[發明專利]一種基于仿射校正的多尺度車牌精準定位方法

有效

• 申請號: 201410077985.8
• 申請日: 2014-03-05
• 公開（公告）號: CN103793708A
• 公開（公告）日: 2014-05-14
• 發明（設計）人: 姚劍;張考;賀通;朱颯
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/54
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 張火春

技術領域

本發明屬于模式識別與計算機視覺領域，尤其涉及一種基于仿射校正的多尺度車牌精準定位方法。

背景技術

車牌檢測定位技術是計算機視覺、數字圖像處理與模式識別技術在智能交通領域應用的重要研究課題之一，它被廣泛應用于道路交通監測、高速公路自動收費系統、停車場管理系統等許多交通管理系統。隨著近年來街景地圖產品的快速發展，出于保護隱私的考慮需要檢測定位車牌并模糊化，因此更高效、魯棒的車牌檢測定位技術成為了熱點研究課題。

目前車牌檢測定位方法主要有兩種技術路線，一是基于空間信息的灰度圖像處理方法，另一種是基于顏色特征的彩色圖像處理方法。

基于空間信息的灰度圖像處理方法。由于車牌區域在垂直方向存在豐富的邊緣信息，因此可利用這一特征檢測定位車牌。這是一種基于紋理信息的方法，對光照具有一定的穩定性，但是在環境復雜時，很難去掉非車牌因素的干擾，效果不理想。

基于顏色特征的彩色圖像處理方法。利用車牌底色與車牌字符顏色的固有搭配來檢測定位車牌區域。這種方法受光照、天氣、拍攝視角影響很大，而且車牌顏色和種類繁多，這種方法有明顯的局限性。

同時，一些基于統計和學習的方法也有人提出，但是效率和準確率很難平衡，并且漏檢率和錯誤率較高，很難滿足實際需求。由于車牌檢測定位的實際環境比較復雜，且存在車牌視角變化、光照變化、氣候條件、運動模糊等干擾，車牌快速準確的檢測定位面臨很大挑戰。同時部分影像中具有多個車牌且圖像尺寸較大，車牌所占區域分辨率低，存在部分遮擋，這也給車牌檢測定位帶來了困難。

發明內容

為了解決上述技術問題，能快速、穩定、準確地從復雜環境中檢測定位出車牌，本發明提供了一種基于仿射校正的多尺度車牌精準定位方法。

本發明所采用的技術方案是：一種基于仿射校正的多尺度車牌精準定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：獲取原始車牌圖像A；

步驟2：對所述的原始車牌圖像A進行粗檢測，利用原始車牌圖像A豐富的垂直紋理信息和鮮明的顏色特征檢測出候選的“車牌斑塊”集，然后利用原始車牌圖像的幾何特征對所述的候選的“車牌斑塊”進行初步過濾，得到“車牌斑塊”集B，并進行下述處理；

步驟3：對所述的“車牌斑塊”集B進行車牌校正，依次對“車牌斑塊”集B中每個“車牌斑塊”B_i進行仿射校正，得到校正后的車牌圖像C_i；

步驟4：對所述的校正后的車牌圖像C_i進行車牌精準定位，利用車牌水平垂直梯度投影峰值，進行組合得到一系列矩形框，然后定義能量函數，通過評價矩形框能量的得分選出最佳矩形框，其位置就代表車牌位置；

步驟5：利用車牌校正的參數，將所述的車牌位置反算得到在所述的原始車牌圖像A中的位置，最佳矩形框通過反算得到“車牌框”；

步驟6：判斷，“車牌斑塊”集B中每個“車牌斑塊”是否都處理完畢？

若是，則執行下述步驟7；

若否，則回轉執行所述的步驟3；

步驟7：利用非極大值抑制方法剔去部分偽車牌，在每個“車牌框”周圍的預設范圍內，選取能量最大的“車牌框”視為車牌，其余的“車牌框”視為偽車牌，將其丟棄；

步驟8：結果后處理，利用車牌本身的固有特性和車牌間的空間特性，來進一步剔除偽車牌；

步驟9：輸出結果。

作為優選，步驟2中所述的利用原始車牌圖像A豐富的垂直紋理信息和鮮明的顏色特征檢測出候選的“車牌斑塊”，其具體實現包括以下子步驟：

步驟2.1：對所述的原始車牌圖像A進行邊緣信息檢測，利用原始車牌圖像A的紋理信息對所述的原始車牌圖像A進行檢測，得到車牌邊緣候選斑塊圖；

步驟2.2：對所述的原始車牌圖像A進行顏色概率檢測，得到車牌顏色候選斑塊圖；

步驟2.3：對所述的車牌邊緣候選斑塊圖和車牌顏色候選斑塊圖求交集；

步驟2.4：去掉長寬比和面積不合要求的斑塊，得到候選的“車牌斑塊”。

作為優選，步驟2.1中所述的對原始車牌圖像A進行邊緣信息檢測，得到車牌邊緣候選斑塊圖，其具體實現包括以下子步驟：

步驟2.1.1：首先將所述的原始車牌圖像A進行局部增強，然后進行灰度化處理，得到灰度圖A₁；