[发明专利]一种基于自适应特征的车牌字符识别方法

权利要求书

1.一种基于自适应特征的车牌字符识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)构建多尺度空间卷积模板；

(2)将待识别车牌字符图像尺寸归一化；

(3)利用构建的多尺度空间卷积模板对归一化后的待识别车牌字符图像进行卷积运算，获取不同尺度空间下车牌字符卷积图像的组合特征集，串联所有尺度空间下车牌字符卷积图像的组合特征集，得到多尺度空间车牌字符特征集；

(4)对得到的多尺度空间车牌字符特征集进行提取处理，获取自适应车牌字符特征向量；

(5)将获取的自适应车牌字符特征向量输入贝叶斯分类器，计算输入的车牌字符特征向量属于某一类别的概率，选择最大概率值对应的类别作为待识别车牌字符图像中的字符类别。

2.根据权利要求1所述的基于自适应特征的车牌字符识别方法，其特征在于，步骤(2)中，所述将待识别车牌字符图像尺寸归一化，通过以下双线性插值公式实现：

f(x,y)=s11*f(x1,y1)+s21*f(x2,y1)+s12*f(x1,y2)+s22*f(x2,y2)s11=(x2-x)(y2-y)(x2-x1)(y2-y1)s21=(x-x1)(y2-y)(x2-x1)(y2-y1)s12=(x2-x)(y-y1)(x2-x1)(y2-y1)s22=(x-x1)(y-y1)(x2-x1)(y2-y1)]]>

其中，(x，y)表示待求灰度值f(x，y)的像素坐标，(x₁，y₁)、(x₂，y₁)、(x₁，y₂)、(x₂，y₂)分别表示距离像素坐标(x，y)最近的四个已知灰度值f(x₁，y₁)、f(x₂，y₁)、f(x₁，y₂)、f(x₂，y₂)的像素坐标。