[发明专利]基于色彩纹理的车牌定位方法及系统

权利要求书

1.一种基于色彩纹理的车牌定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

调整输入的包含车牌的彩色图片的分辨率，并进行滤波，将滤波后的图片的色彩空间由RGB转换到HSV；

对转换到HSV的图片进行二值化处理，生成两幅灰度图片，其中一幅图片中符合车牌背景颜色阀值的像素设为白色，其他不符合阀值的像素设为黑色；另一幅图片中符合车牌字符颜色阀值的像素设为白色，其他不符合阀值的像素设为黑色；

对两幅灰度图片的像素点进行分析找出符合车牌色彩纹理的像素，并将所得像素个数存入数组h(y)中，求出数组h(y)中的最大值，y为图像的行数，数组h(y)中保存的是每行符合车牌色彩纹理像素的个数；

通过对数组h(y)最大值的判断，确定是否包含车牌信息，如果不包含车牌信息，则更换车牌背景和字符颜色的设置，重新进行二值化处理；

对数组h(y)以及数组h(y)中的最大值进行分析，如果数组h(y)中的最大值小于车牌色彩纹理的最小阀值，则数组h(y)中所储存的数据不包含车牌的信息，变换车牌背景颜色阀值或者车牌字符颜色阀值的设置，再次进行检测；否则，数组h(y)中所储存的数据包含车牌的信息，找出数组h(y)中的值连续不为0，数值变化比较平稳，且峰值等于数组h(y)中最大值的区域，该区域为车牌区域；具体地：第一变量begin中存储当前分析区域纵坐标的起点；第二变量before中存储当前h(y)之前的一个数值，也就是h(y-1)的数值；第三变量count中存储的是当前区域的宽度；第四变量peak中存储当前区域中h(y)的最大值；第五变量count_max中存储当前最大的区域宽度；第六变量begin_max中存储当前最大宽度区域的纵坐标起点；若当前h（y）的值大于当前第二变量before值的三分之一，则将当前h（y）的值赋给第二变量before；通过比较数组h(y)和第二变量before的大小判断h(y)数值的变化趋势，找出h(y)的值连续不为0，数值大小变化平稳区域，计算出该区域的峰值，即第四变量peak的值，通过比较第四变量peak的值和计算出的h(y)的最大值，对所得到的区域进行筛选，只记录下区域的第四变量peak的值等于h(y)最大值的区域，该区域即车牌区域；

输出车牌区域图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调整分辨率时具体将包含车牌的彩色图片的分辨率调整为800*600。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，二值化处理时，具体将车牌背景颜色默认设置为蓝色，车牌字符颜色默认设置为白色。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：

分别逐行扫描两幅灰度图片中的各个像素点，并得出当前像素点的灰度值，对灰度值进行判断，当前像素为车牌背景颜色时，检测两幅灰度图片当前像素点右边的一定数量的像素点内，是否包含车牌字符颜色的像素点；当前像素点为车牌字符颜色时，检测两幅灰度图片当前像素点右边的一定数量的像素点内，是否包含车牌背景颜色的像素点，如果包含则将该点记录为符合车牌色彩纹理的点，并将该行相对应的h(y)+1，所有像素点扫描完毕后计算h(y)中的最大值。