[发明专利]一种基于对比色矩形特征的小尺寸车牌检测方法

权利要求书

1.一种基于对比色矩形特征的小尺寸车牌检测方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)设定缩放比例，将输入的待测图像用缩放算法生成金字塔图像集合；

(2)计算各彩色通道所有矩形块像素值之和加权后的和的差值，确定对比色矩形特征，生成建立包含不同尺寸车牌的级联分类器结构的分类器，利用多特征级联结构，在金字塔图像集合中以预定大小步进地判定检测区域内是否存在车牌；

(3)基于HOG特征和SVM分类器的检测方法判断是否存在车牌；

(4)标定车牌的位置，按所在的金字塔图像及缩小比例，换算到与原始图像中，确定所检车牌的位置及大小；

所述步骤(1)中，输入图像按缩放比例s，将待测图像等比例缩放为原图像尺寸的s,s²,...,sⁿ倍，生成层数为n+1的金字塔图像集合；

所述步骤(2)中，在对比色矩形特征级联检测器的离线训练过程中，计算各彩色通道所有矩形块像素值之和加权后的和的差值，确定对比色矩形特征，并生成对应的弱分类器，然后将多个弱分类器构建能够检测车牌和排除背景区域的强分类器；在线检测过程中，用对比色矩形特征级联检测器，在金字塔图像集合中以预定大小步进地判定检测区域内是否存在车牌；

所述步骤(2)中，基于车牌具有显著的蓝色和白色对比色的特征，使用对比色设计矩形特征提取车牌的颜色特征；

所述步骤(2)中，分别N个彩色通道分别计算积分图，利用积分图计算每个通道的矩形块像素值之和，进而计算各彩色通道的所有矩形块像素值之和加权后的和的差值，以得到对比色矩形特征；

所述步骤(3)中，在检测过程中，将对比色矩形特征级联检测器得的检测窗口作为输入，提取其HOG特征，并使用离线训练的SVM分类器进行二分类，判断该检测窗口是车牌还是背景，通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，利用具有重叠的HOG特征提取其梯度特征，并使用线性或非线性核函数SVM分类器。

2.如权利要求1所述的一种基于对比色矩形特征的小尺寸车牌检测方法，其特征是：所述步骤(2)中，彩色通道的一个矩形块像素值之和γ的计算方法为通道积分图在矩形块左上与右下处的值之和与通道积分图在矩形右上、左下处的坐标值之和的差值。

3.如权利要求1所述的一种基于对比色矩形特征的小尺寸车牌检测方法，其特征是：所述步骤(2)中，通过对比色矩形特征生成供AdaBoost算法学习和训练使用的弱分类器，利用AdaBoost算法将不同的弱分类器加权相加得到一个具有强分类功能的强分类器。