[发明专利]一种快速的车牌定位方法

摘要

一种快速的车牌定位方法，利用顶帽变换和文字的纹理特征，主要分为背景消除、车牌区域粗定位和精定位3个步骤，具体为：(1)背景消除，将获得的彩色车牌图像转换为灰度图像，利用顶帽变换抑制大尺寸背景对象，突出车牌区域；(2)粗定位阶段，计算图像的边缘图并对边缘图进行二值化、形态学膨胀和连通域分析等操作，得到合理尺寸的车牌候选区域集合；(3)精定位阶段，提取候选区域的纹理特征，利用支持向量机分类器对候选车牌区域进行分类，从而准确定位车牌所在区域。本发明利用了顶帽变换过滤车牌图像，减少了大尺寸背景的干扰，使对环境的适应性大大增强；同时，由粗到精的定位方法更为快捷，计算复杂度大大降低。

主权项

1、一种快速的车牌定位方法，其特征在于步骤如下：(1)对采集的车牌图像进行灰度转换，得到灰度图像f；(2)对灰度图像f进行顶帽变换，以消除车牌图像中的大尺寸背景对象；(3)利用边缘检测算子计算灰度图像f的边缘图EdgeMap；(4)对得到的边缘图EdgeMap进行二值化操作，并根据边缘像素的密度对边缘像素进行过滤，删除掉某些由背景形成的低密度像素；(5)根据车牌号码具有高边缘密度的特点，对边缘图EdgeMap进行形态学膨胀操作，将断裂的边缘像素组合为更大面积的区域；(6)根据车牌尺寸属性的先验知识，对区域的几何属性进行连通分量分析，删除明显不符合车牌几何属性的区域，最终得到车牌的候选区域集合，完成粗定位过程；(7)计算候选区域集合的垂直投影图VPM，对VPM进行离散余弦变换，利用低频系数重构VPM，重构后VPM记为VPM_R；(8)计算VPM_R的纹理描述子，包括均值m、标准偏差σ、平滑度R；由VPM的低频系数、均值m、标准偏差σ，平滑度R组成描述车牌候选区域的纹理特征向量将特征向量输入支持向量机进行分类，以此判定候选区域是否车牌区域，完成精定位过程。