一種車(chē)牌圖像二次定位算法

楊峰, 李建奇

一種車(chē)牌圖像二次定位算法

楊峰, 李建奇

(湖南文理學(xué)院 電氣與信息工程學(xué)院, 湖南 常德, 415000)

針對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中關(guān)鍵性的定位環(huán)節(jié)提出了一種二次定位算法, 在預(yù)處理后對(duì)車(chē)牌圖像先進(jìn)行粗略定位, 再進(jìn)行精確定位。該算法前后銜接緊密, 靈活有效地利用了二值圖像所受干擾主要來(lái)自車(chē)牌上方這一特征, 對(duì)圖像由下至上搜索定位; 利用 Hough變換對(duì)圖像進(jìn)行多直線檢測(cè), 確定邊界后實(shí)現(xiàn)精確定位。在Matlab平臺(tái)上的測(cè)試結(jié)果表明, 該算法速度快, 準(zhǔn)確率較高。

預(yù)處理; 粗定位; 精定位; Hough變換

車(chē)牌識(shí)別(License Plate Recognition, 簡(jiǎn)稱(chēng)LPR)系統(tǒng)在智能交通管理領(lǐng)域扮演著重要的角色, 為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。LPR系統(tǒng)一般包括車(chē)牌定位、分割、識(shí)別3個(gè)環(huán)節(jié), 其中定位作為分割的前提, 其準(zhǔn)確度直接影響到后續(xù)的分割與識(shí)別效果。定位錯(cuò)誤即丟失目標(biāo), 會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)識(shí)別錯(cuò)誤, 因此, 保證車(chē)牌定位的精準(zhǔn)度十分關(guān)鍵。

本文闡述了一種車(chē)牌二次定位的方法, 并在Matlab平臺(tái)上進(jìn)行了測(cè)試。

1　圖像預(yù)處理

車(chē)牌正式定位之前, 對(duì)圖像按以下步驟及順序進(jìn)行預(yù)處理。

(1) 圖像變換。由設(shè)備拍攝的車(chē)牌圖像都是彩色的, 其每個(gè)像素都由R、G、B三個(gè)顏色分量形成, 因此數(shù)據(jù)量大, 給系統(tǒng)的存儲(chǔ)和處理帶來(lái)較重負(fù)擔(dān)。灰度(Gray)圖像不包含彩色信息, 其值量化為256級(jí),因此, 對(duì)灰度圖像的處理更方便。彩色圖像由RGB空間變換為灰度空間的轉(zhuǎn)化關(guān)系為[1]IGray= 0.299IR+ 0.587IG+ 0.114IB。

(2) 像素調(diào)整。由于每幅圖像由不同的設(shè)備拍攝, 導(dǎo)致像素不一致。像素太低則成像質(zhì)量低, 增加

(3) 灰度拉伸。車(chē)牌圖像在拍攝時(shí)往往由于光線環(huán)境原因造成圖像的亮度偏暗或者偏亮, 這都會(huì)影響圖像的后續(xù)處理。因此, 將圖像按圖 1的變換方式把感興趣的灰度范圍拉開(kāi)[2], 豐富灰度層次, 達(dá)到增強(qiáng)對(duì)比度的效果, 把其它灰度范圍壓縮, 以減少干擾。圖像灰度范圍拉伸前后效果見(jiàn)圖2?；叶壤熳儞Q函數(shù)表達(dá)式為

圖1　灰度拉伸變換

圖2　灰度拉伸

(4) 濾波。為了去除圖像中噪聲的影響, 提高圖像質(zhì)量, 需要進(jìn)行噪聲濾波。噪聲的種類(lèi)很多, 所采用的濾波方法也各不相同。本文用3 × 3掩模算子[3](圖3)進(jìn)行高斯濾波。從圖3可知, 算子中心像素的權(quán)值最大, 所以在計(jì)算均值時(shí)這一像素尤為重要, 而距離中心較遠(yuǎn)特別是角點(diǎn)位置的像素相對(duì)次要,這是為了降低濾波處理產(chǎn)生的附加模糊效應(yīng)。圖像進(jìn)行高斯濾波前后的效果如圖4所示。

圖3　3 × 3掩模算子

圖4　高斯濾波

(5) 圖像二值化[4–5]。將灰度圖像各像素與其當(dāng)前行前一個(gè)像素的灰度值進(jìn)行比較, 若差值的絕對(duì)值超過(guò)事先設(shè)定的閾值T(本文設(shè)為35), 則令值為1, 否則值為0。按此完成灰度圖像的二值化, 即提取沿水平方向圖像灰度躍變的特征。實(shí)踐證明此法與傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)相比效果更理想。用行內(nèi)像素比較是考慮到圖像中的車(chē)牌區(qū)域橫向較縱向的變化特征更明顯?；叶葓D像經(jīng)不同方法二值化后的效果如圖5所示。

圖5　二值化

2　定位切割

2.1橫向粗定位

圖6　灰度圖

車(chē)牌自身的特征已經(jīng)被眾多方法所充分利用, 然而車(chē)牌周?chē)沫h(huán)境特點(diǎn)卻一直沒(méi)有得到重視。統(tǒng)計(jì)與觀察發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)的圖像中, 車(chē)牌下方的區(qū)域與上方的區(qū)域相比干擾因素要少很多, 這是因?yàn)橄路蕉际瞧降牡孛姹尘?上方則會(huì)有中網(wǎng)、車(chē)燈、車(chē)身棱角, 有時(shí)還包含有樹(shù)木、房屋、圍欄、廣告牌等敏感信息。針對(duì)這一特點(diǎn),對(duì)圖6所示經(jīng)預(yù)處理后的各灰度圖像分別二值化后(圖7)從最后一行像素開(kāi)始, 采取如下策略[6–7]:

① 若當(dāng)前一行1值像素的數(shù)量大于一定閾值T(文中設(shè)定T = 60), 便記下行數(shù)Y1, 否則, 當(dāng)前行數(shù)減1, 重復(fù)執(zhí)行①;

圖7　二值化圖

② 當(dāng)前行數(shù)減1, 若當(dāng)前一行1值像素的數(shù)量大于閾值 T, 便記下行數(shù) Y2, 否則, 重復(fù)執(zhí)行②;

③ 若Y1與Y2距離超過(guò)較小的一個(gè)高度閾值(在400 × 300分辨率下, 車(chē)牌高度應(yīng)大于30, 所以閾值選定為30)時(shí), 保存Y1與Y2。否則, 排除此Y1和Y2, 當(dāng)前行數(shù)減1, 執(zhí)行①。

Y1、Y2即是沿橫向進(jìn)行切割的位置, 為了保證車(chē)牌的完整, 可將這個(gè)位置向下和向上均適當(dāng)?shù)匮由煅a(bǔ)償, 故此次切割是橫向的粗定位。圖 8(a)、8(b)、8(c)分別是圖 7(a)、7(b)、7(c)由橫向粗定位切割得到的結(jié)果。①、②中若用相鄰2行的像素來(lái)判定, 穩(wěn)定性會(huì)更好, 此時(shí)應(yīng)擴(kuò)大閾值。

圖8　沿橫向粗略切割

2.2縱向粗定位

對(duì)圖8的各切割結(jié)果實(shí)施以下步驟[8–9]: 用與其寬度相等的正方形窗口以一定步距從左至右滑動(dòng), 當(dāng)滑窗中值 1的像素?cái)?shù)量占比大于一定閾值時(shí), 此時(shí)窗口所在列位置記為 X1, 然后以同樣方式從右向左搜索, 獲得列位置X2。在X1、X2處沿縱向切割, 完成縱向粗略定位。圖9(a)、9(b)、9(c)分別是圖8(a)、8(b)、8(c)縱向粗略定位的結(jié)果。

圖9　沿縱向粗略切割

2.3精定位

由于粗略定位還不能滿足后續(xù)識(shí)別算法的要求, 所以需要進(jìn)行更精確的定位。利用Hough變換直線檢測(cè)可實(shí)現(xiàn)精定位。Hough變換的優(yōu)點(diǎn)是容錯(cuò)性強(qiáng), 如果待檢測(cè)直線被干擾或被遮擋引起局部斷裂, 經(jīng)過(guò)Hough變換, 在參數(shù)空間中依然可得到明顯的峰值單元[10]。

將圖9(a)、9(b)、9(c)所示圖像分別進(jìn)行多直線檢測(cè), 得到如圖10(a)、10(b)、10(c)的結(jié)果。對(duì)這個(gè)結(jié)果中各圖像, 將所有直線端點(diǎn)行號(hào)的最小值與最大值分別確立為車(chē)牌上邊界和下邊界坐標(biāo), 將左端點(diǎn)列號(hào)的中值確立為左邊界, 右端點(diǎn)列號(hào)的中值確立為右邊界。此時(shí)的定位是一種精確定位, 也是最終的定位。精確定位后的結(jié)果如圖11(a)、11(b)、11(c)所示。圖12(a)、12(b)、12(c)分別為圖11(a)、11(b)、11(c)回歸到灰度圖像的定位效果。

圖10　Hough變換多直線檢測(cè)

圖11　精定位

圖12　回歸到灰度圖像的定位

3　測(cè)試結(jié)果與分析

在Matlab平臺(tái)上對(duì)276幅原始車(chē)牌圖像進(jìn)行了測(cè)試。每幅圖像測(cè)試時(shí)間在4～7 s之間, 測(cè)試結(jié)果顯示, 262幅車(chē)牌實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)定位, 8幅車(chē)牌實(shí)現(xiàn)了次精準(zhǔn)定位, 錯(cuò)誤定位的有6幅, 總體成功率(精準(zhǔn)與次精準(zhǔn))達(dá)到了94.9%。次精準(zhǔn)定位有6幅是尾部車(chē)牌, 由于尾部車(chē)牌處于一個(gè)凹槽中, 在光線照射下會(huì)使圖像產(chǎn)生邊緣灰度躍變, 這種干擾導(dǎo)致直線端點(diǎn)位置群體性失準(zhǔn), 使切割區(qū)域較精確定位區(qū)域?qū)?圖13), 另外2幅次精準(zhǔn)定位則是受到了其它干擾所致。出現(xiàn)定位錯(cuò)誤的圖像中有3幅是因拍照時(shí)車(chē)牌距拍攝地太遠(yuǎn)(圖 14(a)), 導(dǎo)致目標(biāo)成像太小, 甚至模糊, 因而不適應(yīng)橫向定位時(shí)的閾值, 粗定位時(shí)出錯(cuò)。有 2幅因光線環(huán)境過(guò)于昏暗使得灰度均值大幅降低(圖 14(b)), 產(chǎn)生低灰度堆聚現(xiàn)象, 壓縮了灰度差別,致使圖像不適應(yīng)二值化的閾值, 二值化圖像效果不好, 影響了算法的后續(xù)處理。

圖13　次精確定位

圖14　不同環(huán)境下的車(chē)牌

4　結(jié)論

本文所述車(chē)牌圖像二次定位算法, 因利用了一些在其它方法中沒(méi)有被利用或者沒(méi)有被充分利用的車(chē)牌及環(huán)境特征, 因此與常用的方法相比, 本文方法的時(shí)間復(fù)雜度更低。從測(cè)試結(jié)果看, 本文方法具有較理想的定位成功率, 若樣本為相同設(shè)備、距離、角度、光線等條件下的圖像, 定位成功率會(huì)更高。由于樣本圖像在各種不同的條件下拍攝所得, 成像質(zhì)量參差不齊, 導(dǎo)致個(gè)別樣本因成像質(zhì)量太低而無(wú)法定位。由于在實(shí)際應(yīng)用中, 車(chē)牌定位對(duì)算法的要求很高, 因此, 車(chē)牌定位算法還可進(jìn)一步改進(jìn)與完善。

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(責(zé)任編校: 江河)

A two-step algorithm of license plate location

Yang Feng, Li Jianqi
(College of Electrical and Information Engineering, Hunan University of Arts and Science, Changde 415000, China)

Aiming at key of location in license plate recognition system, a two-step algorithm that includes preprocessing, rough location and precise location is proposed. The algorithm’s head and rear are tightly-linked, the feature that most of interference is above plate is made use of by searching from bottom to top of binary image. Multi-lines detecting based on Hough transform pinpoint the edge, and precise location is realized at last. According to the results of testing on Matlab platform, this algorithm has a high accuracy rate and fast running speed, it provides a new reference and method for license plate location.

preprocessing; rough location; precise location; Hough transform

TP 391.41

1672–6146(2016)03–0010–04

10.3969/j.issn.1672–6146.2016.03.003

楊峰, 33599149@qq.com。

2016–05–20

國(guó)家自然科學(xué)基金(61403136); 湖南省自然科學(xué)基金(14JJ5008)。了出錯(cuò)的概率; 像素太高會(huì)使計(jì)算量增大, 影響處理速度。因此有必要將各幅圖像像素進(jìn)行調(diào)整。經(jīng)大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 400 × 300是一個(gè)合適的分辨率, 故將所有灰度圖像統(tǒng)一調(diào)整至400 × 300。