[發(fā)明專利]一種車牌圖像去模糊方法、裝置及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710200827.0
• 申請(qǐng)日: 2017-03-30
• 公開（公告）號(hào): CN108665417B
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 北京柏杉松知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 項(xiàng)京;馬敬

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種車牌圖像去模糊方法、裝置及系統(tǒng)，其中，車牌圖像去模糊方法包括：采集車牌圖像，并通過統(tǒng)計(jì)車牌圖像的清晰度信息，確定車牌圖像的當(dāng)前模糊等級(jí)；根據(jù)當(dāng)前模糊等級(jí)，以及模糊等級(jí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定當(dāng)前模糊等級(jí)對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，其中，對(duì)應(yīng)關(guān)系為通過對(duì)多張清晰車牌圖像和多張模糊車牌圖像構(gòu)成的樣本對(duì)集合進(jìn)行訓(xùn)練得到的；根據(jù)當(dāng)前模糊等級(jí)對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，對(duì)車牌圖像進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算，得到去模糊后的車牌圖像。通過本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)在出現(xiàn)字符相連的情況時(shí)，提高字符復(fù)原效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種車牌圖像去模糊方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著我國國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車輛的規(guī)模及流量迎來了爆炸式增長(zhǎng)，致使公路交通負(fù)擔(dān)越來越重，交通事故已嚴(yán)重危害人民群眾的人身和財(cái)產(chǎn)安全。在交通管理方面，抓拍、定位和識(shí)別超速、闖紅燈等違章的車牌號(hào)對(duì)交通管理執(zhí)法和實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理具有非常重要的意義，但由于違章車輛的速度一般很快，圖像采集設(shè)備采集到的車牌圖像往往是模糊的，無法準(zhǔn)確獲取車牌信息。

為了應(yīng)對(duì)上述無法準(zhǔn)確獲取車牌信息的問題，現(xiàn)有技術(shù)提出了一種實(shí)用的模糊車牌圖像復(fù)原方法，該方法對(duì)訓(xùn)練集中所有車牌圖像提取單個(gè)字符，作為字符標(biāo)準(zhǔn)庫；在進(jìn)行車牌去模糊處理時(shí)，利用車牌二值圖像的垂直積分投影的波峰波谷完成單個(gè)字符分割，利用字符標(biāo)準(zhǔn)庫對(duì)分割后的單個(gè)字符進(jìn)行復(fù)原處理，并按原車牌圖像排列順序排列，得到去模糊復(fù)原后的車牌圖像。

由于在車牌圖像出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)字符相連的情況，而上述方案只能提取單個(gè)字符，字符相連時(shí)會(huì)降低字符分割的準(zhǔn)確性，進(jìn)而影響字符復(fù)原效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種車牌圖像去模糊方法、裝置及系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)在出現(xiàn)字符相連的情況時(shí)，提高字符復(fù)原效果。具體技術(shù)方案如下：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種車牌圖像去模糊方法，所述方法包括：

采集車牌圖像，并通過統(tǒng)計(jì)所述車牌圖像的清晰度信息，確定所述車牌圖像的當(dāng)前模糊等級(jí)；

根據(jù)所述當(dāng)前模糊等級(jí)，以及模糊等級(jí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定所述當(dāng)前模糊等級(jí)對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，其中，所述對(duì)應(yīng)關(guān)系為通過對(duì)多張清晰車牌圖像和多張模糊車牌圖像構(gòu)成的樣本對(duì)集合進(jìn)行訓(xùn)練得到的；

根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，對(duì)所述車牌圖像進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算，得到去模糊后的車牌圖像。

可選的，所述模糊等級(jí)包括：嚴(yán)重模糊等級(jí)、中度模糊等級(jí)及輕度模糊等級(jí)，或者，所述模糊等級(jí)包括：第1等級(jí)至第n等級(jí)，其中，n為大于或等于2的整數(shù)。

可選的，所述采集車牌圖像，包括：

采集原始車輛圖像；

統(tǒng)計(jì)所述原始車輛圖像的圖像亮度信息；

根據(jù)所述圖像亮度信息，得到采集所述原始車輛圖像時(shí)的曝光參數(shù)；

調(diào)節(jié)所述曝光參數(shù)，得到滿足預(yù)設(shè)圖像亮度條件的亮度信息；

采集具有所述亮度信息的車輛圖像的圖像信號(hào)；

根據(jù)所述圖像信號(hào)，提取車牌圖像。

可選的，所述通過統(tǒng)計(jì)所述車牌圖像的清晰度信息，確定所述車牌圖像的當(dāng)前模糊等級(jí)，包括：

統(tǒng)計(jì)所述車牌圖像的平均梯度幅值；

對(duì)所述平均梯度幅值進(jìn)行映射，并根據(jù)預(yù)設(shè)的平均梯度幅值與圖像模糊等級(jí)的映射關(guān)系，確定所述車牌圖像的當(dāng)前模糊等級(jí)；或者，獲取離線訓(xùn)練的模糊車牌圖像的平均梯度幅值及所對(duì)應(yīng)的模糊等級(jí)，確定所述離線訓(xùn)練的模糊車牌圖像的平均梯度幅值中與所述車牌圖像的平均梯度幅值相等的平均梯度幅值，所對(duì)應(yīng)的模糊等級(jí)為所述車牌圖像的當(dāng)前模糊等級(jí)。