧英;俞偉廣;胡承懿
• 申請（專利權）人: 浙江師范大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/00;G06T7/00
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務所有限公司
• 代理人: 徐關壽

技術領域

本發明涉及車牌定位技術，尤其是一種復雜背景下的車牌定位方法。

背景技術

我國當前很多城市都已經建立了交通控制中心，視頻監控已經成為交通管理的主要手段，這同時也意味著車牌識別(License?Plate?Recognition，LPR)技術將會扮演越來越重要的角色。車牌自動識別系統可以廣泛應用于以下場合：高速公路、橋梁、隧道等收費管理系統；城市交通車輛管理、電子警察、海關邊境交通監控；智能小區、智能停車場管理；車牌驗證、車流統計等。在以上場合使用該技術，都可以實現實時、高效地監控車輛的動態，使不停車收費、實時的失竊車輛與黑牌機動車查詢、監控違章等功能的實現成為可能，同時獲取的車牌信息可以讓管理部門很快地從后臺管理系統中得到有關該車輛的一切資料，為他們的工作提供很多便利。總之，對車牌識別技術的研究及相關應用系統的開發具有重要的現實意義，也具有廣闊的市場和巨大的商業應用前景。

車牌識別系統一般可順序地分為車輛圖像獲取、車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別4個基本部分。車體檢測是第一步也是非常重要的一步，是后續工作的前提和基礎。隨著計算機和圖像處理技術的不斷發展，利用機器視覺檢測成為了車輛檢測的發展趨勢。

車牌定位是否準確直接影響到后續車牌的識別，是整個車牌識別技術中的關鍵和基礎部分。車牌定位的研究國外起步比較早，現有比較好的牌照定位方法主要有J.Barroso等提出的基于水平線搜尋的定位方法；R.Parisi等提出的基于DFT變換的頻域分析方法；Charl?Coetzee提出的基于Niblack二值化算法及自適應邊界搜索算法的定位方法；J.Bulas-Cruz等人提出的基于掃描行的車牌提取方法。國內比較好的定位算法有基于車牌文字變化特征的自動掃描識別算法；基于特征的車輛牌照定位算法；基于變換函數提取車牌的算法；基于視覺的車輛牌照檢測，還有同濟大學的廖金周、宣國榮提出的基于字符串的車輛牌照分割方法。

目前已有的車牌定位方法實際效果并不理想，主要存在以下問題：(1)、傳統車牌識別技術在復雜背景下效果不佳，而當今許多實際應用場合，如在繁忙交通路口對欠稅費、報廢、掛失等車輛的稽查，監視區域比較復雜，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等；(2)、對采集的圖像質量較敏感，魯棒性不高。實際應用中車牌識別系統大多利用攝像機室外拍攝汽車圖案，存在光線干擾、車牌污損、圖像傾斜等許多客觀因素的干擾，導致車牌定位效果不理想；(3)、傳統方法大多基于灰度圖像進行定位分割處理，雖然在一定程度上降低了算法復雜度，但是同時也丟失了豐富的色彩信息。

發明內容

為了克服已有車牌定位方法的不能適應復雜背景、可靠性差、色彩損失較多的不足，本發明提供一種適應復雜背景下的車牌定位方法，從視頻中提取車體，最大程度去除復雜背景的干擾，并綜合應用彩色圖像和灰度圖像進行車牌定位，定位準確率更高，魯棒性更高。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種復雜背景下的車牌定位方法，包括以下步驟：

1)截取車輛視頻中相鄰的兩幀，采用改進的瞬時差分法，為滿足實時性要求，設計以點為中心的固定大小的范圍作為差分區域，取該區域的灰度均值進行差分計算，對差分圖像進行濾波及膨脹操作，根據連通域外接矩形的面積進行過濾并定位車體；

2)對車體區域圖像進行預處理，包括車體圖像的灰度化、梯度信息增強、采用平均值加標準差作為閾值進行二值化；

3)對經過處理的車體圖像進行數學形態學運算，用線型結構元進行膨脹處理，再進行腐蝕操作，將小的區域加以合并得到若干個連通區域，利用車牌寬高范圍、寬高比率以及連通域的填充度進行過濾，剔除不符合寬高比要求、填充度低于閾值的連通域，得到若干個候選車牌區域；

4)對候選車牌區域的彩色圖像進行預處理，將圖像由RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間，轉換公式如下：