[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

本發明提出了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。本發明采用邊緣特征進行車牌定位的方法解決了車牌定位準確率較低的問題，并大大提高了車牌定位的效率，節約時間。

技術領域

本發明涉及車牌圖像定位技術領域，具體涉及一種車牌圖像粗定位方法。

背景技術

我國城市數字化的水平越來越高,而車牌識別是數字化城市中的一項重要技術。在車牌識別中，一般分為車牌檢測，車牌分割和車牌識別三個模塊。其中車牌檢測模塊是耗時最大的模塊，如果提高車牌檢測的速度和準確率，是當前技術的一個難點。

現在技術有采用SSD(The?Single?Shot?Detector單發多框檢測)等模型來進行車牌定位的，但是SSD模型很復雜，即使經過模型壓縮，最終耗時也很大。也有采用邊緣檢測(圖像邊緣檢測大幅度地減少了數據量，并且剔除了可以認為不相關的信息，保留了圖像重要的結構屬性)來進行車牌定位的，但是僅僅依靠邊緣特征得到的車牌獲選區域會有大量的非車牌區域，準確率較低。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出一種車牌圖像粗定位方法，提高車牌定位的準確率。

為實現以上目的，本發明采用的技術方案是：

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。

優選的，所述步驟二獲得圖像邊緣圖采用sobel方法。

優選的，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；