[發明專利]一種車牌圖像粗定位方法

有效

• 申請號: 201810728982.4
• 申請日: 2018-07-05
• 公開（公告）號: CN110689016B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 郭朋飛
• 申請（專利權）人: 山東華軟金盾軟件股份有限公司
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26
• 代理公司: 北京金宏來專利代理事務所(特殊普通合伙) 11641
• 代理人: 許振強;苗彩娟

1.一種車牌圖像粗定位方法，包括以下步驟：

步驟一、對輸入圖像進行灰度化，生成灰度圖像；

步驟二、獲得圖像邊緣圖；

步驟三、獲得步驟一生成的灰度圖像和步驟二生成的圖像邊緣圖的積分圖；

步驟四、掃描灰度圖像的每一個像素，生成對應的車牌概率圖；

步驟五、水平掃描車牌概率圖，得到車牌分布的水平區域；

步驟六、垂直掃描步驟五得到的車牌分布的水平區域，得到車牌候選區域；

所述步驟四中生成車牌概率圖的方法為：

a、設定輸入圖像像素點(i,j)的像素值:p(i,j)

i∈(0，pic_init_height),j∈(0，pic_init_width)；

pic_init_width為輸入圖像寬，pic_init_height為輸入圖像高；

b、任意生成兩個臨時區域：

第一個臨時區域左像素點:area1_left＝j–24；

第一個臨時區域右像素點:area1_right＝j+24；

第一個臨時區域上像素點:area1_top＝i-3；

第一個臨時區域下像素點:area1_bottom＝i+3；

第二個臨時區域左像素點:area2_left＝j–34；

第二個臨時區域右像素點:area2_right＝j+34；

第二個臨時區域上像素點:area2_top＝i-53；

第二個臨時區域下像素點:area2_bottom＝i+53；

c、獲得第一個臨時區域對應的邊緣圖像均值area1_edge_mean和灰度圖像均值area1_grey_mean；獲得第二個臨時區域對應的邊緣圖均值area2_edge_mean；

d、定義臨時值temp1、temp2、temp3；

如果臨時值temp1＝1，表明當前像素點的小鄰域邊緣均值比它的大鄰域邊緣均值大，說明當前點位于邊緣較密集的區域；

如果臨時值temp2＝1，表明當前像素點的灰度值比它的鄰域灰度均值大，是一個局部極大值；

如果臨時值temp3＝1，表明當前像素點在局部極大值的基礎上又要求小鄰域邊緣均值遠大于大鄰域邊緣均值；

設定(i，j)位置的車牌概率圖的像素值：

如果同時滿足temp1＝1、temp2＝1和temp3＝1，則表明當前像素點可以作為一個字符區域上的點。

2.根據權利要求1所述的一種車牌圖像粗定位方法，其特征在于：所述步驟二獲得圖像邊緣圖采用sobel方法。

3.根據權利要求1所述的一種車牌圖像粗定位方法，其特征在于：所述步驟五中獲得水平區域的方法是從上到下，逐行掃描車牌概率圖，累積一行中遇到的亮點像素數，如果一行累積的亮點數超過70個則認為此行是有效行，如果連續有效行超過30行，則認為這個長條區域可能包含車牌，記錄該區域。

4.根據權利要求1所述的一種車牌圖像粗定位方法，其特征在于：所述步驟六中獲得車牌候選區域的方法是掃描得到的車牌分布的水平區域，從左到右，逐列掃描車牌概率圖，累積一列中遇到的亮點像素數，如果一列中亮點像素數超過15個則認為是有效列，如果連續的有效列超過50列，則掃描得到的這個區域即為車牌區域；完成所有的掃描后，得到的所有區域即為所有的車牌候選區域。