[发明专利]基于补偿原理和中心区域扫描的车牌二值化方法

权利要求书

1.本发明涉及一种基于补偿原理和中心区域扫描的车牌二值化方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1.车牌图像增强。

运用灰度直方图和灰度拉伸变换对车牌区域进行变换，实现对车牌中的字符区域的增强。

步骤2.采用基于光照补偿原理的二值化方法对增强后的车牌进行二值化。它的基本思路如下：

(1)计算增强后的车牌图像的灰度直方图，并利用灰度直方图计算增强后的车牌中字符象素点和背景象素点的灰度级g₁和g₂以及增强后的车牌图像的均值和标准差；

(2)计算光照补偿函数f(L)；

(3)计算二值化的阈值，并对对增强后的车牌图像进行二值化；

步骤3.采用中心区域扫描法对车牌进行处理。中心区域扫描法是一种判定车牌类型的区域扫描方法。其具体的思路如下：

(1)确定车牌中心区域的位置；

(2)计算二值车牌区域水平方向黑白线段长度之和，并统计黑、白线段的各自最大长度；

(3)比较黑、白线段的最大长度，判断原始车牌类型是白底黑字还是黑底白字；

(4)根据上述结果确定最终车牌二值化图像；

通过以上步骤，我们就可以将车牌的灰度图像转化为二值图像，实现车牌中字符和背景的有效分离。

2.如权利要求1所说，一种基于补偿原理和中心区域扫描的车牌二值化方法，其特征在于：既充分利用全局动态阈值法二值化速度快的特点，符合车辆牌照识别系统的实时性要求，又引入了光照补偿函数弥补了由于光照不均匀导致的全局动态阈值法性能急速下降的缺点，很好地实现了背景象素和字符象素的完全分离。同时，又引入中心区域扫描法对初步二值化后的车牌进行分析，并作归一化处理，得到最终的二值化结果。因此，本发明的方法与传统的全局动态阈值法相比，不仅二值化速度快，而且具有鲁棒性高、实现背景和字符的完全分离等特点。