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    基于形態(tài)學(xué)與顏色信息的車牌定位新方法*

    2018-11-09 02:49:30李玉蓮
    山西電子技術(shù) 2018年5期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域方法

    羅 山,李玉蓮

    (攀枝花學(xué)院交通與汽車工程學(xué)院,四川 攀枝花 617000)

    0 引言

    車牌識(shí)別包括預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別4個(gè)主要環(huán)節(jié),車牌定位是其關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,對(duì)后續(xù)的準(zhǔn)確識(shí)別起著至關(guān)重要的作用。常用的有基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)[1,2]、基于顏色[3,4]、基于紋理特征[5]、基于投影[6]、基于遺傳算法[7]、基于變換[8]、基于機(jī)器學(xué)習(xí)等定位方法。但單一的定位方法存在不同的優(yōu)缺點(diǎn),難以獲得理想的定位效果,因此本文結(jié)合邊緣檢測(cè)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和顏色信息定位方法的特點(diǎn),提出一種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與顏色信息相結(jié)合的車牌定位新方法。本文方法主要包括車牌粗定位和精確定位兩個(gè)步驟,其流程如圖1所示。

    圖1 車牌定位流程

    1 車牌圖像預(yù)處理

    實(shí)際的車牌圖像往往因?yàn)楣庹詹痪?、車牌污損等原因造成質(zhì)量下降,為獲得更準(zhǔn)確的定位結(jié)果,需要對(duì)采集的車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理,主要包括灰度化、去噪、對(duì)比度增強(qiáng)、去模糊等。經(jīng)預(yù)處理后的圖像如圖2所示。

    2 車牌粗定位

    2.1 提取車牌邊緣

    由于車牌的字符與背景對(duì)比度強(qiáng)、邊緣陡峭,采用邊緣定位精度高、計(jì)算簡(jiǎn)單的Roberts算子提取車牌邊緣,并采用實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、處理速度快的Otsu算法獲取邊緣檢測(cè)所用的閾值。邊緣檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。

    2.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理

    數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)有膨脹、腐蝕、開(kāi)啟和閉合四種基本運(yùn)算。設(shè)f表示圖像,B表示結(jié)構(gòu)元素,x表示平移量,則有以下定義:

    2) 腐蝕運(yùn)算:fΘB={x|(B)x?f}

    3) 開(kāi)啟運(yùn)算:f°B=(fΘB)⊕B

    4) 閉合運(yùn)算:f·B=(f⊕B)ΘB

    先去除邊緣圖像中孤立的點(diǎn),選擇與車牌幾何形狀相似的矩形結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,獲得車牌候選區(qū)域。候選車牌圖像如圖4所示。

    圖2 預(yù)處理圖像 圖3 邊緣圖像 圖4 候選車牌圖像

    2.3 基于顏色信息的車牌位置確定

    在車牌候選區(qū)域中包含多個(gè)偽車牌區(qū)域,需要通過(guò)真實(shí)的車牌位置來(lái)去除偽車牌,因此確定車牌位置區(qū)域是最關(guān)鍵的一步,直接決定車牌定位的準(zhǔn)確與否。我國(guó)的車牌按照字符顏色和底色的不同可分為藍(lán)底白字、黃底黑字、黑底白字、白底黑字4類,分別適用于不同的車型。

    考慮到車牌字符顏色和底色的不同,并且車牌區(qū)域顏色特征以底色為主,因此利用底色信息來(lái)確定車牌位置。具體的算法步驟為:

    1) 初始化車牌位置區(qū)域值為0;

    2) 確定車牌R、G、B分量各自的灰度值范圍,常見(jiàn)的藍(lán)底色車牌的灰度值大致范圍為17

    3) 對(duì)車牌圖像進(jìn)行行和列遍歷,提取在此灰度值范圍內(nèi)的像素點(diǎn)并更新像素值為255,并統(tǒng)計(jì)在此灰度范圍的像素點(diǎn)數(shù)目;

    4) 遍歷結(jié)束,得到由這些像素點(diǎn)組成的車牌位置區(qū)域。

    對(duì)算法進(jìn)行仿真,得到車牌位置區(qū)域圖像如圖5所示。

    圖5 車牌位置區(qū)域

    3 車牌精確定位

    通過(guò)前面的車牌位置去除車牌候選區(qū)域中的偽車牌區(qū)域,得到車牌的精確位置,利用精確位置提取準(zhǔn)確的車牌區(qū)域,實(shí)現(xiàn)車牌定位。車牌精確定位算法如下:

    1) 將車牌候選區(qū)域與車牌位置區(qū)域進(jìn)行交運(yùn)算以去除偽車牌區(qū)域,再進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,填補(bǔ)區(qū)域內(nèi)孤立的小孔洞,得到車牌的精確位置矩陣;

    2) 選擇合適的閾值,對(duì)精確位置矩陣進(jìn)行行遍歷,得到車牌位置區(qū)域的上、下邊緣,如果下邊緣與上邊緣之差大于閾值,則得到車牌位置區(qū)域的高度,即下邊緣與上邊緣的差值,否則,返回行遍歷,直到找出上、下邊緣為止;

    3) 選擇合適的閾值,對(duì)精確位置矩陣進(jìn)行列遍歷,得到車牌位置區(qū)域的左、右邊緣,如果右邊緣與左邊緣之差大于閾值,則得到車牌位置區(qū)域的寬度,即右邊緣與左邊緣的差值,否則,返回列遍歷,直到找出左、右邊緣為止;

    4) 根據(jù)車牌位置區(qū)域的高度、寬度及上、下邊緣來(lái)提取準(zhǔn)確的車牌區(qū)域,實(shí)現(xiàn)車牌定位。

    對(duì)算法進(jìn)行仿真,得到車牌精確位置矩陣如圖6所示,圖7為車牌定位結(jié)果。

    圖6 車牌精確位置矩陣

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文對(duì)傳統(tǒng)單一的車牌定位方法存在的不足進(jìn)行研究,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法具有較強(qiáng)的抗噪聲能力,但存在出現(xiàn)多個(gè)候選區(qū)域的不足,基于顏色信息的方法邊緣定位準(zhǔn)確,由此提出一種改進(jìn)思路,利用車牌顏色信息提取車牌位置區(qū)域,從而保證車牌定位的準(zhǔn)確性。用本文方法對(duì)若干幅不同場(chǎng)景獲得的車牌圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),定位準(zhǔn)確率達(dá)到96.4%。實(shí)驗(yàn)表明,本文方法克服了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)定位方法會(huì)出現(xiàn)過(guò)多的候選區(qū)域的不足,能取得較好的定位效果,并且運(yùn)算速度快。但車牌嚴(yán)重傾斜時(shí)定位準(zhǔn)確率下降,因此傾斜車牌的準(zhǔn)確定位是進(jìn)一步的研究方向。

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