[發明專利]基于多特征的車牌定位方法及裝置

有效

• 申請號: 201110135135.5
• 申請日: 2011-05-24
• 公開（公告）號: CN102226907A
• 公開（公告）日: 2011-10-26
• 發明（設計）人: 肖長詩;林道慶
• 申請（專利權）人: 武漢嘉業恒科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/38;G06K9/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于多特征的車牌定位方法，其特征在于，該方法包括有：

邊緣密度檢測步驟，利用攝像裝置拍攝的原始RGB彩色圖像的豎直方向邊緣密度特征檢測該圖像中的車牌區域，得到符合車牌紋理密度特征區域的二值化圖像模板；

顏色分割二值化步驟，在RGB彩色空間內對所述原始RGB彩色圖像每個像素的R、G、B分量值進行比較，獲得符合預設的顏色條件的像素的若干掩模圖像；

邏輯算術運算步驟，將所述顏色分割二值化步驟得到的各掩膜圖像分別和所述邊緣密度檢測步驟得到的二值化圖像模板進行邏輯與運算，并根據預設的顏色優先順序去除運算后的重疊區域，得到各無重疊區域的掩膜圖像；

去除異常區域步驟，去除所述各無重疊區域的掩膜圖像的異常面積區域、異常寬高和寬高比區域、異常邊緣密度區域、以及異常顏色區域，得到最終的車牌定位圖像。

2.如權利要求1所述的基于多特征的車牌定位方法，其特征在于，所述去除異常區域步驟具體包括：

去除異常面積區域步驟，標記所述各無重疊區域的掩膜圖像的所有候選區域，統計每個候選區域的面積大小nArea，判斷其面積大小nArea是否在預設的面積閾值范圍[nAreaMin，nAreaMax]內，并去除超出預設的面積閾值范圍的候選區域；

去除異常寬高和寬高比步驟，標記所述各無重疊區域的掩膜圖像的所有候選區域，統計每個候選區域的寬度nWidth、高度nHeight、及寬高比fWHRatio，判斷其寬度nWidth是否在預設的寬度閾值范圍[nWidthMin，nWidthMax]內、高度nHeight是否在預設的高度閾值范圍[nHeightMin，nHeightMax]內、寬高比fWHRatio是否在預設的寬高比閾值范圍[nWHRatioMin，nWHRatioMax]內，并去除超出預設的寬度閾值范圍和/或高度閾值范圍和/或寬高比閾值范圍的候選區域；

去除異常邊緣密度區域步驟，標記所述各無重疊區域的掩膜圖像的所有候選區域，統計每個候選區域中的每行邊緣點總數nEdgeSum大于預設的每行邊緣點數閾值nThresholdEdge的行數nLine，并去除其行數nLine不大于預設的行數閾值nThresholdLine的候選區域；

去除異常顏色區域步驟，將所述各無重疊區域的掩膜圖像的所有候選區域的原始RGB彩色圖像轉化到HSV彩色模式下，去除與車牌區域的顏色飽和度差值超過預設的顏色飽和度比較閾值的候選區域，得到最終的車牌定位圖像。

3.如權利要求1或2所述的基于多特征的車牌定位方法，其特征在于，所述邊緣密度檢測步驟具體包括：

預處理步驟，將RGB彩色圖像轉化為灰度圖像，并對該灰度圖像進行中值濾波后，進行豎直方向的邊緣檢測，得到二值化的車牌邊緣圖像；

邊緣密度分析步驟，統計該車牌邊緣圖像中每行的邊緣點數，對于其行邊緣點數大于行邊緣點閾值nThresholdRowEdgePoint的行中的所有邊緣點，以各邊緣點為窗口中心，判斷其窗口范圍內的邊緣點數目，去除該數目小于密度閾值nThresholdEdgeDensity的邊緣點；

數學形態學處理步驟，利用矩形窗口結構元素對所述邊緣圖像進行閉操作，將同屬一個區域內的所有邊緣連接為一個連通域后；利用線狀結構元素進行豎直方向膨脹和水平方向腐蝕操作；并填充所述連通域內部的空洞，得到包含車牌目標的一個或多個候選區域二值化掩模。

4.如權利要求3所述的基于多特征的車牌定位方法，其特征在于，所述邊緣密度檢測步驟之前還包括有：

圖像尺寸適配步驟，分別比較所述原始RGB圖像的寬度和高度，若圖像寬度大于預設的圖像寬度閾值或者圖像高度大于預設的圖像高度閾值，則圖像尺寸縮小至預設的圖像寬度閾值和圖像高度閾值范圍。

5.如權利要求4所述的基于多特征的車牌定位方法，其特征在于，所述預設的顏色條件包括有藍、黃、白、黑四種顏色中的至少一種。