申请/专利权人：沈阳建筑大学

申请日：2019-09-17

公开（公告）日：2020-01-10

公开（公告）号：CN110674812A

主分类号：G06K9/32(20060101)

分类号：G06K9/32(20060101);G06K9/34(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.16#授权;2020.02.11#实质审查的生效;2020.01.10#公开

摘要：本发明公布了一种面向复杂背景的民用车牌定位与字符分割方法。首先通过视觉信息将车牌所在区域从复杂背景中分离出来，也就是依次通过颜色分割、形态学处理、小轮廓去除等方法粗定位出车牌区域，然后通过双HSV颜色分割、形态学处理、绘制凸包、亚像素级角点检测等方法精确定位车牌区域，最后通过透视变换对精确定位的车牌进行校正，并通过投影法与比例法分割字符。该方法可以在复杂背景下定位民用车牌并分割字符，有效地针对复杂背景下的民用车牌进行定位，正确率较高，并在一定程度上弥补了阴影以及蓝色车身对车牌定位的干扰。

主权项：1.一种面向复杂背景的民用车牌定位与字符分割方法，其特征在于，包括民用车牌粗定位、民用车牌精确定位、民用车牌校正与字符分割三个部分：所述民用车牌粗定位，具体步骤如下：1.1获取RGB图像并将所述RGB图像的尺寸大小归一化；1.2先将获取的RGB图像各通道颜色值归一化为[0,1]区间内，然后通过颜色空间转换得到HSV图像，H通道的灰度图可由公式1获取，S通道的灰度图可由公式2获取； 式中，G表示RGB图像中G通道归一化后的灰度值，B表示RGB图像中B通道归一化后的灰度值，R表示RGB图像中通道归一化后的灰度值，MAX表示RGB三个分量中最大的一个，MIN表示表示RGB三个分量中最小的一个；1.3对所述H通道的灰度图进行伽玛变换，突出车牌区域特征，达到图像增强的目的；1.4统计所述S通道的灰度图的直方图并计算所述直方图中灰度级大于n个像素的个数，将所述个数标记为sum，其中0n255；1.5对所述HSV图像进行二值化处理，若所述H通道的灰度图中的某点的像素值小于m，且所述S通道的灰度图中的所述点的像素值大于sum，则所述点的像素值标记为255，否则标记为0；1.6遍历轮廓，去除掉轮廓尺寸小于轮廓尺寸阈值的轮廓，所述轮廓尺寸阈值大小取决于所述图像尺寸归一化的大小，达到初步去噪目的；1.7对所述初步去噪处理后的二值图进行形态学先闭后开操作，根据所述形态学核大小确定距离参数，将所述初步去噪处理后的二值图中各轮廓距离小于所述距离参数的区域连接起来；1.8通过水平投影法计算所述去除比车牌区域小的轮廓后剩余轮廓中长度最长的轮廓长度，将所述最长的轮廓长度标记为max；1.9通过形态学开操作继续将所述去除比车牌区域小的轮廓后剩余轮廓中的所有小于x倍max的轮廓去除，其中0x1；1.10计算所述去除小于x倍max的轮廓后剩余轮廓的数量，如果所述数量等于1，则画出轮廓的外接矩形作为粗定位结果，并将所述矩形框及矩形框内区域标记为rect区域，否则表示粗定位失败，无法对获取的图像继续进行精定位、校正与字符分割处理；所述民用车牌精定位，具体步骤如下：2.1将获取的RGB图像的各通道颜色值归一化为[0,1]区间内，通过颜色空间转换为HSV图像并对HSV图像进行均衡化处理；2.2将均衡化后的HSV图像按照蓝色范围内颜色阈值进行图像二值化处理，得到HSV均衡化的二值图，将未均衡化的HSV图像按照蓝色范围内颜色阈值进行图像二值化处理，得到HSV未均衡化的二值图；2.3根据粗定位中获取的所述rect区域，将所述HSV均衡化的二值图和HSV未均衡化的二值图中的非rect区域均涂黑；2.4计算经过步骤2.3处理之后的HSV均衡化的二值图中的白色像素个数，将所述白色像素的个数标记为num；2.5如果num小于预设值，则将所述HSV未均衡化的二值图作为分割结果，如果num大于等于预设值，将所述HSV均衡化的二值图作为分割结果；2.6若所述分割结果中的二值图的轮廓数量为1，则寻找所述去除小于x倍max的轮廓后剩余轮廓的凸包并绘制出所述凸包，否则表示精确定位失败，不再进行步骤2.7操作；2.7通过亚像素级角点检测算法获取所述凸包的顶点，若所述顶点的个数为四个，则用直线连接所述四个顶点中两两相邻的顶点，得到车牌精定位区域，若所述顶点的个数不等于四个，则表示精确定位失败；所述车牌校正与字符分割，具体步骤如下：3.1将所述车牌精定位区域进行透视变换处理，得到校正后的车牌精定位区域，然后提取车号图片；3.2将所述车号图片进行二值化并去噪；3.3将所述去噪处理后的车号图片先通过投影算法分割字符，然后采用比例法校正过分割的问题。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 沈阳建筑大学 一种面向复杂背景的民用车牌定位与字符分割方法

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