[發明專利]一種快速的街景圖像中車牌的檢測模糊方法

有效

• 申請號: 201210265068.3
• 申請日: 2012-07-27
• 公開（公告）號: CN102831419A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發明（設計）人: 楊鑫;王欣剛;吳亮
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/54
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其是一種快速的街景圖像中車牌的檢測模糊方法。

背景技術

在過去的幾年時間內，在線的街景地圖產品得到了快速發展。目前來說，最大且最流行的是谷歌街景。全世界范圍內，除了谷歌街景外，還有Mapjack，Everyscape和Daum’s?Road?View等。街景圖像的大尺度和精確特性使得用戶可以有效地搜索感興趣點的具體位置，而且使虛擬地在街道級別環境中漫步成為可能，衍生了一系列用途，比如：房地產搜索，虛擬旅游，旅游規劃，增強化的駕駛導航和商業搜索等。但是，街景圖像的展示是以犧牲個人隱私為代價的，主要包括人臉和車牌。為了保護這些隱私，需要對人臉和車牌區域進行檢測和模糊化處理。

街景圖像中的車牌檢測不同于一般的車牌檢測，它的挑戰性主要表現在以下幾個方面：1、街景圖像尺度大，背景復雜，光照變化大，對比度小；2、車牌類型多樣，姿態豐富；3、車牌所占區域分辨率低，且存在部分遮擋的情況。谷歌設計了高召回率的主檢測器和高精度的次檢測器提取車牌特征并采用神經網絡的方法進行車牌檢測，檢測一張圖片的時間為7～10秒，檢測準確率達到93％。考慮到該方法耗時較長，本發明設計了一種快速的街景圖像中車牌的檢測模糊方法。

發明內容

本發明的目的是利用圖像處理技術提取街景圖像中車牌區域的特征，來檢測和模糊車牌區域。為此提供一種快速的街景圖像中車牌的檢測模糊方法。

為了達成所述目的，本發明提供一種快速的街景圖像中車牌的檢測模糊方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1，對街景原始圖像進行預處理，得到待處理街景圖像；

步驟2，將待處理街景圖像由RGB空間轉換至HSV顏色空間；

步驟3，在HSV空間中，根據所述待處理街景圖像中車牌區域的顏色特征，對所述待處理街景圖像進行分割，得到所述待處理街景圖像的二值圖像；

步驟4，對所述二值圖像進行膨脹操作；

步驟5，查找經膨脹操作后的二值圖像中的所有輪廓，得到各個輪廓的最小包圍矩形，根據車牌的形狀和梯度特征，初步判斷各最小包圍矩形所包圍的區域是否為車牌區域；

步驟6，根據車牌的空間特征，基于經所述步驟5初步判斷為車牌區域的區域，對真實的車牌區域進行檢測；

步驟7，對檢測得到的真實的車牌區域進行模糊化處理。

本發明引入水平方向的膨脹算法來連通候選區域，基于車牌區域的顏色、紋理、形狀和空間特征，創造性地設計了快速、魯棒的車牌檢測算法，并且巧妙地采用水平和垂直模板對車牌區域進行平滑模糊處理，在保證模糊效果的同時，大大提高了處理速度。

附圖說明

圖1是本發明提出的街景圖像中車牌的檢測模糊方法流程圖；

圖2是對藍底白字車牌進行HSV空間顏色分割后得到的二值圖像；

圖3是對圖2中的二值圖像進行膨脹操作后得到的包含車牌候選區域的二值圖像；

圖4是基于圖3中的二值圖像的車牌檢測結果；

圖5是對圖4中的車牌區域經水平垂直模糊處理后的結果。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例，并參照附圖，對本發明進一步詳細說明。

本發明的基本原理是提取車牌的顏色特征、形狀特征、紋理特征以及空間特征來檢測車牌，并對車牌區域進行水平和垂直方向的平滑模糊處理。

圖1是本發明提出的街景圖像中車牌的檢測模糊方法流程圖，如圖1所示，本發明提出的街景圖像中車牌的檢測模糊方法包括以下步驟：

步驟1，對街景原始圖像進行預處理，得到待處理街景圖像；

設街景原始圖像的分辨率為W*H，考慮到街景圖像中的頂部區域中不存在車牌區域，底部為街景圖像采集車，去除街景原始圖像的頂部W*h₁像素區域和底部W*h₂像素區域，得到分辨率為W*(H-h₁-h₂)的待處理街景圖像。

在通常應用中，街景原始圖像的分辨率一般為1232*1616，去除街景原始圖像的頂部1232*808像素區域，和底部1232*250的像素區域，得到分辨率為1232*558的待處理街景圖像。

步驟2，將待處理街景圖像由RGB空間轉換至HSV顏色空間；