[發明專利]一種基于MSER和SWT相結合的車輛車牌檢測識別方法

在審

• 申請號: 201710804096.0
• 申請日: 2017-09-08
• 公開（公告）號: CN107563380A
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發明（設計）人: 王艷;謝廣蘇;崔西民;李宗學;趙連磊
• 申請（專利權）人: 上海理工大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34
• 代理公司: 上海德昭知識產權代理有限公司31204
• 代理人: 郁旦蓉,劉國華

技術領域

本發明屬于模式識別與圖像處理技術領域，具體涉及一種基于MSER和SWT相結合的車輛車牌檢測識別方法。

背景技術

隨著汽車數量不斷增加，智能交通管理系統得到廣泛應用，車牌識別是該系統的關鍵部分。車牌識別系統主要包括車牌定位、字符分割和字符識別三個部分。目前國內外常見的車牌定位算法主要基于紋理特征、顏色特征、邊緣信息、變換域分析和形態學處理等；字符分割算法主要有投影法、連通域法和先驗知識法等；字符識別方法主要有模板匹配法、神經網絡法和特征提取法等。

目前提出的車牌檢測識別算法大多針對特定拍攝角度、拍攝距離及光照條件好的應用場合，而針對多角度、變光照獲取的復雜背景下車牌的有效檢測識別方法較少。

基于此，Bo Li提出一種基于MSER分析的車牌識別方法，通過簡單的MSER提取完成車牌粗定位，然后根據各MSER連通區域的幾何關系和灰度等級等完成車牌精定位。這種方法較簡單并可以將復雜環境下車牌檢測出來，但MSER提取后只是利用連通域的幾何關系和灰度等級來精定位復雜背景下的車牌，魯棒性較差。

Chao Gou等提出基于極值區域和限制玻爾茲曼機的車牌檢測識別方法，該方法在一系列復雜的預處理后進行極值區域提取，利用Adaboost篩選獲取車牌區域后進行基于限制玻爾茲曼機的字符識別。該方法利用車牌字符相對穩定的區域特征，有效的檢測出復雜環境中的車牌區域，但是預處理及后續篩選和字符識別都較復雜不易實現。

此外，Boris Epshtein等根據局部區域內的文本通常會有相似的筆畫寬度這一特點，提出了SWT。該算法一定條件下可有效檢測出復雜背景下的文本，但仍存在以下缺點：①需要計算每個像素點的梯度，然后沿著梯度方向或反方向查找邊緣點對，算法時間長。②基于邊緣像素點對確定筆畫寬度，依賴字符邊緣以及字符筆畫的完整性，若字符邊緣模糊或筆畫不完整，很容易造成對候選區域的誤刪漏檢。

發明內容

本發明針對車牌識別系統現存情況，在前人研究的基礎上，提出一種基于MSER和SWT的車輛車牌檢測識別方法。首先，利用MSER的仿射不變性、強穩定性以及對光照的適應性初步篩選車牌候選區域，做基于形態學操作的SWT，結合車牌幾何特征完成車牌精定位；然后，將成功定位區域內的連通域進行分割校正；考慮到車牌字符漢字和數字、字母的差異性，提出復雜漢字與簡單數字字母分類識別。目的在于提供一種具有較高的準確率和魯棒性的車輛車牌檢測識別方法，可以實現以多角度、變光照獲取的復雜背景下車牌的檢測識別。

為解決上述技術問題，本發明采用了如下技術方案：

一種基于MSER和SWT相結合的車輛車牌檢測識別方法，用于對待檢測圖像中的車牌區域進行檢測識別，其特征在于，包括：

步驟一，對待檢測圖像依次進行預處理、最大穩定極值區域MSER檢測分割處理和筆畫寬度變換SWT處理，得到車牌字符的候選區域后再根據車牌幾何特征完成車牌定位；

步驟二，對定位后的候選區域進行分割校正處理和歸一化處理，將經過上述處理后的所有車牌字符分別與模板中的字符進行匹配，根據匹配的結果識別出車牌區域內的所有的車牌字符所對應的字符信息，

其中，車牌字符包括漢字字符和數字、字母字符，模板包括漢字模板和數字、字母模板，步驟二的識別過程是：對于漢字字符，根據漢字字符與漢字模板中的漢字的匹配關系來進行匹配對應，對于數字、字母字符，根據數字、字母字符與數字、字母模板中的數字、字母的匹配關系來進行匹配對應。

本發明提供的基于MSER和SWT相結合的車輛車牌檢測識別方法，還可以具有這樣的特征：其中，步驟一包括以下子步驟：

步驟1.1，將待檢測圖像轉換為灰度圖像并進行對比度增強操作，提取對比度增強操作后的灰度圖像中的MSER區域并進行邊緣檢測膨脹后對MSER區域進行分割，得到根據車牌字符特征篩選后的候選區域；

步驟1.2，在候選區域內做基于一系列腐蝕操作的筆畫寬度變換SWT，并對得到的各個候選區域的筆畫寬度值進行篩選；

步驟1.3，對經過筆畫寬度過濾篩選得到的車牌字符的候選區域聚合，根據車牌幾何特征對聚合后的區域實現車牌精定位。

本發明提供的基于MSER和SWT相結合的車輛車牌檢測識別方法，還可以具有這樣的特征：其中，步驟1.1包括以下子步驟：

步驟1.1.1，對待檢測圖像灰度化之后，進行非線性灰度變換，用于突出車牌區域得到對比度增強后的圖像；

步驟1.1.2，對對比度增強后的圖像進行MSER區域提取；