本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，具體而言，涉及一種車牌圖像識(shí)別的處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

對(duì)比度通常是指整幅畫面黑色與白色的比值，即從黑色到白色的漸變層次。黑色與白色的比值越大，從黑色到白色的漸變層次就越多，繼而色彩表現(xiàn)愈加豐富。對(duì)比度對(duì)視覺效果的影響至關(guān)重要，在通常情況下，對(duì)比度越大，則圖像愈加清晰醒目，色彩也愈加鮮明艷麗；而對(duì)比度越小，則會(huì)使得整幅畫面變得較為灰暗。

相關(guān)技術(shù)中對(duì)于對(duì)比度的調(diào)整通常是根據(jù)調(diào)整的幅度參數(shù)全局改變目標(biāo)區(qū)域的像素值，進(jìn)而使得大于預(yù)設(shè)閾值的像素值更大，而小于預(yù)設(shè)閾值的像素值更小，從而改變?nèi)值膶?duì)比度效果。然而該調(diào)整方式的缺陷在于：此種對(duì)比度調(diào)整方式無法根據(jù)自身感興趣的區(qū)域特征自適應(yīng)地調(diào)整為期望的對(duì)比度效果。

直方圖均衡化是指在圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對(duì)上述對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整的方法。直方圖均衡化的基本思想在于將原始圖的直方圖變換為類似均勻分布的形式，由此拉開圖像的灰階動(dòng)態(tài)范圍的分布，從而使得圖像的信息形成鮮明的對(duì)比。

相關(guān)技術(shù)中所提供的直方圖均衡技術(shù)通常是將分布在0-255灰度級(jí)的像素?cái)?shù)量均衡化，其核心思想在于讓等間隔灰階范圍內(nèi)的像素?cái)?shù)量相等，以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，從而適用于背景整體偏暗或偏亮的拉伸。然而，此種方式的缺陷在于：灰階范圍內(nèi)的像素雖然分布均勻，但是無法根據(jù)特定需求進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)；其對(duì)于理想的車牌圖像像素直方圖分布，應(yīng)該是散開一定距離的具有兩個(gè)峰頂?shù)闹狈綀D。

針對(duì)目前道路場(chǎng)景中車輛的視頻監(jiān)控，由于光線、場(chǎng)景、車輛運(yùn)動(dòng)以及攝像頭位置等因素的影響，視頻或抓拍幀車牌圖像的效果并不盡如人意，其表現(xiàn)為車牌圖像的底色與字體亮度差較小、底色不夠純凈，換言之，即為人眼對(duì)車牌圖像的視覺對(duì)比度不夠，難以清晰識(shí)別車牌圖像上所要顯示的內(nèi)容。

綜上所述，相關(guān)技術(shù)中所提供的技術(shù)方案對(duì)車牌圖像的增強(qiáng)效果不夠理想，影響人眼的視覺效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種車牌圖像識(shí)別的處理方法及裝置，以至少解決相關(guān)技術(shù) 中所提供的技術(shù)方案對(duì)車牌圖像顯示信息的識(shí)別度較為有限，影響人眼的視覺效果的問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種車牌圖像識(shí)別的處理方法。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理方法包括：獲取待識(shí)別的車牌圖像，對(duì)車牌圖像的底色與字體進(jìn)行閾值區(qū)分；對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理以及對(duì)字體進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到車牌圖像識(shí)別結(jié)果。

優(yōu)選地，對(duì)底色與字體進(jìn)行閾值區(qū)分包括：根據(jù)車牌圖像的位置信息和尺寸信息進(jìn)行直方圖原始分布統(tǒng)計(jì)，獲取統(tǒng)計(jì)結(jié)果；根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)原始分布直方圖進(jìn)行直方圖合并處理，得到合并處理直方圖；根據(jù)合并處理直方圖判斷得出底色與字體的分界閾值。

優(yōu)選地，采用以下公式得到合并處理直方圖：$\mathrm{tempSum}=\underset{\mathrm{Dis}\left[m\right]}{\overset{\mathrm{Dis}[m+1]}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Hist}\left[i\right],\mathrm{Dis}\left[m\right]\<=i\<=\mathrm{Dis}[m+1];$其中，Hist[i]為第i個(gè)灰階的直方圖統(tǒng)計(jì)分布，Dis[m]為合并后的灰階分布，0≤m≤num，num為合并后的灰階個(gè)數(shù)，tempSum是從Dis[m]開始至Dis[m+1]結(jié)束的灰階分布的合并結(jié)果。

優(yōu)選地，根據(jù)合并處理后直方圖判斷得出分界閾值包括：根據(jù)車牌圖像的像素總數(shù)與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的比值獲取參數(shù)tempSum的取值；根據(jù)獲取到的取值，采用計(jì)算公式求取分界閾值k；其中，Add[m]為第m個(gè)合并后的灰階分布的直方圖。

優(yōu)選地，對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理包括：對(duì)合并處理直方圖中灰階小于或等于分界閾值的部分直方圖進(jìn)行直方圖偏移處理，得到底色直方圖，其中，底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayscale[i]＝Add[i+Offset]；0≤i+Offset≤k，OffSet為偏移量且OffSet≤Dis[1]。

優(yōu)選地，對(duì)字體進(jìn)行直方圖拉伸處理包括：對(duì)合并處理直方圖中灰階大于分界閾值的部分進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到字體直方圖，其中，字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayScale[i]＝k-Offset+(i-k)*(T-1-k-Offset)/(num-Bnum)；k＜i≤num，Bnum為底色灰階的數(shù)量。

優(yōu)選地，在對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理以及對(duì)字體進(jìn)行直方圖拉伸處理之后，還包括：根據(jù)對(duì)底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布以及對(duì)字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布進(jìn)行直方圖重新分布統(tǒng)計(jì)，得到重新分布直方圖；采用原始分布直方圖與重新分布直方圖獲取像素映射曲線；根據(jù)像素映射曲線對(duì)車牌圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種車牌圖像識(shí)別的處理裝置。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理裝置包括：區(qū)分模塊，用于獲取待識(shí)別的車牌圖像，對(duì)車牌圖像的底色與字體進(jìn)行閾值區(qū)分；識(shí)別模塊，用于對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理以及對(duì)字體進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到車牌圖像識(shí)別結(jié)果。

優(yōu)選地，區(qū)分模塊包括：獲取單元，用于根據(jù)車牌圖像的位置信息和尺寸信息進(jìn)行直方圖原始分布統(tǒng)計(jì)，獲取統(tǒng)計(jì)結(jié)果；處理單元，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)原始分布直方圖進(jìn)行直方圖合并處理，得到合并處理直方圖；判斷單元，用于根據(jù)合并處理直方圖判斷得出底色與字體的分界閾值。

優(yōu)選地，處理單元，用于采用以下公式得到合并處理直方圖：$\mathrm{tempSum}=\underset{\mathrm{Dis}\left[m\right]}{\overset{\mathrm{Dis}[m+1]}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Hist}\left[i\right],\mathrm{Dis}\left[m\right]\<=i\<=\mathrm{Dis}[m+1];$其中，Hist[i]為第i個(gè)灰階的直方圖統(tǒng)計(jì)分布，Dis[m]為合并后的灰階分布，0≤m≤num，num為合并后的灰階個(gè)數(shù)，tempSum是從Dis[m]開始至Dis[m+1]結(jié)束的灰階分布的合并結(jié)果。

優(yōu)選地，判斷單元包括：獲取子單元，用于根據(jù)車牌圖像的像素總數(shù)與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的比值獲取參數(shù)tempSum的取值；計(jì)算子單元，用于根據(jù)獲取到的取值，采用計(jì)算公式求取分界閾值k；其中，Add[m]為第m個(gè)合并后的灰階分布的直方圖。

優(yōu)選地，識(shí)別模塊，用于對(duì)合并處理直方圖中灰階小于或等于分界閾值的部分直方圖進(jìn)行直方圖偏移處理，得到底色直方圖，其中，底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayscale[i]＝Add[i+Offset]；0≤i+Offset≤k，OffSet為偏移量且OffSet≤Dis[1]。

優(yōu)選地，識(shí)別模塊，用于對(duì)合并處理直方圖中灰階大于分界閾值的部分進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到字體直方圖，其中，字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayScale[i]＝k-Offset+(i-k)*(T-1-k-Offset)/(num-Bnum)；k＜i≤num，Bnum為底色灰階的數(shù)量。

優(yōu)選地，上述裝置還包括：統(tǒng)計(jì)模塊，用于根據(jù)對(duì)底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布以及對(duì)字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布進(jìn)行直方圖重新分布統(tǒng)計(jì)，得到重新分布直方圖；獲取模塊，用于采用原始分布直方圖與重新分布直方圖獲取像素映射曲線；調(diào)整模塊，用于根據(jù)像素映射曲線對(duì)車牌圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。

通過本發(fā)明實(shí)施例，采用獲取待識(shí)別的車牌圖像，對(duì)車牌圖像的底色與字體進(jìn)行閾值區(qū)分；對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理以及對(duì)字體進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到車牌圖像識(shí)別結(jié)果，解決了相關(guān)技術(shù)中所提供的技術(shù)方案對(duì)車牌圖像顯示信息的識(shí)別度較為有限，影響人眼的視覺分辨的問題，進(jìn)而能夠提高車牌圖像的對(duì)比度、層次鮮明，從 而有利于車牌圖像底色更加符合視覺效果，使得字體亮麗鮮明。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理方法的流程圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理方法的流程圖；

圖3a為車牌圖像原圖的效果示意圖；

圖3b為在圖3a所顯示的車牌圖像原圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行對(duì)比度調(diào)整的效果示意圖；

圖3c為在圖3a所顯示的車牌圖像原圖的基礎(chǔ)上采用直方圖均衡方式進(jìn)行處理的效果示意圖；

圖3d為在圖3a所顯示的車牌圖像原圖的基礎(chǔ)上采用本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例所提供的技術(shù)方案進(jìn)行處理的效果示意圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

下文中將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來詳細(xì)說明本發(fā)明。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。

在以下描述中，除非另外指明，否則將參考由一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)執(zhí)行的動(dòng)作和操作的符號(hào)表示來描述本申請(qǐng)的各實(shí)施例。其中，計(jì)算機(jī)包括個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、移動(dòng)終端等各種產(chǎn)品，使用了中央處理器(CPU)、單片機(jī)、數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)等具有處理芯片的設(shè)備均可以稱為計(jì)算機(jī)。由此，可以理解，有時(shí)被稱為計(jì)算機(jī)執(zhí)行的這類動(dòng)作和操作包括計(jì)算機(jī)的處理單元對(duì)以結(jié)構(gòu)化形式表示數(shù)據(jù)的電信號(hào)的操縱。這一操縱轉(zhuǎn)換了數(shù)據(jù)或在計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器系統(tǒng)中的位置上維護(hù)它，這以本領(lǐng)域的技術(shù)人員都理解的方式重配置或改變了計(jì)算機(jī)的操作。維護(hù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是具有數(shù)據(jù)的格式所定義的特定屬性的存儲(chǔ)器的物理位置。然而，盡管在上述上下文中描述本發(fā)明，但它并不意味著限制性的，如本領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解的，后文所描述的動(dòng)作和操作的各方面也可用硬件來實(shí)現(xiàn)。

轉(zhuǎn)向附圖，其中相同的參考標(biāo)號(hào)指代相同的元素，本申請(qǐng)的原理被示為在一個(gè)合適的計(jì)算環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。以下描述基于所述的本申請(qǐng)的實(shí)施例，并且不應(yīng)認(rèn)為是關(guān)于此處未明確描述的替換實(shí)施例而限制本申請(qǐng)。

以下實(shí)施例可以應(yīng)用到計(jì)算機(jī)中，例如：應(yīng)用到個(gè)人計(jì)算機(jī)(PC)中。也可以應(yīng)用到目前采用了智能操作系統(tǒng)中的移動(dòng)終端中，并且并不限于此。對(duì)于計(jì)算機(jī)或移動(dòng)終端的操作系統(tǒng)并沒有特殊要求，只要能夠檢測(cè)接觸、確定該接觸是否與預(yù)定規(guī)則相符合，以及根據(jù)該接觸的屬性實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能即可。

圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理方法的流程圖。如圖1所示，該方法可以包括以下處理步驟：

步驟S102：獲取待識(shí)別的車牌圖像，對(duì)車牌圖像的底色與字體進(jìn)行閾值區(qū)分；

步驟S104：對(duì)車牌圖像的底色進(jìn)行直方圖偏移處理以及對(duì)車牌圖像的字體進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到車牌圖像識(shí)別結(jié)果。

相關(guān)技術(shù)中所提供的技術(shù)方案對(duì)車牌圖像顯示信息的識(shí)別度較為有限，影響人眼的視覺分辨。采用如圖1所示的方法，針對(duì)車牌圖像進(jìn)行自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)，首先對(duì)車牌圖像底色和字體進(jìn)行閾值判斷，然后分別對(duì)底色和字體進(jìn)行增強(qiáng)處理，由此解決了相關(guān)技術(shù)中所提供的技術(shù)方案對(duì)車牌圖像顯示信息的識(shí)別度較為有限，影響人眼的視覺分辨的問題，進(jìn)而能夠提高車牌圖像的對(duì)比度、層次鮮明，從而有利于車牌圖像底色更加符合視覺效果，使得字體亮麗鮮明。

優(yōu)選地，在步驟S102中，對(duì)底色與字體進(jìn)行閾值區(qū)分可以包括以下操作：

步驟S1：根據(jù)車牌圖像的位置信息和尺寸信息進(jìn)行直方圖原始分布統(tǒng)計(jì)，獲取統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

步驟S2：根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)原始分布直方圖進(jìn)行直方圖合并處理，得到合并處理直方圖；

步驟S3：根據(jù)合并處理直方圖判斷得出底色與字體的分界閾值。

在優(yōu)選實(shí)施例中，以YUV通道的Y通道為例進(jìn)行亮度直方圖統(tǒng)計(jì)，相關(guān)技術(shù)中所采用的主流圖像顯示動(dòng)態(tài)范圍為8bit(0-255)，因此，車牌圖像的直方圖亮度灰階范圍為0-255，其表達(dá)式為：

Hist[i]＝Num[i]，0≤i≤255；

其中，i為目標(biāo)區(qū)域待統(tǒng)計(jì)的像素值，Num[i]為第i個(gè)灰階的像素?cái)?shù)量，Hist[i]即為直方圖統(tǒng)計(jì)分布。

$\mathrm{sumNum}=\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Hist}\left[i\right];$

其中，sumNum為像素總數(shù)。

需要說明的是，關(guān)于車牌圖像的位置信息以及尺寸信息的獲取方式可以采用現(xiàn)有技術(shù)中所提供的解決方案，而在本發(fā)明實(shí)施例中并不做具體限定。

直方圖合并通常是指根據(jù)設(shè)定的閾值將一定范圍內(nèi)相鄰灰階的直方圖合并到一個(gè)灰階上，此處的閾值指的是像素?cái)?shù)量。

優(yōu)選地，在步驟S2中，可以采用以下公式得到合并處理直方圖：

$\mathrm{tempSum}=\underset{\mathrm{Dis}\left[m\right]}{\overset{\mathrm{Dis}[m+1]}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Hist}\left[i\right],\mathrm{Dis}\left[m\right]\<=i\<=\mathrm{Dis}[m+1];$

其中，Hist[i]為第i個(gè)灰階的直方圖統(tǒng)計(jì)分布，Dis[m]為合并后的灰階分布，0≤m≤num，num為合并后的灰階個(gè)數(shù)，tempSum是從Dis[m]開始至Dis[m+1]結(jié)束的灰階分布的合并結(jié)果。

以求第一個(gè)合并灰階為例，從灰階0開始統(tǒng)計(jì)合并的灰階直方圖的數(shù)量累加之和tempSum：$\mathrm{tempSum}=\underset{0}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Hist}\left[i\right],0\<=i\<=j;$

其中，tempSum終止累加的判斷閾值條件為tempSum≥addThreldNum，默認(rèn)addThreldNum＝sumNum/256，此時(shí)，第一個(gè)合并灰階為Dis[1]＝j(luò)，Dis[0]＝0。

根據(jù)上述分析，可以得出tempSum的通式如下：

$\mathrm{tempSum}=\underset{\mathrm{Dis}\left[m\right]}{\overset{\mathrm{Dis}[m+1]}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Hist}\left[i\right],\mathrm{Dis}\left[m\right]\<=i\<=\mathrm{Dis}[m+1];$

其中，Dis[m]為合并后的灰階分布，0≤m≤num，num為合并后的灰階個(gè)數(shù)；

依此邏輯能夠得到直方圖合并直方圖分布定義為Add[i]，i＝Dis[m]，0≤m≤num。

優(yōu)選地，在步驟S3中，根據(jù)合并處理后直方圖判斷得出分界閾值可以包括以下操作：

步驟S4：根據(jù)車牌圖像的像素總數(shù)與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的比值獲取參數(shù)tempSum的取值；

步驟S5：根據(jù)獲取到的取值，可以采用以下計(jì)算公式：求取分界閾值k；其中，Add[m]為第m個(gè)合并后的灰階分布的直方圖。

在優(yōu)選實(shí)施例中，可以通過采用以下公式來確定上述分界閾值：

$\mathrm{tempSum}=\underset{0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Add}\left[m\right],0\<=m\<=k;$

其中，當(dāng)tempSum≥carThreldNum時(shí)，k為分界閾值，carThreldNum＝sumNum/index，index為閾值調(diào)整系數(shù)，Add[m]為合并后的灰階分布的累加和。

若tempSum≥carThreldNum，carThreldNum＝sumNum/index，則閾值灰階為k，sumNum為車牌圖像區(qū)域總像素?cái)?shù)量，底色灰階數(shù)量Bnum＝k，index為閾值調(diào)整系數(shù)，其默認(rèn)為2。

優(yōu)選地，在步驟S104中，對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理可以包括以下步驟：

步驟S6：對(duì)合并處理直方圖中灰階小于或等于分界閾值的部分直方圖進(jìn)行直方圖偏移處理，得到底色直方圖，其中，底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayscale[i]＝Add[i+Offset]；0≤i+Offset≤k，OffSet為偏移量且OffSet≤Dis[1]。

直方圖偏移通常是指將灰階對(duì)應(yīng)的直方圖移到另外一個(gè)灰階上，表現(xiàn)為直方圖的移動(dòng)，對(duì)圖像而言，即為圖像像素變亮或變暗的調(diào)整。

在優(yōu)選實(shí)施過程中，對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理得到的底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayscale[i]＝Add[i+Offset]；其中，0≤i+Offset≤k，OffSet為偏移量且OffSet≤Dis[1]。

優(yōu)選地，在步驟S104中，對(duì)字體進(jìn)行直方圖拉伸處理可以包括以下操作：

步驟S7：對(duì)合并處理直方圖中灰階大于分界閾值的部分進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到字體直方圖，其中，字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayScale[i]＝k-Offset+(i-k)*(T-1-k-Offset)/(num-Bnum)；k＜i≤num，Bnum為底色灰階的數(shù)量。

直方圖拉伸，其與直方圖合并的操作過程相反，直方圖拉伸表現(xiàn)為將統(tǒng)計(jì)的直方圖對(duì)應(yīng)的灰階按照特定方式擴(kuò)展至設(shè)定的灰階范圍。

在優(yōu)選實(shí)施過程中，如果車牌圖像的直方圖亮度灰階范圍為0-255，則直方圖拉伸對(duì)于車牌圖像增強(qiáng)，即為將灰階為k以上的直方圖均勻分布在[k+1-OffSet，255]之間，字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布滿足：

grayScale[i]＝k-Offset+(i-k)*(255-k-Offset)/(num-Bnum)，其中，k＜i≤num。

優(yōu)選地，在步驟S104，對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理以及對(duì)字體進(jìn)行直方圖拉伸處理之后，還可以包括以下步驟：

步驟S8：根據(jù)對(duì)底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布以及對(duì)字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布進(jìn)行直方圖重新分布統(tǒng)計(jì)，得到重新分布直方圖；

步驟S9：采用原始分布直方圖與重新分布直方圖獲取像素映射曲線；

步驟S10：根據(jù)像素映射曲線對(duì)車牌圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。

在優(yōu)選實(shí)施例中，可以根據(jù)直方圖以及灰階的重新分布可以得到新直方圖分布newHist，該直方圖的灰階位置為grayScale，即直方圖數(shù)量不為零的有效灰階：

newHist[grayScale[m]]＝Add[i]，i＝Dis[m]，0≤m≤num；

根據(jù)直方圖的原始分布和重新分布得到像素映射曲線為：

newHist[i]＝reflect[Hist[i]]→reflect[i]，0≤i≤255；

上述reflect[i]的實(shí)現(xiàn)方法為：

(1)遍歷num個(gè)合并灰階，即i在[0，255]內(nèi)進(jìn)行一次循環(huán)；

(2)每一次遍歷對(duì)遍歷值i與grayScale[m]的大小進(jìn)行比較，每次i增加1；

(3)若grayScale[m]≥i，則將grayScale[m]賦值給reflect[i]，m增加1；否則，m保持不變。

圖2是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理方法的流程圖。如圖2所示，該流程可以包括以下處理步驟：

步驟S202：獲取原始的視頻單幀圖像；

步驟S204：對(duì)視頻單幀圖像中的車牌圖像所在區(qū)域進(jìn)行亮度和/或色度檢測(cè)；

步驟S206：根據(jù)檢測(cè)得到車牌圖像位置信息與尺寸信息；

步驟S208：通過車牌圖像位置信息與尺寸信息統(tǒng)計(jì)車牌圖像亮度直方圖；

步驟S210：對(duì)統(tǒng)計(jì)的直方圖進(jìn)行直方圖合并處理；

步驟S212：根據(jù)直方圖信息作閾值分界判斷；如果是灰階小于閾值的直方圖，則轉(zhuǎn)到步驟S214；如果是灰階大于閾值的直方圖，則轉(zhuǎn)到步驟S216；

步驟S214：對(duì)車牌圖像底色(灰階小于閾值的直方圖)進(jìn)行直方圖偏移處理；

步驟S216：對(duì)車牌圖像字體(灰階大于閾值的直方圖)進(jìn)行直方圖拉伸處理；

步驟S218：根據(jù)得到的像素映射曲線對(duì)車牌圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，以提升車牌圖像的視覺效果；

步驟S220：對(duì)車牌圖像字體和底色的增強(qiáng)結(jié)果進(jìn)行輸出。

圖3a-圖3d表示在車牌圖像原圖顯示效果的基礎(chǔ)上采用本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例所提供的車牌圖像識(shí)別的處理方法與相關(guān)技術(shù)中所采用的處理方法的效果對(duì)比示意圖。其中，圖3a為車牌圖像原圖的效果示意圖，圖3b為在圖3a所顯示的車牌圖像原圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行對(duì)比度調(diào)整的效果示意圖，圖3c為在圖3a所顯示的車牌圖像原圖的基礎(chǔ)上采用直方圖均衡方式進(jìn)行處理的效果示意圖，圖3d為在圖3a所顯示的車牌圖像原圖的基礎(chǔ)上采用本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例所提供的技術(shù)方案進(jìn)行處理的效果示意圖。如圖3a-圖3d所示，相關(guān)技術(shù)中所提供的對(duì)比度調(diào)整方法與直方圖均衡方法雖然能夠?qū)υ瓐D呈現(xiàn)的車牌圖像顯示效果有一定程度的提升，但是，經(jīng)過比較，本發(fā)明實(shí)施例所提供的技術(shù)方案在對(duì)車牌圖像原圖進(jìn)行識(shí)別處理后，則更加符合車牌圖像的視覺效果。

圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車牌圖像識(shí)別的處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖。如圖4所示，該車牌圖像識(shí)別的處理裝置可以包括：區(qū)分模塊10，用于獲取待識(shí)別的車牌圖像，對(duì)車牌圖像的底色與字體進(jìn)行閾值區(qū)分；識(shí)別模塊20，用于對(duì)底色進(jìn)行直方圖偏移處理以及對(duì)字體進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到車牌圖像識(shí)別結(jié)果。

采用如圖4所示的裝置，解決了相關(guān)技術(shù)中所提供的技術(shù)方案對(duì)車牌圖像顯示信息的識(shí)別度較為有限，影響人眼的視覺分辨的問題，進(jìn)而能夠提高車牌圖像的對(duì)比度、層次鮮明，從而有利于車牌圖像底色更加符合視覺效果，使得字體亮麗鮮明。

優(yōu)選地，如圖5所示，區(qū)分模塊10可以包括：獲取單元100，用于根據(jù)車牌圖像的位置信息和尺寸信息進(jìn)行直方圖原始分布統(tǒng)計(jì)，獲取統(tǒng)計(jì)結(jié)果；處理單元102，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)原始分布直方圖進(jìn)行直方圖合并處理，得到合并處理直方圖；判斷單元104，用于根據(jù)合并處理直方圖判斷得出底色與字體的分界閾值。

優(yōu)選地，處理單元102，用于采用以下公式得到合并處理直方圖：$\mathrm{tempSum}=\underset{\mathrm{Dis}\left[m\right]}{\overset{\mathrm{Dis}[m+1]}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Hist}\left[i\right],\mathrm{Dis}\left[m\right]\<=i\<=\mathrm{Dis}[m+1];$其中，Hist[i]為第i個(gè)灰階的直方圖統(tǒng)計(jì)分布，Dis[m]為合并后的灰階分布，0≤m≤num，num為合并后的灰階個(gè)數(shù)，tempSum是從Dis[m]開始至Dis[m+1]結(jié)束的灰階分布的合并結(jié)果。

優(yōu)選地，判斷單元104可以包括：獲取子單元(圖中未示出)，用于根據(jù)車牌圖像 的像素總數(shù)與預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)的比值獲取參數(shù)tempSum的取值；計(jì)算子單元(圖中未示出)，用于根據(jù)獲取到的取值，采用計(jì)算公式求取分界閾值k；其中，Add[m]為第m個(gè)合并后的灰階分布的直方圖。

優(yōu)選地，識(shí)別模塊20，用于對(duì)合并處理直方圖中灰階小于或等于分界閾值的部分直方圖進(jìn)行直方圖偏移處理，得到底色直方圖，其中，底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayscale[i]＝Add[i+Offset]；0≤i+Offset≤k，OffSet為偏移量且OffSet≤Dis[1]。

優(yōu)選地，識(shí)別模塊20，用于對(duì)合并處理直方圖中灰階大于分界閾值的部分進(jìn)行直方圖拉伸處理，得到字體直方圖，其中，字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布需要滿足：grayScale[i]＝k-Offset+(i-k)*(T-1-k-Offset)/(num-Bnum)；k＜i≤num，Bnum為底色灰階的數(shù)量,num為合并的灰階總數(shù)。

優(yōu)選地，如圖5所示，上述裝置還可以包括：統(tǒng)計(jì)模塊30，用于根據(jù)對(duì)底色直方圖的灰階坐標(biāo)分布以及對(duì)字體直方圖的灰階坐標(biāo)分布進(jìn)行直方圖重新分布統(tǒng)計(jì)，得到重新分布直方圖；獲取模塊40，用于采用原始分布直方圖與重新分布直方圖獲取像素映射曲線；調(diào)整模塊50，用于根據(jù)像素映射曲線對(duì)車牌圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。

從以上的描述中，可以看出，上述實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了如下技術(shù)效果(需要說明的是這些效果是某些優(yōu)選實(shí)施例可以達(dá)到的效果)：采用本發(fā)明實(shí)施例所提供的技術(shù)方案，充分利用車牌圖像區(qū)域的直方圖信息，根據(jù)預(yù)設(shè)閾值來區(qū)分底色與字體并進(jìn)行相應(yīng)的直方圖處理，從而得到相應(yīng)的映射曲線以提高車牌圖像的對(duì)比度。通過直方圖閾值合并，便于直方圖更加有效地提取主要信息；車牌圖像底色與字體的閾值判別，便于分別對(duì)這兩個(gè)區(qū)域進(jìn)行不同的直方圖變換處理；直方圖偏移與均勻拉伸便于信息的對(duì)比度層次鮮明，從而有利于車牌圖像底色更加符合視覺效果，使得字體亮麗鮮明。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用的計(jì)算裝置來實(shí)現(xiàn)，它們可以集中在單個(gè)的計(jì)算裝置上，或者分布在多個(gè)計(jì)算裝置所組成的網(wǎng)絡(luò)上，可選地，它們可以用計(jì)算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實(shí)現(xiàn)，從而，可以將它們存儲(chǔ)在存儲(chǔ)裝置中由計(jì)算裝置來執(zhí)行，并且在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個(gè)集成電路模塊，或者將它們中的多個(gè)模塊或步驟制作成單個(gè)集成電路模塊來實(shí)現(xiàn)。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結(jié)合。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。