[发明专利]RGB格式的汽车牌照图像定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及汽车车牌识别技术领域，特别是一种RGB格式的汽车牌照图像定位方法。

背景技术

随着社会经济的快速发展、汽车数量的急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理提出了新挑战。汽车牌照是车辆的唯一“身份”标识，因此，对车牌识别的研究成为智能交通系统的热点问题。目前，国内外主要采用以下几类算法进行车牌定位：基于边缘检测的方法，基于颜色特征的方法，基于数学形态学的方法，基于神经网络的方法，基于遗传算法的方法等。由于车辆所处背景的复杂性和光照条件不一等影响，使车牌定位的不稳定因素增加，从而影响车牌识别系统的性能，而且这些现有技术计算复杂，效果一般。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述技术问题，提供一种RGB格式的汽车牌照图像定位方法，以期通过光照补偿技术对汽车牌照进行有效地识别。

本发明采取的技术方案是：

一种RGB格式的汽车牌照图像定位方法，其特征是，包括如下步骤：

第一步：将汽车牌照图像从RGB空间转换到HSV空间；

第二步：将图像的亮度分量V、饱和度分量S和色调分量H分别从图像中分离出来；

第三步：对所述亮度分量V进行同态滤波；

第四步：将图像的饱和度分量S和色调分量H以及第三步中处理的亮度分量V从HSV空间转换为RGB空间的RGB分量；

第五步：根据汽车牌照的颜色确定其RGB分量的亮度阈值；

第六步：按行列方向扫描所述汽车牌照图像，记录颜色落入所述亮度阈值范围内的像素点；

第七步：根据第六步中记录的每行每列像素点的数量确定车牌范围所在的行列；

第八步：显示所述车牌范围所在的行列内的像素点。

进一步，所述第三步中的同态滤波过程是通过压缩图像的入射分量的变化范围，增加图像的反射分量的对比度实现的。

进一步，所述第五步中，所述亮度阈值的确定通过以下步骤完成：

第一小步：确定汽车牌照的颜色；

第二小步：选取多个汽车牌照作为样本，所述汽车牌照的颜色为所述第一小步确定的颜色；

第三小步：对所选取的汽车牌照进行均匀光照并拍照得到汽车牌照图像；

第四小步：根据样本汽车牌照图像的颜色调整所述第一小步中确定的颜色的RGB分量得到亮度阈值。

进一步，所述样本的数量为30至100个，所述样本的汽车车体的颜色为3至10种。

进一步，所述第六步中，扫描所述汽车牌照图像的方法是将图像矩阵转换为双精度矩阵再进行与所述亮度阈值进行比较。

进一步，所述第六步和第七步中，分别分为按行和按列两步操作完成。

本发明的有益效果是：

通过光照补偿，对光照条件不够好的车辆图像做预处理，可以消除由于光照不均匀，偏光、侧光、高光等造成车辆图像过亮、过暗、阴影的影响，使车牌定位的准确率提高。

附图说明

附图1为本发明的流程示意图；

附图2为RGB牌照图像光照补偿流程示意图；

附图3为行列区域确定流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明RGB格式的汽车牌照图像定位方法的具体实施方式作详细说明。

参见附图1，本发明的牌照图像定位方法，包括如下步骤。

第一步：将汽车牌照图像从RGB空间转换到HSV空间（图1中S01步）。

本步骤可参见袁奋杰,周晓,丁军等编著的《基于FPGA的RGB和HSV色空间转换算法实现》（电子器件,2010,33(4):493-497.），其通过下列图像运用公式将图像从RGB空间转换到HSV空间。

HSV空间的色调H的公式为：

0°,max=min

max=R,G≥B

max=R,G<B

max=G

max=B

饱和度S的公式为：

0,max=0

S=max-minmax,]]>其他

亮度V的公式为：

V=max