[发明专利]一种基于车牌边缘纹理特征的车牌定位方法

说明书

本发明公开了一种基于车牌边缘纹理特征的车牌定位方法。它通过比较车牌边缘区域与其周围边缘区域的纹理差别来进行车牌定位，可以有效避免车牌旁边的干扰边缘与车牌字符边缘进行连接，避免干扰边缘对车牌定位的影响，并且该车牌定位方法不受光照的影响，可以在复杂环境下得到良好的车牌定位效果。

技术领域

本发明属于计算机视觉及智能交通技术领域，具体是一种通过比较车牌边缘区域与其周围边缘区域的纹理差别来进行车牌定位的基于车牌边缘纹理特征的车牌定位方法。

背景技术

随着智能交通领域的不断发展，目前车牌识别技术在道路交通安全监测系统、自动收费系统、小区车辆管理系统等应用场景都得到了非常广泛的应用，并且各个应用场景对车牌识别的准确率要求也越来越高。而车牌定位是车牌识别的前提，因此提高车牌定位准确率是提高车牌识别准确率的关键。

当前有许多学者提出了不同的车牌定位方法，主要可以分为基于车牌颜色信息的车牌定位方法、基于机器学习的车牌定位方法以及基于车牌边缘纹理信息的车牌定位方法等。其中与本发明较接近的技术方案为：文献(李刚,曾锐利,林凌,等.基于数学形态学的车牌定位算法[J].仪器仪表学报,2007,28(7):1323-1327.)提出在Sobel算子检测得到的边缘图像上运用数学形态学操作得到车牌候选区域，然后利用面积等特征综合分析车牌区域，该算法在复杂背景下得到的边缘图像中干扰边缘非常多，直接在边缘图像上进行形态学操作来得到车牌连通域很容易造成误检或漏检，或者得到的车牌区域不精准；文献(刘濛,吴成东,樊玉泉,等.复杂背景图像中的车牌定位算法[J].中国图象图形学报,2010,15(9):1357-1362.)在图像的Sobel垂直边缘图中将水平跳变点连接成线，提取出车牌的候选区域，然后结合车牌句法特征对候选区域进行评判筛选，该算法在车牌候选区域的提取过程中容易将车牌左右两边的干扰边缘连接到车牌区域，对车牌定位产生干扰；文献(郭捷,施鹏飞.基于颜色和纹理分析的车牌定位方法[J].中国图象图形学报,2002,7(5):472-476.)提出了将图像在HSV颜色空间进行距离和相似度计算，将满足车牌颜色特征的区域保留得到车牌候选区域，然后利用纹理结构特征对候选区域进行进一步分析，该算法首先利用车牌颜色信息进行候选区域筛选，由于车牌颜色容易受到光照因素的影响，会呈现多种不同的颜色，因此会造成车牌漏检；文献(李文举,梁德群,张旗,等.基于边缘颜色对的车牌定位新方法[J].计算机学报,2004,27(2):204-208.)提出在彩色边缘图像中判断以每一个边缘点为中心的线性窗口内像素点颜色是否满足车牌搭配的底色与字符颜色来筛选车牌候选区域，该算法同样会受到光照的影响导致颜色匹配错误。

综上所述，当前的车牌定位方法存在着如下不足：(1)复杂背景下干扰边缘多，容易误检；(2)车牌附近区域的边缘会干扰车牌的精确定位；(3)受光照等因素的影响车牌颜色变色，容易造成车牌漏检。

发明内容

针对现有的车牌定位方法中存在的上述问题，本发明提出了一种通过比较车牌边缘区域与其周围边缘区域的纹理差别来进行车牌定位的基于车牌边缘纹理特征的车牌定位方法。

所述的一种基于车牌边缘纹理特征的车牌定位方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：对含有车牌的彩色图像提取R通道，记为图像r；

步骤2：对图像r进行Sobel垂直边缘检测，对获得的边缘图像进行二值化操作；

步骤3：在二值化边缘图像中找到所有符合合并条件的两条边缘，记为edge₁和edge₂，在edge₁和edge₂之间连线使之形成同一个连通区域；