[發(fā)明專利]一種圖像處理方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710736362.0
• 申請(qǐng)日: 2017-08-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107480683A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-12-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫偉源
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 鄭州云海信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/38
• 分類號(hào): G06K9/38;G06K9/46
• 代理公司: 北京安信方達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11262
• 代理人: 李紅爽,李丹

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)，尤指一種圖像處理方法及裝置。

背景技術(shù)

汽車已經(jīng)是人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚囊环N交通工具，隨著汽車用戶的急速增加，高速公路、城市道路和停車場(chǎng)越來(lái)越多，道路交通管理和停車場(chǎng)管理變得越來(lái)越麻煩，對(duì)交通的控制和安全管理要求也日益提高，這些都必然要求有一個(gè)更高效、更方便、更簡(jiǎn)單的管理方式來(lái)管理交通。智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System，ITS)已經(jīng)成為當(dāng)前交通管理發(fā)展的主要方向，作為實(shí)現(xiàn)交通管理自動(dòng)化的重要手段的車輛車牌識(shí)別(License Plate Recognition，LPR)技術(shù)就由此而生，其任務(wù)是對(duì)汽車監(jiān)控圖像進(jìn)行分析和處理，然后自動(dòng)識(shí)別出汽車監(jiān)控圖像中包括的車牌號(hào)，并進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)管理。LPR系統(tǒng)可以被廣泛應(yīng)用于各種需要車牌識(shí)別的場(chǎng)合，如電子收費(fèi)站、停車場(chǎng)車輛管理等。

汽車監(jiān)控圖像的采集一般都在高速公路收費(fèi)站、城市里的電子眼或者停車場(chǎng)出入口，由于室外環(huán)境的不穩(wěn)定性，受多種因素的影響，汽車監(jiān)控圖像在成像過(guò)程中，圖像質(zhì)量會(huì)下降，這種圖像質(zhì)量下降的過(guò)程稱為圖像的退化，圖像退化干擾了車牌號(hào)的提取，嚴(yán)重影響了車牌號(hào)的定位和識(shí)別。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種圖像處理方法，實(shí)現(xiàn)了將字符很明顯地在字符圖像中凸顯出來(lái)，提高了識(shí)別字符圖像中字符的準(zhǔn)確率。

為了達(dá)到本發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種圖像處理方法，包括：

根據(jù)灰度色的字符圖像中像素的灰度值，計(jì)算灰度閾值；

利用計(jì)算出的灰度閾值對(duì)灰度色的字符圖像進(jìn)行二值化處理。

進(jìn)一步地，所述進(jìn)行二值化處理之后，還包括：

根據(jù)所述二值化處理得到的二值化圖像中連通區(qū)域的參數(shù)，篩選出參數(shù)滿足預(yù)定條件的連通區(qū)域。

進(jìn)一步地，所述連通區(qū)域的參數(shù)包括以下之一或任意多種的組合：所述連通區(qū)域中像素的個(gè)數(shù)、所述連通區(qū)域的最小外接矩形中像素的個(gè)數(shù)、所述連通區(qū)域的最小外接矩形的長(zhǎng)、寬、在水平方向上的傾斜角度。

進(jìn)一步地，所述預(yù)定條件包括：

S≥50、S/N≥20、L/W<5.0且L<60；或者

S≥50、S/N≥20、L/W≥5.0、L<60且0°≤angle≤5°；或者

S≥50、S/N≥20、L/W≥5.0、L<60且85°≤angle≤90°；

其中，S表示所述連通區(qū)域的最小外接矩形中像素的個(gè)數(shù)，N表示所述連通區(qū)域中像素的個(gè)數(shù)，L表示所述連通區(qū)域的最小外接矩形的長(zhǎng)，W表示所述連通區(qū)域的最小外接矩形的寬，angle表示所述連通區(qū)域的最小外接矩形在水平方向上的傾斜角度。

進(jìn)一步地，在所述根據(jù)灰度色的字符圖像中像素的灰度值，計(jì)算灰度閾值之前，還包括：

利用形態(tài)學(xué)圖像處理在灰度圖像中提取所述灰度色的字符圖像。

進(jìn)一步地，所述利用形態(tài)學(xué)圖像處理在灰度圖像中提取所述灰度色的字符圖像，包括：

利用預(yù)先設(shè)置的結(jié)構(gòu)元素對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算；

將所述灰度圖像減去開(kāi)運(yùn)算得到的圖像，得到所述灰度色的字符圖像。

進(jìn)一步地，所述利用形態(tài)學(xué)圖像處理在灰度圖像中提取所述灰度色的字符圖像之前，還包括：

對(duì)于待識(shí)別的彩色圖像中的每個(gè)像素，將所述像素的三個(gè)基色的分量代入到以下公式中：

Y＝R×0.2989+G×0.5870+B×0.1141，

其中，R、G和B分別表示所述像素的三個(gè)基色的分量，Y表示所述像素的亮度值；

將所述像素的灰度值設(shè)置成計(jì)算出的亮度值，以將待識(shí)別的彩色圖像轉(zhuǎn)換成所述灰度圖像。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)灰度色的字符圖像中像素的灰度值，計(jì)算灰度閾值，包括：

比較所述灰度色的字符圖像中像素的灰度值與預(yù)先設(shè)置的步長(zhǎng)k，將所述灰度色的字符圖像中灰度值大于或等于預(yù)先設(shè)置的步長(zhǎng)k的像素分為第一類像素，將所述灰度色的字符圖像中灰度值小于步長(zhǎng)k的像素分為第二類像素，計(jì)算第一類像素的灰度值和第二類像素的灰度值之間的方差；

遞增步長(zhǎng)k，返回執(zhí)行所述比較的步驟，直到步長(zhǎng)k大于所述灰度色的字符圖像中像素的最大灰度值時(shí)為止，其中k的初始值為0；

將所述灰度閾值設(shè)置為最后一次計(jì)算出的方差。

進(jìn)一步地，所述灰度色的字符圖像為車牌圖像、票據(jù)圖像或者文檔圖像。

本發(fā)明提供了一種圖像處理裝置，包括：