[發明專利]一種基于數學形態學的車牌定位方法

在審

• 申請號: 201711379950.X
• 申請日: 2017-12-19
• 公開（公告）號: CN107909071A
• 公開（公告）日: 2018-04-13
• 發明（設計）人: 辛元芳;姜媛媛
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34;G06K9/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于數學形態學的車牌定位方法，其特征在于采用基于形態學高低冒變換的算法對灰度圖像進行增強；具體步驟如下：

選擇結構元素b為：

b=111111111]]>

先用結構元素b分別對灰度化圖像f做開閉、閉開運算，除去圖像中較小的亮、暗細節，即對圖像內外分別濾波，如式：

再分別對濾波后的結果進行高低冒變換合成，如式：

g＝f+WTH(f₁)-BTH(f₂)(3)

該算法較好地保持了圖像的邊緣細節，層次感較強，明顯的改善了對比度。

2.一種基于數學形態學的車牌定位方法，其特征在于采用一種改進的基于形態學算法對粗定位后的二值化圖像提取邊緣。

由于車牌圖像只占整幅圖像的一部分，其像素有限，因此，根據車牌圖像的形狀及其紋理特征，邊緣提取結構元素以2*2大小為基礎，同時設A為掃描后的二值圖像。具體算法如下：

(1)先分別用結構元素B₁和B₂對車牌候選區域圖像A交替進行形態開閉平滑，以濾除噪聲:

M'＝(AOB₁)·B₁(4)

M＝(M'OB₂)·B₂(5)

其中

B1=1111B2=11111]]>

相對的小尺度結構元素B₁雖然去噪能力弱，但能更好的保留圖像細節；3*3鉆石形結構元素B₂作為大尺度結構元素，雖然會模糊圖像細節，但去噪能力強。所以用B₁、B₂兩者交替濾波能夠在保留圖像細節的同時較好地濾除噪聲干擾。

(2)為了得到圖像邊緣的更多細節，考慮到單一結構元素不能適應多方向的邊緣提取，本文選取如下四個方向的結構元素C_i進行邊緣提取；

(3)利用各結構元素C_i從多方向提取圖像邊緣；

Mi=M⊕Ci-M---(6)]]>

(4)將步驟(3)得到的四個邊緣圖像M_i相或融合。

本發明使用四個不同方向的小結構元素，不僅能成功地提取比較完善的車牌邊緣，而且與傳統邊緣檢測算子相比，檢測出的邊緣清晰、連續，且具有很強的抗噪性，更有利于圖像的分析與處理。

另外，本發明僅對粗定位出來的條形區域進行形態學邊緣提取，這樣一方面可以節約大量運算時間(相對于處理整幅圖像)，另一方面我們可以只備份這個小的區域節約內存，使算法簡潔，同時便于后期的投影處理。