[发明专利]基于投影对称性的车牌字符特征提取及分类方法

权利要求书

1.基于投影对称性的车牌字符特征提取及分类方法，所述方法是将投影对称判断和点与环的特征提取方法相结合来设定车牌字符分类器，实现对车牌字符的分类，其包括以下步骤：

(1)首先对拍摄的车辆图像进行预处理：包括对拍摄的彩色车辆图像进行图像灰度化、去噪、二值化、车牌定位和车牌字符分割处理；

(2)采用投影对称判断法对车牌字符进行特征提取：对经预处理后的单个车牌字符图像分别进行垂直和水平投影，然后对垂直投影图像和水平投影图像进行计算，将其分为垂直投影对称、水平投影对称、中心点投影对称、以及无投影对称四大类，从而实现车牌字符的粗分类；

(3)采用数学形态学的击中击不中算法对这四大类的车牌字符图像分别进行细化处理；

(4)采用比例算法对细化处理后的车牌字符图像进行归一化变换；

(5)采用点与环的特征提取方法对车牌字符进行细分类，使其对易混淆的车牌字符得到有效地区分，实现分类器的设定；

所述步骤(2)的采用投影对称判断法对车牌字符特征提取是按照投影对称特性作为判断条件实现车牌字符的粗分类，并将车牌中的字符划分为垂直投影对称、水平投影对称、中心点投影对称、以及无投影对称四大类，其过程为：

(2.1)对垂直投影图像从左右向中间同时扫描，把左边第一个出现黑色像素的横坐标值记为m，纵坐标的值赋给i，右边第一个出现黑色像素的横坐标值记为n，纵坐标的值赋给j，同时设定一个计数器k，初值k＝0；如果|i-j|＜3，即像素差值在3以内，则认为此时i等于j，计数器k加1；如果|i-j|＞3，即像素差值大于3，则认为此时i不等于j，计数器k的值不变；同时指针继续向图像中间扫描直至中点为止；当扫描到图像中点时，如果计数器k的值大于(n-m)/2-4，即认为该字符的垂直投影具有对称的特性，并将该字符分为具有垂直投影对称特性的类；

(2.2)对水平投影图像从上下向中间同时扫描，把下面第一个出现黑色像素的纵坐标

值记为m，横坐标的值赋给i，上面第一个出现黑色像素的纵坐标值记为n，横坐标的值赋给j，同时设定一个计数器k，初值k＝0；如果|i-j|＜3，即像素差值在3以内，则认为此时i等于j，计数器k加1；如果|i-j|＞3，即像 素差值大于3，则认为此时i不等于j，计数器k的值不变；同时指针继续向图像中间扫描直至中点为止；当扫描到图像中点时，如果计数器k的值大于(n-m)/2-8，即认为该字符的水平投影具有对称的特性，并将这样的字符分为具有水平投影对称特性的类；

(2.3)将同时具有垂直投影特性与水平投影特性的字符分为具有中心点投影对称的类；

(2.4)将即没有垂直投影特性也没有水平投影特性的字符分为无投影对称类。

2.根据权利要求1所述的基于投影对称性的车牌字符特征提取及分类方法，其特征在于：所述步骤(1)的车牌图像预处理方法为：

(1.1)首先将拍摄的原始彩色图像转换为灰度车辆图像；

(1.2)采用最大类间方差法对图像进行二值化：首先将直方图在某一阈值处分割成两组，当被分成的两组间方差为最大时，即为阈值T；

(1.3)采用数学形态学的开运算方法滤除图像中孤立点噪声；

(1.4)利用车辆图像区域的二值像素跳变规律，先定位出车牌的水平位置，再定位出车牌的垂直位置，从而得到准确的车牌图像；

(1.5)针对车牌图像固有的比例特征10∶3，采用投影法对车牌字符进行分割，将车牌字符分割成一个个单一的字符，为后续的车牌字符特征提取做准备。

3.根据权利要求1所述的基于投影对称性的车牌字符特征提取及分类方法，其特征在于：所述步骤(3)采用数学形态学的击中击不中算法对车牌字符图像进行细化处理时，击中击不中变换在每次运算中同时捕获到内、外标记，

定义为：A*B＝(A⊙E)∩(A^c⊙F)

其中：A表示输入图像，即为图像的内部；A^c表示A的补集，即为图像的外部；B为结构元素；

在变换时，需要两个结构基员E和F，这两个基员作为一个结构元素B＝(E，F)，其中：E探测图像的内部；F探测图像的外部；

当且仅当E平移到某一点时可填入图像的内部，F平移到该点时可填入图像的外部，该点才在击中击不中变换的输出中；显然，E和F应当是不相连接的，否则便不可能存在两个结构元素同时填入的情况。