[發(fā)明專利]一種基于Gabor濾波器背景紋理抑制的車標(biāo)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611126129.2
• 申請(qǐng)日: 2016-12-09
• 公開（公告）號(hào): CN106778742B
• 公開（公告）日: 2020-03-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 路小波;陳聰;孫權(quán)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/32
• 分類號(hào): G06K9/32;G06K9/54;G06K9/62
• 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: 柏尚春

1.一種基于Gabor濾波器背景紋理抑制的車標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于該方法包括：

(1)對(duì)拍攝獲取的具有一定傾斜角度的車輛圖像，基于SIFT算子進(jìn)行車輛對(duì)稱軸檢測(cè)和傾斜校正；

(2)利用Harr+AdaBoost的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練得到級(jí)聯(lián)分類器，并采用該級(jí)聯(lián)分類器從校正后的車輛圖像中定位車牌區(qū)域；

(3)基于先驗(yàn)知識(shí)，根據(jù)車牌和車標(biāo)的位置關(guān)系，在定位的車牌區(qū)域中得到包含車標(biāo)圖案的車標(biāo)粗定位區(qū)域；

(4)對(duì)車標(biāo)粗定位區(qū)域進(jìn)行Gabor濾波，抑制車標(biāo)周圍散熱網(wǎng)紋理，凸顯車標(biāo)區(qū)域；具體包括以下步驟：

(4-1)定義Gabor濾波器的二維Gabor核函數(shù)h(x,y)為

其中，u₀為函數(shù)中心頻率，σ_x、σ_y為尺度因子，分別為高斯函數(shù)包絡(luò)線沿x、y軸方向的標(biāo)準(zhǔn)差，exp(2πju₀R₁)為振蕩函數(shù)，實(shí)部為余弦函數(shù)，虛部為正弦函數(shù)，為設(shè)定的方向；

(4-2)初始化Gabor濾波器：分別構(gòu)建6個(gè)不同方向的Gabor濾波器{h_l(x,y)|l＝1,...,6}，從而構(gòu)成濾波器組，其中，方向分別設(shè)定為π/6，π/4，π/3，2π/3，3π/4，5π/6，6個(gè)方向的Gabor濾波器的尺度參數(shù)和帶寬參數(shù)設(shè)置如下：尺度σ_x、σ_y的值均設(shè)定為1，帶寬Sigma設(shè)置為2π，且Sigma＝σu₀，故中心頻率u₀為2π；

(4-3)將步驟(3)得到的車標(biāo)粗定位區(qū)域圖像分別和6個(gè)不同方向的二維Gabor核函數(shù)h(x,y)進(jìn)行卷積操作并取模，得到6個(gè)濾波圖像G₁(x,y)，G₂(x,y)，G₃(x,y)，G₄(x,y)，G₅(x,y)，G₆(x,y)，濾波器組最終輸出圖像為G(x,y)＝(G₁(x,y)+G₂(x,y)+G₃(x,y)+G₄(x,y)+G₅(x,y)+G₆(x,y))/6，其中，G_l(x,y)＝∫∫f(x₀,y₀)h_l(x-x₀,y-y₀)dx₀dy₀，式中，f(x,y)為車標(biāo)粗定位區(qū)域圖像；

(4-4)對(duì)步驟(4-3)獲得的濾波器組最終輸出圖像G(x,y)的每一像素點(diǎn)pk計(jì)算其衰減系數(shù)λ_pk，k＝1,...,num，num為像素點(diǎn)的總數(shù)目，計(jì)算步驟如下：

①對(duì)車牌定位后得到的粗定位區(qū)域中分別用Sobel水平邊緣檢測(cè)方法和Sobel垂直邊緣檢測(cè)方法得到包含水平紋理的圖像I_x以及包含垂直紋理的圖像I_y；

②計(jì)算每一像素點(diǎn)pk的衰減系數(shù)為：

(x_pk,y_pk)為像素點(diǎn)pk的坐標(biāo)，α和β是兩個(gè)常數(shù)系數(shù)，width_pai為定位得到的車牌區(qū)域的寬度；

(4-5)將波器組輸出圖像G(x,y)的每一像素點(diǎn)都乘以其對(duì)應(yīng)的衰減系數(shù)λ_pk；

(5)對(duì)車標(biāo)區(qū)域進(jìn)行高斯濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉操作；

(6)選定閾值對(duì)將步驟(5)得到的灰度圖像閾值化，并框定檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域，得到精定位的車標(biāo)。