車牌識別中的二值化及快速傾斜校正算法

史　燕　呂永戰(zhàn)　張　帆

摘 要：根據(jù)車牌幾何形狀和紋理的特點，提出了基于圖像的特征線確定二值化閾值的方法。為了解決車牌圖像傾斜對字符分割與識別帶來的不良影響，對一種基于字符間投影距離的傾斜校正方法做了研究。在該方法中，根據(jù)傾斜車牌與非傾斜車牌字符的投影距離大小比較來確定車牌圖像的傾斜角度，再用基于雙線性插值的旋轉(zhuǎn)方法進行矯正。針對該方法的不足之處，提出了該算法的改進算法。試驗結(jié)果表明，該算法是快速而有效的。

關鍵詞：車牌識別;特征線;二值化;投影間距;傾斜校正

中圖分類號：TP391.4文獻標識碼：B

文章編號：1004-373X(2009)05-149-04

Binary Conversion and Slant Correction Algorithm in Preprocessing of

License Plate Recognition

SHI Yan,LV Yongzhan,ZHANG Fan

(China Airborne Missile Academy,Luoyang,471009,China)

Abstract：According to plate shape and char texture,an algorithm applied to license plate binary conversion of vehicle image based on feature line is introduced.In order to resolve the difficulties in character segmentation and adverse impact to the final recognition rate,a new method is presented based on characters vertical projection distance.The method first analyses the change of distance between two characters which comes from the vertical projection towards lean image and horizontal image,the lean angle of image is found out,and then,a horizontal image is gained by the rotation based on bilinear interpolation.Considering the defects of this method,an optimum algorithm is introduced.Experimental results are provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.

Keywords：license plate recognition;feature line;binary conversion;vertical projection distance;slant correction

0 引 言

車牌識別技術(License Plate Recognition,LPR)是計算機視覺與模式識別技術在智能交通領域應用的重要研究課題，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。車牌自動識別系統(tǒng)是對經(jīng)攝像頭拍攝的圖片利用圖像處理的分析方法，提取出車牌區(qū)域，進而對車牌區(qū)域進行字符分割和識別。車牌圖像的傾斜校正是車牌定位和字符分割間的一個重要處理過程。在圖像采集系統(tǒng)中，由于拍攝條件的多樣性和實際情況的差異性，采集到的圖像質(zhì)量差別很大，難免會造成了圖像的傾斜，這種傾斜會給字符分割帶來困難，進而影響到字符識別的準確率。因此為確保系統(tǒng)的識別率，有必要在字符分割前對圖像進行傾斜校正。

目前，針對機動車牌圖像進行校正的研究已經(jīng)取得了一定的成果，比如Hough變換法和旋轉(zhuǎn)投影法。Hough變換法是先采用輪廓跟蹤的方法去除牌照圖像中和校正無關的所有冗余信息，然后對圖像進行Hough變換檢測出邊框直線的傾斜角度，最后對圖像進行旋轉(zhuǎn)校正。此方法對于圖像中車牌的邊框受噪聲，污跡等干擾影響較大，又或者由于二值化等原因造成粘連和斷裂現(xiàn)象的車牌圖像校正效果并不理想。通過旋轉(zhuǎn)車牌圖像在坐標軸上的投影求取傾斜角度是一種抗干擾能力較強的方法。但是該方法中的最佳傾斜角的求取是一個尋優(yōu)過程，要進行多次投影逐步搜尋最佳傾斜角，計算復雜度高。

由于字符是車牌圖像中最為明顯的特征，因此本文把基于字符間的垂直投影距離比較的方法引入圖像傾斜校正中，并且提出了該算法的改進算法。該方法不僅避免了Hough變換法對圖像邊框的特殊要求，而且減少了Hough變換法和旋轉(zhuǎn)投影法的計算量。實驗表明，該算法是快速而有效的。

1 車牌圖像的預處理

1.1 圖像的二值化

二值化算法又稱為閾值算法，其目的就是找出一個合適的閾值，將待研究的區(qū)域劃分為前景和背景兩部分。本文中將字符像素稱為目標像素，將非字符像素稱為背景像素。針對灰度圖像，其二值化過程用公式表示為：

B(i,j)=1,if G(i,j)≥T

0,else

(1)

式中:T為閾值，G(i,j)表示坐標值為(i，j)像素點的灰度值。

圖像的二值化關鍵是閾值的選取。常用的閾值法分為全局閾值法和局部閾值法。全局閾值法是指在二值化過程中只使用一個閾值T的方法，從整個灰度圖像的像素分布出發(fā)尋找一個最佳的門限值。局部閾值法具體就是首先將圖像分解為一系列子圖像，然后對每一個子圖像計算一個閾值，通過對這些子圖像所得的閾值的插值即可得到對整幅圖像目標和背景進行分割所需的閾值。全局閾值法優(yōu)點在于算法簡單，但對輸入圖像存在量化噪聲或在不均勻光照等情況下抵抗能力差。局部閾值法相對來說可以獲得較好效果，但存在實現(xiàn)速度慢、不能保證圖像連通性、以及容易出現(xiàn)偽影現(xiàn)象(即在背景區(qū)域受噪聲干擾得到圖像結(jié)果)等問題。

基于車牌圖像的幾何形狀和字符紋理的特點，可以通過提取一條穿過車牌中所有字符的水平線作為特征線，統(tǒng)計該線上的像素點的灰度平均值作為閾值。圖1(a)和圖1(b)分別為整幅圖像的灰度統(tǒng)計直方圖和一條特征線上的灰度直方圖。通過對比可以看出，在特征線的統(tǒng)計直方圖中，目標背景的雙峰分布相對平均，且波峰波谷值更為平穩(wěn)，整幅圖像的灰度直方圖中波谷值的毛刺現(xiàn)象比較嚴重。因此可以利用該原理簡單的統(tǒng)計平均值方法來確定閾值進行二值化。由于車牌圖像的傾斜，特征線有時不能確保穿過所有的字符，為了提高閾值的準確性，可以取多根特征線求取平均值來減小誤差。

T=1n∑np=11N∑Nk=1G(J-N,k)

(2)

式中:T為閾值，M,N分別表示圖像的行數(shù)和列數(shù)，G(J-N,k)表示該點的灰度值，n為特征線的數(shù)目，通常取J=M/2,圍繞J上下取3～5根特征線。其結(jié)果見圖1(d)。

可見基于特征線的二值化方法相對傳統(tǒng)的方法更簡單，運算量小且易行可靠，其效果也很好，能夠滿足后繼處理的要求。

1.2 數(shù)學形態(tài)學處理

由于光照影響、攝像機曝光不足、車牌污損等客觀原因的干擾，使所獲得的圖像在二值化后會有一些缺損或模糊，在圖像進行分割識別前需要進行處理。數(shù)學形態(tài)學是由一組形態(tài)學的代數(shù)運算子組成，利用形態(tài)學進行圖像處理的基本思想是：兩個運算對象都是集合，假設A為圖像集合，B為結(jié)構(gòu)元素，則兩個集合不是互相對等的，而是利用結(jié)構(gòu)元素B去探測圖像A，看能否將這個結(jié)構(gòu)元素很好地填放到圖像內(nèi)部，同時驗證填放結(jié)構(gòu)元素的方法是否有效。數(shù)學形態(tài)學的基本運算有四個：膨脹(或擴大dilation)、腐蝕(或侵蝕erosion)、開啟(open)和閉合(close)。由這四種基本運算可以推導和組成各種數(shù)學形態(tài)學實用算法。用這些運算子及其組合來進行圖像形狀和結(jié)構(gòu)的分析及處理，包括圖像分割、特征抽取、邊界檢測、圖像濾波、圖像增強和恢復等方面的工作。

圖1 基于特征線的車牌圖像二值化

在對圖像進行形態(tài)學處理時，通過選擇適當?shù)慕Y(jié)構(gòu)元素，開運算具有平滑功能，能夠清除毛刺，切斷細長搭接而起到分離作用；閉合運算具有過濾功能，可以填平缺口、孔洞和裂縫，搭接短的間斷而起到連通作用。在實際應用中，對二值化后的圖像采用了開運算，可以根據(jù)需求進行多次重復運算，運算后圖像的位置和大小形狀不變。

2 車牌圖像的傾斜校正

2.1 基本原理及算法過程

通常圖像的旋轉(zhuǎn)是以圖像的中心為原點，旋轉(zhuǎn)一定的角度，若要保持原有圖像的大小需要將轉(zhuǎn)出顯示區(qū)域的圖像截除。假設圖像圍繞坐標軸原點旋轉(zhuǎn),旋轉(zhuǎn)前坐標表示為：

x=rcos αy=rsin α

(3)

旋轉(zhuǎn)θ后其坐標表示為：

x′=rcos(α－θ)

y′=rsin(α－θ)

(4)

對經(jīng)過預處理的車牌圖像，對其作垂直方向上的投影，對圖像上的任意一列白色像素的投影值，如果小于一個自然數(shù)，則判斷該列屬于字符間的距離?？梢詫γ恳涣械耐队爸刀寂c該自然數(shù)比較，即可計算出相鄰字符的間距。 圖2，圖3所示分別為無傾斜，有傾斜車牌圖像及垂直投影圖。通過比較分析可以發(fā)現(xiàn)：對于沒有傾斜的車牌圖像，字符間的投影距離是最大的；而對于傾斜的車牌圖像，由于字符傾斜使得其投影寬度變大，導致字符間得距離變小。所以對于同一車牌的不同傾斜角度的圖像而言，用L1和L2表示兩個圖像的字符間的投影距離，如果L1＞L2,那么圖像1的傾斜角度要比圖像2的傾斜角度小。

圖2 無傾斜車牌圖像及其投影

圖3 傾斜車牌圖像及其投影

在我國，最常見的標準的汽車牌照的長度和寬度是固定的，牌照上的字符個數(shù)，單個字符的寬度、高度及字符間的間隔都是統(tǒng)一規(guī)定的。因此，對于同一系統(tǒng)采集到的車牌圖像中，雖然車牌的大小、位置不固定，但是牌照大小的變化比例是一定的。對于大量的無傾斜車牌圖像作歸一化處理后，進行垂直投影，可以統(tǒng)計平均出一個字符間的距離作為待識別圖像中的最大字符間投影距離。

根據(jù)上述原理，可以給出圖像傾斜校正的算法過程：

(1) 計算二值圖像初始時字符間的投影距離L璳,k=0；

(2) 如果L璳－L＜ε，結(jié)束；否則將圖像順時針旋轉(zhuǎn)θ角，計算旋轉(zhuǎn)后的圖像的字符間投影距離L璳+1；

(3) 如果L璳+1＞L璳,k=k+1,θ=θ/2，則返回(2)，否則繼續(xù)執(zhí)行(4)；

(4) 將圖像逆時針旋轉(zhuǎn)θ角，計算旋轉(zhuǎn)后的圖像的字符間投影距離L璳+1，如果L璳－L＜ε，結(jié)束；

(5) 如果L璳+1＞L璳,k=k+1,θ=θ/2，則返回(4)。

其中:L為統(tǒng)計平均出的最大字符間投影距離，θ角為一個固定較小的角度，ε為一極小的正數(shù)。θ,ε都可以根據(jù)實際的要求來確定。

2.2 改進算法

從上述的算法可以看出，需要對車牌圖像進行多次的旋轉(zhuǎn)。圖像的旋轉(zhuǎn)過程實際是坐標變換后進行插值操作的過程。有插值操作就會有一定程度的失真，旋轉(zhuǎn)的次數(shù)越多，圖像的失真度越大，而且圖像旋轉(zhuǎn)時系統(tǒng)花銷較大，耗時較長。

通過對上述算法的分析，采用了坐標軸旋轉(zhuǎn)的方法進行改進。該方法不直接旋轉(zhuǎn)圖像，而是旋轉(zhuǎn)坐標軸θ角后再進行車牌圖像在坐標軸上的投影，然后計算字符間的投影距離，接下來作和上述算法同樣的處理，并記錄下所有旋轉(zhuǎn)角度的總和，最后對原圖旋轉(zhuǎn)一次即可校正角度。

如圖4所示，坐標軸x逆時針旋轉(zhuǎn)θ角后為x′。此時圖像f(x,y)在x′上的投影通過下式計算：

Rθ(x′)=∫∞－∞f(x′cos θ－y′sin θ,x′sin θ－y′cos θ)dy′

(5)

其中:

x′y′=cos θsin θ

－sin θcos θxy。

采用改進算法后，圖像只需旋轉(zhuǎn)一次就可以完成校正，在最大程度上降低了圖像的失真度，算法花費的時間也明顯減少，為車牌字符的準確分割和識別打下了良好的基礎。

圖4 坐標軸旋轉(zhuǎn)及圖像投影

3 試驗仿真

實驗算法在Matlab 6.5平臺下實現(xiàn)，所用的機器為賽揚1.0 GHz,256 MB SDRAM配置。首

先對現(xiàn)場采集到的100多幅具有不同傾斜角度的車牌圖像進行定位，然后對定位后的車牌圖像進行圖像增強，二值化，形態(tài)學運算處理，歸一化后再按照上述算法進行校正，均收到了良好的效果。如圖5所示。

對圖5所示的圖像，采用未改進的算法校正的圖像整體比較模糊，失真程度比較嚴重，而采用改進后的算法較之原圖像變化不大，失真情況得到很大的改善。

圖5 傾斜車牌圖像校正結(jié)果

4 結(jié) 語

本文給出了基于車牌圖像特征線的二值化閾值確定的方法和針對車牌圖像字符間的投影距離的傾斜校正改進算法。無論從理論上還是試驗結(jié)果，均表明該方法是行之有效的。與傳統(tǒng)的Hough變換法及投影法相

比較，該算法原理簡單，計算速度也得到一定程度的提高，為圖像的快速傾斜校正提供了一種新方法，新思路。但是該算法對于傾斜角度過大，受噪聲污染嚴重或畸變的車牌圖像的校正效果不明顯，有待進一步的研究。

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作者簡介 史 燕 1977年出生，碩士研究生。主要研究方向為圖像處理與模式識別。