[发明专利]一种LPR车牌筛选识别的方法和系统

权利要求书

1.一种LPR车牌筛选识别的方法，其特征在于，包括最优车牌采集的步骤和车牌定位的步骤；

所述的最优车牌采集的步骤包括车牌过滤的步骤及提取车牌帧数的步骤；

车牌过滤的步骤：通过ROI的界定，过滤掉车离摄像头较远或较近的情形；

提取车牌帧数的步骤：由抓拍计数器控制，对进入识别区域的车牌连续抓拍N张图像，超过N张中止抓拍；前一进入识别区域的帧类车牌与下一进入识别区域的帧类车牌抓拍间隔超过M秒，抓拍计数器清零；

所述的车牌定位的步骤包括：

步骤一：利用公式

Gray(i,j)＝R(i,j)*0.299+G(i,j)*0.587+B(i,j)*0.114

对采集到的颜色图进行灰度化处理形成灰度图；

步骤二：对灰度图进行top-hat变换；

步骤三：继续对灰度图进行二值化处理形成二值图；

步骤四：继续对二值图进行开闭运算操作；

步骤五：筛选车牌的步骤：

步骤5.1：计算候选车牌区域中目标颜色的比率；

步骤5.2：若目标车牌背景颜色比例大于设定值则进行步骤5.3，否则直接将其丢弃；

步骤5.3：找到目标车牌的二值化黑白图；

步骤5.4：取区域的1/2高度，从左往右进行黑白跳变扫描，若黑白跳变的次数未超过设定值则丢弃；

所述步骤二的top-hat变换中kernel取值为20*1；

所述步骤三采用大津法求取阈值；

所述步骤四中开闭运算操作包括如下步骤：

步骤4.1：对图像进行开闭运算，缩小椒盐噪声区域；

步骤4.2：对图像进行开运算操作，融合非椒盐噪声区域；

步骤4.3：对图像进行腐蚀操作，再次缩小椒盐噪声区域；

步骤4.4：遍历所有区域，将区域面积小于设定值的区域去除；

所述的步骤四对车牌进行开闭运算处理后还设有区域融合的步骤及搜索矩形区域的步骤：

所述的区域融合的步骤包括：

步骤1：二值图中所有轮廓外接矩形放入集合A中；

步骤2：找到集合A中所有二值图的颜色图，遍历集合A，若目标颜色比率大于设定值，则放入候选矩形集合B中；

步骤3：计算集合B中所有矩形的几何中心，判断集合B中矩形的位置关系，如果两个矩形边界的距离在限定范围内且与水平线或竖直线之间的角度在设定阈值内，则在两个矩形中画线，使其融合；

搜索矩形区域的步骤包括：

步骤1：将经区域融合的二值图中对应的矩形放入集合S中；

步骤2：剔除掉面积小于设定值或长宽比例不在设定范围的矩形，将经上述剔除操作后剩余的车牌归入车牌候选集中。

2.一种LPR车牌筛选识别的系统，其特征在于，包括最优车牌采集模块和车牌定位模块；

所述的最优车牌采集模块用于获取理想车牌后送入车牌定位模块进行筛选和识别；

所述的最优车牌采集模块包括车牌过滤单元和车牌帧数提取单元，所述的车牌过滤单元用于采集车离摄像头适当距离的车牌图像，所述的车牌帧数提取单元用于抓拍并过滤伪车牌；

所述的车牌定位模块包括灰度化处理单元、top-hat变换单元、二值化处理单元、开闭运算单元、车牌筛选单元，所述的灰度化处理单元用于对采集到的颜色图进行灰度化处理形成灰度图后送入top-hat变换单元，所述的top-hat变换单元用于对图像进行除高光区域处理后送入二值化处理单元，所述二值化处理单元用于对灰度图进行二值化处理后送入车牌筛选单元，所述的车牌筛选单元用于筛除非车牌。