[發(fā)明專利]基于彩色二值化圖像的車牌定位方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310340740.5
• 申請(qǐng)日: 2013-08-06
• 公開（公告）號(hào): CN103400121A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李東新;周祥君
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/54
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 李玉平

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于彩色二值化圖像的車牌定位方法。

背景技術(shù)

車牌區(qū)域定位是車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的重要組成模塊之一，它對(duì)車牌字符的最終識(shí)別起著關(guān)鍵性作用。車牌區(qū)域定位方法大多是基于灰度圖像處理的，即將采集到的彩色圖像先作灰度化處理后實(shí)現(xiàn)區(qū)域定位，少量的定位方法是基于彩色圖像的，且現(xiàn)有的基于彩色圖像的車牌區(qū)域定位方法是利用車牌的底色和字符的顏色來(lái)實(shí)現(xiàn)的，即僅僅利用彩色圖像的色調(diào)信息，并沒有涉及其它固有的色彩信息，運(yùn)用到的彩色信息量也是極其窄的，信息量的利用將會(huì)增加定位的準(zhǔn)備率?，F(xiàn)有的基于灰度圖像的定位方法定位由于利用圖像本身的信息量較少，使定位準(zhǔn)確率受到限制。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題與不足，本發(fā)明提供一種基于彩色二值化圖像的車牌定位方法。

技術(shù)方案：基于彩色二值化圖像的車牌定位方法，包括如下步驟：

彩色圖像顏色空間轉(zhuǎn)換：將采集到的RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色模型空間中；

生成二值化矩陣：對(duì)所述彩色圖像進(jìn)行彩色二值化處理，初始化矩陣為全1的二值化狀態(tài)特征矩陣；其中，矩陣中1代表著其對(duì)應(yīng)圖像中的像素點(diǎn)為目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)，0代表著背景區(qū)域點(diǎn)；

色彩信息閾值的處理：設(shè)置飽和度閾值、亮度閾值和色調(diào)閾值處理彩色圖像中像素點(diǎn)，進(jìn)而改變二值化矩陣中的0和1的值；

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理：對(duì)待處理圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開和閉運(yùn)算，去除·噪聲點(diǎn)和空洞點(diǎn)，得到包含車牌區(qū)域在內(nèi)的若干連通區(qū)域；

車牌先驗(yàn)知識(shí)處理：利用車牌區(qū)域面積、寬度、高度、寬高比在一定范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)偽車牌區(qū)域?yàn)V除；

投影處理：將最終得到的為1矩陣作水平和垂直投影得到其橫縱坐標(biāo)值，進(jìn)而進(jìn)行切分，得到最終車牌區(qū)域。

所述設(shè)置飽和度閾值用于去除飽和度較低的背景；設(shè)置亮度閾值用于去除亮度較大和亮度較小的背景；設(shè)置色調(diào)閾值為60°或240°，用于篩選出黃色或藍(lán)色區(qū)域。

本發(fā)明采用上述技術(shù)方案，具有以下有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所提供的基于彩色二值化圖像的車牌定位方法，充分利用彩色圖像固有的多種色彩特征，能夠提高定位的準(zhǔn)確率?，F(xiàn)有的基于灰度圖像的定位方法由于利用圖像本身的信息量較少，使定位準(zhǔn)確率受到限制，而該方法是直接處理圖像中的色調(diào)、飽和度、亮度等信息，并結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和車牌固有特點(diǎn)，其充分利用了車牌區(qū)域所具有顏色特征、紋理特征和大小特征，必然會(huì)使定位準(zhǔn)確率提高，且該方法能夠較容易實(shí)現(xiàn)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的方法流程圖；

圖2為本發(fā)明方法對(duì)白天彩色圖片進(jìn)行定位的結(jié)果示意圖；2a為白天彩色圖片；2b為經(jīng)飽和度閾值處理后結(jié)果；2c為經(jīng)色調(diào)閾值處理后結(jié)果；2d為數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后結(jié)果；2e經(jīng)幾何特征處理后結(jié)果；2f白天車牌圖像的最終定位結(jié)果；

圖3為本發(fā)明方法對(duì)夜晚彩色圖片進(jìn)行定位的結(jié)果示意圖；3a為夜晚彩色圖片；3b為經(jīng)飽和度閾值處理后結(jié)果；3c為經(jīng)色調(diào)閾值處理后結(jié)果；3d為數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后結(jié)果；3e經(jīng)幾何特征處理后結(jié)果；3f白天車牌圖像的最終定位結(jié)果。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡明本發(fā)明，應(yīng)理解這些實(shí)施例僅用于說(shuō)明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱讀了本發(fā)明之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的各種等價(jià)形式的修改均落于本申請(qǐng)所附權(quán)利要求所限定的范圍。

如圖1所述，該定位方法包括：RGB顏色模型到HSI顏色模型的轉(zhuǎn)換、車牌彩色二值化及二值化矩陣的生成、色彩信息的利用、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理及幾何特征處理。

具體的，首先將采集到的RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色模型空間中，根據(jù)車牌的顏色Hue、飽和度Saturation和亮度Intensity，生成一個(gè)與彩色圖像大小相同的二值化狀態(tài)特征矩陣，每個(gè)元素只可能有兩個(gè)值，即0或1；其次，初始化此狀態(tài)特征矩陣為全1矩陣，與彩色圖像中的像素點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，兩者有著相同的橫縱坐標(biāo)；通過(guò)設(shè)置飽和度閾值ThresholdS、亮度閾值ThresholdI、色調(diào)閾值ThresholdH，比較彩色圖像各個(gè)像素點(diǎn)的飽和度值S_i,j、亮度值I_i,j、色調(diào)值H_i,j與設(shè)定閾值的大小關(guān)系，進(jìn)而對(duì)矩陣中相應(yīng)元素M_i,j作為0處理；選擇大小為M×N的結(jié)構(gòu)元素，對(duì)矩陣中0和1作開運(yùn)算和閉運(yùn)算，去除噪聲點(diǎn)和空洞點(diǎn)；結(jié)合車牌區(qū)域大小特征去除偽車牌區(qū)域，將最后的1矩陣區(qū)域做水平和垂直投影，得到分割位置，實(shí)現(xiàn)車牌區(qū)域定位。