一種基于方差特征的車牌校正方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及車牌識別技術領域，具體是一種基于方差特征的車牌校正方法。
【背景技術】
[0002] 車牌定位是指在一幅圖像中快速找出車牌所在的位置，一般通過粗定位和精定位 相結(jié)合的方法來實現(xiàn)。一個好的車牌定位算法，應該對傾斜車牌和非傾斜車牌均具有一定 的魯棒性。對于非傾斜車牌，已有很多成熟的方法來實現(xiàn)精定位，而對于傾斜的車牌，由于 不能直接使用現(xiàn)有的相關方法，無法實現(xiàn)車牌的精定位。解決該問題的唯一方法就是在粗 定位之后，把傾斜車牌校正為非傾斜車牌，然后再進行精定位。因此，車牌傾斜校正是整個 定位技術必不可少的一部分，是評價車牌定位算法的重要依據(jù)。
[0003] 目前，車牌校正主要有以下幾類方法：
[0004] (1)基于直線檢測的方法，代表方法有"基于hough直線檢測的校正方法"和"基 于radon直線檢測的校正方法"。該類方法在干擾比較少、車牌邊框清晰的情況下，可以通 過檢測邊框直線獲取傾斜角度，進而較精確地完成車牌校正，但是當出現(xiàn)車牌干擾、車牌模 糊或者出現(xiàn)油污時，由于無法檢測到車牌邊框直線，該類方法會失效，同時該類方法的計算 量也很大。
[0005] (2)基于遍歷查找的方法，代表方法有"基于旋轉(zhuǎn)投影的校正方法"。其原理是首 先將車牌旋轉(zhuǎn)到每一個允許的角度位置，然后進行投影獲取相應的特征值，通過比較，獲取 最佳的特征值，此時對應的角度就是最佳的車牌傾斜角度。該類方法的優(yōu)點是魯棒性較強， 適應性廣，但也存在明顯的缺點，由于需要遍歷查找，因此算法的速度很慢，同時，缺少強健 的投影特征，獲取的車牌傾斜角度會有一定的誤差。
[0006] (3)基于特征分析的方法，代表方法有"基于主元分析的校正方法"。該類方法不 依賴車牌的邊框信息，在干擾比較少、字符較完整的情況下，可以達到不錯的校正效果，但 是該類方法對二值化的車牌圖像的質(zhì)量要求較高，易受非字符區(qū)域的干擾。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于提供一種抗干擾性更強、算法速度更快、校正更精確的基于方 差特征的車牌校正方法。
[0008] 本發(fā)明的技術方案為：
[0009] 一種基于方差特征的車牌校正方法，包括以下順序的步驟：
[0010] (1)將粗定位得到的車牌圖像進行尺寸歸一化；
[0011] (2)利用均值濾波器將歸一化后的車牌圖像進行模糊處理；
[0012] (3)基于改進的局部二值化算法，獲取二值車牌圖像；
[0013] (4)對二值車牌圖像進行形態(tài)學閉運算，并去除干擾連通區(qū)域，獲取車牌字符連通 區(qū)域圖像；
[0014] (5)獲取車牌字符邊緣特征點，包括：
[0015] 對車牌字符連通區(qū)域圖像進行垂直投影，獲取波峰位置，以peak[i]表示第i個波 峰位置，i = 1，2，…，η ;
[0016] 在車牌字符連通區(qū)域圖像上，找出與每一個波峰位置Peak[i]對應的最上部邊緣 特征點pnp[i]和最下部邊緣特征點p-down[i];
[0017] (6)獲取車牌最佳傾斜角度，包括：
[0018] 采用以下公式，計算車牌字符邊緣特征點在車牌傾斜角度為a時的新位置p_up_ new[i]、p_down_new[i]:
【主權項】
1. 一種基于方差特征的車牌校正方法，其特征在于，包括以下順序的步驟： (1) 將粗定位得到的車牌圖像進行尺寸歸一化； (2) 利用均值濾波器將歸一化后的車牌圖像進行模糊處理； (3) 基于改進的局部二值化算法，獲取二值車牌圖像； (4) 對二值車牌圖像進行形態(tài)學閉運算，并去除干擾連通區(qū)域，獲取車牌字符連通區(qū)域 圖像； (5) 獲取車牌字符邊緣特征點，包括： 對車牌字符連通區(qū)域圖像進行垂直投影，獲取波峰位置，以peak [i]表示第i個波峰位 置，i = 1，2，…，η ; 在車牌字符連通區(qū)域圖像上，找出與每一個波峰位置peak[i]對應的最上部邊緣特征 Ap_up[i]和最下部邊緣特征點p_down[i]; (6) 獲取車牌最佳傾斜角度，包括： 采用以下公式，計算車牌字符邊緣特征點在車牌傾斜角度為a時的新位置p_up_ new[i]> p_down_new[i]：
其中，p_up[l]. x表示最左側(cè)上部邊緣特征點的x坐標，p_down[n]. x表示最右側(cè)下部 邊緣特征點的X坐標； 采用以下公式，計算車牌字符邊緣特征點在新位置p_up_new[i]、p_down_new[i]的方 差特征值σ : I
其中，s_up[i]、s_d〇wn[i]分別表示車牌字符上下部不同位置邊緣特征點的權重值； 改變車牌傾斜角度，重復上述計算，得到車牌字符邊緣特征點在各個新位置的方差特 征值； 將最小的方差特征值對應的車牌傾斜角度作為車牌最佳傾斜角度； (7) 根據(jù)得到的車牌最佳傾斜角度，對車牌進行旋轉(zhuǎn)校正。
2. 根據(jù)權利要求1所述的基于方差特征的車牌校正方法，其特征在于，步驟（3)中，所 述改進的局部二值化算法采用以下公式：
其中，g(x，y)表示二值化后車牌圖像中像素（x，y)處的灰度值，f(x，y)表示二值化前 車牌圖像中像素（x，y)處的灰度值，f (Xpyj)表示二值化前以像素（x，y)為中心的M*N鄰 域內(nèi)像素（Xi，h)處的灰度值，M、N分別表示鄰域的寬度和高度，s表示變換因子系數(shù)。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于方差特征的車牌校正方法，包括：圖像尺寸歸一化；圖像模糊處理；獲取二值車牌圖像；獲取字符連通區(qū)域；去除干擾區(qū)域；獲取字符邊緣特征點；獲取最佳傾斜角度；圖像旋轉(zhuǎn)校正。本發(fā)明采用字符上下邊緣特征點的方差特征來衡量車牌的傾斜程度，特征強健，不再依賴車牌的邊框信息，能夠抵抗較強的干擾；采用較少的字符邊緣特征點來代替整幅圖的特征，遍歷算法更加簡單高效；與現(xiàn)有方法相比，算法速度更快，校正更精確。
【IPC分類】G06K9-32
【公開號】CN104834929
【申請?zhí)枴緾N201510212983
【發(fā)明人】張卡, 何佳, 尼秀明, 于繼梁
【申請人】安徽清新互聯(lián)信息科技有限公司
【公開日】2015年8月12日
【申請日】2015年4月28日