[發明專利]一種車牌定位方法

有效

• 申請號: 201110379011.1
• 申請日: 2011-11-24
• 公開（公告）號: CN102521587A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發明（設計）人: 喻莉;張彥;鐘剛;周鵬
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/54
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李佑宏

技術領域

本發明屬于計算機圖像識別領域，具體涉及一種車牌定位方法。

背景技術

車牌識別(license?plate?recognition，LPR)技術是智能交通系統(intelligent?transport?system，ITS)管理的重要手段，其任務是通過采集、分析、處理圖像來自動定位和識別車輛車牌。LPR系統可廣泛用于治安卡口、停車場管理、道路違章管理、公路稽查、監測黑牌車輛等重要場合。車牌識別系統中的車牌定位是車牌分割、字符識別的基礎，也是提高車牌識別率的關鍵步驟。許多學者都在進行車牌定位方面的探索和研究。目前，車牌定位的方法主要分為基于灰度圖像的和基于彩色圖像的兩大類。

基于灰度圖像的車牌定位方法，先是將設備采集到的彩色圖像轉換成灰度圖像，丟棄圖像的顏色信息，再綜合考慮車牌區域的灰度、紋理、邊緣等信息，實現車牌的定位的。這種定位方法簡單、快速，特別是針對圖像清晰，背景不復雜的車牌圖像，準確率較高，但針對于背景復雜、對比度弱的車牌圖像，這種定位方法定位車牌就比較困難。

鑒于此，學者們將研究重點轉到不丟棄圖像顏色信息的基于彩色圖像的車牌定位方法上來。這種方法是直接使用設備采集到的彩色圖像，實現車牌定位的，充分利用了采集到的圖像信息，提高了車牌定位的準確率，但是，由于圖像采集設備的不同和受外界因素影響，使得采集到的圖像質量難以精確度量和預測，而基于彩色圖像的車牌定位方法受圖像質量影響較大，特別是針對圖像對比度不強、偏暗的情況，很難準確定位車牌。

根據Retinex理論，物體的顏色是由物體對長波、中波和短波的反射能力共同決定的，而物體在某個波段內的反射能力是物體本身固有的屬性，與光源沒有依賴關系。

發明內容

針對以上問題，本發明提供了一種基于彩色圖像的車牌定位方法，通過考慮光線強弱對車輛圖像的影響和彩色圖像車牌定位方法的需求，調整車輛圖像中照射分量和反射分量比例，實現對車牌的識別定位。

實現本發明的目的所采用的具體計算方案如下：

步驟一、對原始車輛圖像I(x，y)進行預處理，得到增強后的圖像I1(x，y)；

步驟二、修正圖像I1(x，y)中各點的顏色值，得到修正后車輛圖像I2(x，y)；

步驟三、掃描圖像I2(x，y)，提取出藍色、黃色集中的區域作為車輛候選區域。

步驟四、校驗車輛區域。判斷當前區域大小，如果區域在設定的范圍之內，則認為是車牌區域，否則舍去。

本發明綜合考慮了光線強弱車輛圖像的影響和彩色圖像車輛定位方法的需求，調整了車輛圖像中照射分量和反射分量比例，提高了圖像全局對比度和局部對比度，增強車輛圖像陰暗部分細節，克服了傳統基于彩色圖像車牌定位方法不能準確定位光照差、對比度不強圖像的問題，擴大了基于彩色圖像定位車牌的使用范圍，提升了車牌定位的準確性。

附圖說明

圖1為本發明整體流程圖；

圖2為圖像預處理流程圖；

圖3為實例用車輛圖像；

圖4為調整照射分量和反射分量后的車輛圖像；

圖5為修正顏色后的車輛圖像；

圖6為本發明方法定位的車牌。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步詳細描述。

步驟一、圖像預處理，流程如圖2所示，處理結果如圖4所示。

(1)將車輛圖像(如圖3所示)函數表示成如下形式：

I(x，y)＝R(x，y)L(x，y)

其中(x，y)為圖像中點的位置，I表示原始車輛圖像，R表示反射光分量，表示照射光分量，照射光分量L描述周圍環境的亮度，與景物無關；而反射光分量是R指景物反射能力，與照明無關，它包含了景物的細節信息。

(2)對函數兩邊取對數，進而將照射光分量和反射光分量表示成和的形式：

LogI＝Log(R.L)＝LogR+LogL

(3)用n個不同尺度的高斯模板對原圖像I做卷積，每次卷積相當于對原圖像做一次低通濾波，可得到n幅低通濾波后的圖像D₁、D₂、D₃…D_n，表示尺度為σ_i高斯濾波函數，i∈[1，n](本實施例中優選n＝3，σ₁、σ₂、σ₃優選分別為10、50、240)：