[发明专利]基于图像卡通‑纹理分解的车牌定位方法

摘要

本发明公开了一种基于图像卡通‑纹理分解的车牌定位方法，包括用卡通‑纹理分解模型对车牌的灰度图像进行卡通‑纹理分解，将车牌的边缘信息保留在卡通部分中，而背景中的弱边缘和小尺度细节分离到纹理部分，并利用卡通部分的梯度函数刻画边缘，使得卡通部分的边缘尽可能简单；利用数学形态学方法对边缘图进行几何处理，消除孤立的边缘，并使车牌和类似的对象形成连通的车牌候选区域；联合车牌的颜色、长宽比等先验知识确定车牌区域。本发明能有效克服复杂背景的环境干扰、光照影响、背景噪声等复杂背景下的应用场景干扰，准确定位车牌区域。

主权项

一种基于图像卡通‑纹理分解的车牌定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，对目标车牌的彩色图像做灰度化处理，得出所述目标车牌的灰度图像；步骤2，用卡通‑纹理分解求解模型对所述灰度图像进行卡通‑纹理分解，将所述灰度图像的卡通部分和纹理部分分解开来；卡通‑纹理分解求解模型用公式表示为：infu,z=(z1,z2)G(u,z)=∫Ωb|▿u|dxdy+λ2∫Ω[f-(u+div(z))|2dxdy+μ∫Ω(z1)2+(z2)2dxdy;]]>其中，G(u,z)，f＝f(x,y)，u＝u(x,y)，分别表示所述卡通‑纹理分解的损失能量、所述灰度图像、所述卡通部分和所述纹理部分，(x,y)表示所述灰度图像上的点；第一项是用总变差刻画所述卡通部分，是所述卡通部分的梯度；第二项为所述灰度图像的噪声部分；第三项是对所述纹理部分的度量；λ,μ是可调参数，平衡所述第一项、所述第二项和所述第三项在总能量中的作用；b＝b(x,y)为所述梯度函数；步骤3，用所述卡通部分的梯度函数提取所述卡通部分的边缘，方法为：利用公式对所述卡通部分进行阈值判断，从而得到边缘的二值子图，其中，b(x,y)为所述梯度函数，且是所述卡通部分的梯度，ε相当于一个梯度模的阈值参数；n为交替迭代的次数；若其中T为阈值参数，则认为点(x,y)是边缘点，否则点(x,y)为光滑区域点；步骤4，运用形态滤波处理所述边缘，得到闭合的车牌候选区域；步骤5，将所述车牌候选区域对应到所述目标车牌的彩色图像，得出所述车牌候选区域的RGB彩色空间图像，并将所述RGB彩色空间图像转换成HIS空间图像；步骤6，对所述HIS空间图像进行颜色和长宽比的判定，提取车牌区域。