[发明专利]一种融合多字符特征的车牌定位方法

权利要求书

1.一种基于字符多特征融合的车牌定位方法，包括如下步骤：

(一)预处理原始车辆图像

对原始车辆图像进行彩色图像灰度化处理，保存为灰度图，然后对上述灰度图进行二值化处理，得到车辆图像的二值图像；

(二)提取车牌候选区域

首先，将车辆图像的二值图像分成若干个n×n的方块，并将所有方块所有像素点标志位的初始值赋为0，其中n为正整数；

其次，在每个方块内分别计算所有白色像素点和黑色像素点对应灰度的均值，并记录两者的差值，设定第一阈值门限T_md，将均值反差大于或等于阈值门限T_md的方块内所有像素点的标志位置为1；

然后，将所述二值图像进行水平投影，统计图像每行中标志符为1的像素点的个数，将个数大于第二阈值门限T_s的行记录下来，并将记录下来的连续行合并成行候选区域；

最后，在所述行候选区域中，通过统计w×h大小区域内标志符为1的像素点的个数，筛选出车牌的候选区域，所述筛选的条件为：w×h大小区域内标志符为1的像素点的个数大于或等于阈值门限T_ns即作为候选区域，其中w、h分别为实际的最大车牌宽度和该行候选区域的高度；

(三)筛选车牌候选区域

通过车牌候选区域的颜色特征和纹理特征去除不满足车牌区域条件的候选区域，得到车牌区域，完成车牌的粗定位过程；

(四)车牌精确定位

利用车牌区域字符的灰度跳变特征得到车牌中字符区域的上下左右边界，完成车牌的精确定位。

2.根据权利要求1所述的车牌定位方法，其特征在于，所述通过颜色特征筛选车牌候选区域的具体步骤如下：

(1)将车牌候选区域由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；

(2)对于蓝底白字的车牌区域，蓝色背景的色度分量分布为[190°，275°]，而对于黄底黑字的车牌区域，黄色背景的色度分量分布为[25°，80°]，将色度分量进行非均匀量化，得到量化后的色度分量H；

(3)对于车牌候选区域，将其对应的色度分量图在H上进行直方图统计，找出直方图统计结果最大的H值赋给H_imax，然后通过如下方式对候选区域进行筛选：

如果H_imax∈[9，11]，则该候选车牌区域为可能的车牌候选区域，且背景颜色为蓝色；

如果H_imax∈[2，4]，则该候选车牌区域为可能的车牌候选区域，且背景颜色为黄色；

否则，则该候选车牌区域为非车牌候选区域；

(4)遍历每个候选车牌区域，将步骤(3)中的非车牌候选区域删除，保留可能的车牌候选区域，完成通过颜色特征筛选车牌候选区域。

3.根据权利要求2所述的车牌定位方法，其特征在于，所述将色度分量进行非均匀量化后的色度分量为：

4.根据权利要求1-3之一所述的车牌定位方法，其特征在于，所述通过纹理特征再次筛选车牌候选区域的具体步骤如下：

(1)对于已通过颜色特征筛选后的候选车牌区域，按列进行垂直投影，并统计每一列标志符为1的像素点个数，并将其记入一维数列；

(2)合并一维数列中相等的相邻元素，直到其中两相邻元素互不相等，更新该一维数列；

(3)对该更新的一维数列进行高斯滤波，消除干扰的波峰波谷；

(4)分别统计经步骤(3)处理后的一维数列中的波峰数目num_p和波谷数目num_b，并通过如下方式对车牌候选区域进行筛选：

如果num_p≥6且num_b≥5，则为车牌候选区域；否则，为非车牌候选区域；

(5)遍历每个已通过颜色特征筛选后的候选车牌区域，将步骤(4)中的非车牌候选区域删除，得到最后的车牌区域集合，完成车牌的粗定位过程。