[发明专利]一种基于SIFT算法的车牌汉字识别方法

摘要

本发明提供了一种基于SIFT算法的车牌汉字识别方法，首先制作车牌汉字模版图像，该图像由车牌汉字的有序排列组成，然后运用SIFT算法计算车牌汉字模版图像的SIFT特征点向量集合；接着对拍摄到的待识别的原始图像进行定位计算得到车牌候选区域，并截取车牌候选区域生成待识别图像；运用SIFT算法对待识别图像进行处理，得到待识别图像的SIFT特征点向量集合；然后对车牌汉字模版图像的SIFT特征点向量集合和待识别图像的SIFT特征点向量集合进行匹配操作；最后根据车牌汉字模版图像中匹配特征点集合的坐标位置，实现对待识别图像中的汉字识别。本发明可对复杂背景、倾斜、形变、污浊、部分遮挡、光线变化的车牌汉字进行有效识别。

主权项

1、一种基于SIFT算法的车牌汉字识别方法，其特征在于它包含下列步骤：(1)、将拍摄装置安装于公路路口、收费站、停车场或其它要求的位置，对车辆进行图像采集，得到含有车牌图像的原始图像；(2)、制作车牌汉字模版图像，具体方法为事先对含有各种不同汉字的不同车牌进行拍摄，截取图像中的汉字部分，并将多个汉字图像进行有序排列，组成车牌汉字模版图像；(3)、运用SIFT算法对车牌汉字模版图像进行处理，得到车牌汉字模版图像的SIFT特征点向量集合；(4)、对步骤1中得到的含有车牌图像的原始图像进行车牌定位计算，得到一个或多个可能包含车牌的车牌候选区域图像；(5)、对步骤4中得到的车牌候选区域图像进行处理：即根据实际情况截取车牌候选区域图像中的一部分作为待识别图像，待识别图像中只要包含车牌的汉字部分即可；(6)、运用SIFT算法对步骤5中得到的待识别图像进行处理，得到待识别图像的SIFT特征点向量集合；(7)、在步骤3中得到的车牌汉字模版图像的SIFT特征点向量集合和步骤6中得到的待识别图像的SIFT特征点向量集合中查找相互匹配的特征点，计算两张图像相对应的匹配特征点集合；(8)、经过步骤7的计算后，如车牌汉字模版图像和待识别图像具有相互匹配的特征点，则转向步骤9；如车牌汉字模版图像和待识别图像中没有相互匹配的特征点则判断待识别图像不包含车牌，则从步骤4其它的车牌候选区域图像中截取待识别图像，对该待识别图像进行步骤(5)、(6)、(7)处理，直到处理完所有的车牌候选区域；(9)、对步骤7中计算得到的车牌汉字模版图像的匹配特征点集合进行处理，根据匹配特征点在车牌汉字模版图像中的坐标位置，实现对待识别图像中的汉字识别。