[發(fā)明專利]一種基于評估反饋系統(tǒng)的車牌圖像光照處理方法

有效

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• 申請日: 2014-12-16
• 公開（公告）號: CN104463130B
• 公開（公告）日: 2018-06-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張永東;許躍生;譚利
• 申請（專利權(quán)）人: 中山大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/36
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌;黃磊

本發(fā)明公開了一種基于評估反饋系統(tǒng)的車牌圖像光照處理方法，包括下述步驟：(1)將輸入的車牌圖像由RGB模型轉(zhuǎn)換為HSV模型；(2)對V分量進行一系列光照處理；(3)對增強后的車牌圖像進行局部自適應(yīng)閾值處理得到車牌二值圖像；(4)評估車牌二值圖像中車牌字符情況；(5)判斷是否滿足停止反饋的條件；(6)判斷是否需要人眼觀察的選擇，若需要則對車牌二值圖像骨架化，然后作為種子點在車牌增強圖像上進行區(qū)域生長法，并對生長區(qū)域進行像素值的提升；若不需要則直接進行車牌字符識別并輸出計算機識別結(jié)果。本發(fā)明有效地解決了車牌號碼在復(fù)雜光照環(huán)境下難以被人眼和計算機識別的問題，從而提高了車牌號碼的識別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車牌識別的研究領(lǐng)域，特別涉及一種基于評估反饋系統(tǒng)的車牌圖像光照處理方法。

背景技術(shù)

車牌號碼識別作為智能交通系統(tǒng)不可或缺的重要組成部分，已逐漸發(fā)展成為車輛身份識別的主要手段并廣泛地應(yīng)用在監(jiān)測報警、違章處罰、出入管理及高速公路收費管理等領(lǐng)域。在過去十年里，車牌識別技術(shù)雖然已經(jīng)取得很大進展，但在一些實際的應(yīng)用中，光照、角度、分辨率和車牌類型等眾多因素不同程度地影響則識別率，其中光照是較常見的一種干擾因素。目前光照處理方法大體分為三類：基于學(xué)習(xí)的方法、基于特征的方法和基于歸一化的方法?；趯W(xué)習(xí)的方法通過搜集不同光照情景下的樣本并直接用于訓(xùn)練出包含樣本中不同光照情形的全局模型，如線性子空間和流型模型，然后再推廣到新圖片中的未知光照情況；至于基于特征的方法通過提取圖像中光照不變特征，這些特征包括幾何特征和紋理特征；最后是基于歸一化的方法，該方法通過“歸一化”處理去除圖像中光照成分，從而減低光照對識別的影響，其中近年來，基于頻域的LTV模型光照處理方法引起較大關(guān)注。但該方法在光照變化劇烈時容易出現(xiàn)光照不變量劃分不精確以及參數(shù)優(yōu)化過于隨機的問題，同時算法復(fù)雜度較高導(dǎo)致運算耗時。綜上所述，現(xiàn)有光照處理方法的缺點主要體現(xiàn)為以下兩點：1、光照變化劇烈情景下穩(wěn)定性差；2、參數(shù)或特征的選擇需要經(jīng)驗，不夠智能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點與不足，提供一種基于評估反饋系統(tǒng)的車牌圖像光照處理方法，該方法有效地解決了車牌號碼在復(fù)雜光照環(huán)境下難以被人眼和計算機識別的問題，從而提高了車牌號碼的識別率。

為了到達上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于評估反饋系統(tǒng)的車牌圖像光照處理方法，包括下述步驟：

(1)將輸入的車牌圖像由RGB模型轉(zhuǎn)換為HSV模型；

(2)對V分量進行一系列光照處理，首先用Gamma校正增強圖像亮度，再進行高斯差分濾波去除光照中的高頻分量，然后根據(jù)掩膜函數(shù)提取需要進一步處理的區(qū)域，最后采用對比度均衡化增強圖像光照的對比度，從而達到去除光照中不均勻同時最大程度保留圖像有用細節(jié)并增強圖像對比度；

(3)對增強后的車牌圖像進行局部自適應(yīng)閾值處理得到車牌二值圖像；

(4)評估車牌二值圖像中車牌字符情況，即進行基于八鄰域的連通域標記并計算每個連通域的面積、位置、長寬比和域間間距參數(shù)；

(5)判斷是否停止反饋，即首先判斷是否滿足車牌字符標準，即將連通域參數(shù)與經(jīng)驗閾值相比較，若滿足則輸出該二值圖像并退出評估反饋系統(tǒng)，若不滿足則對比歷史情況并緩存最好結(jié)果及對應(yīng)二值圖像；然后判斷是否達到設(shè)定的循環(huán)上限的次數(shù)，若達到則輸出緩存中二值圖像并退出評估反饋系統(tǒng)，若未達到則輸出調(diào)整后的新光照處理參數(shù)并重新進行光照處理；

(6)判斷是否需要人眼觀察的選擇，若需要則將步驟(4)中車牌二值圖像與車牌增強圖像進行圖像融合輸出視覺增強結(jié)果，即對車牌二值圖像骨架化，然后作為種子點在車牌增強圖像上進行區(qū)域生長法，并對生長區(qū)域進行像素值的提升；若不需要則直接進行車牌字符識別并輸出計算機識別結(jié)果。

優(yōu)選的，步驟(2)中，Gamma校正的計算公式為：