[发明专利]复杂场景多车牌定位方法

摘要

本发明公开了复杂场景多车牌定位方法，包括以下步骤S1、读取车辆图像；S2、对读取的图像进行预处理；S3、对图像进行局部二值化，生成二值图像；S4、在二值图像上筛选出字符区域，去除非字符区域；S5、对筛选出的区域进行合并，形成车牌的候选区域；S6、对候选区域进行扩展；S7、从候选区域中去除伪车牌，筛选出有效车牌。本发明的方法具有较好的车牌定位效果。

主权项

复杂场景多车牌定位方法，其特征在于：包括以下步骤S1、读取车辆图像；S2、对读取的图像进行预处理；S3、对图像进行局部二值化，生成二值图像；S4、在二值图像上筛选出字符区域，去除非字符区域；S5、对筛选出的区域进行合并，形成车牌的候选区域；S6、对候选区域进行扩展；S7、从候选区域中去除伪车牌，筛选出有效车牌；其中，所述步骤S3具体包括以下步骤：S31、将图像划分为多个120*30的网格；S32、对每一个网格内的图像检测竖直边缘；S33、记录竖直边缘周围的像素颜色；S34、将上一步骤中记录的颜色分为2类，其中一类是字符的颜色C1，一类为背景的颜色C2；S35、遍历网格内的像素，将网格像素的颜色值C与上一步骤中的2类颜色比较，如果更接近背景色C2，则二值化结果为该网格设成白色像素；反之，则二值化为黑色像素；其中dist()为距离矩阵函数，dist(c,c1)和dist(c,c2)分别表示c与c1的距离、c与c2的距离；S36、将所有网格的图像的二值化完成后，整个图像的二值化结束；其中，所述步骤S4具体包括以下步骤：S41、标记二值图像上的所有连通区域，所述连通区域是指二值图像的前景部分里的每一个单独的块状区域；S42、获取每个连通区域的外接矩形Box，得到所述连通区域的高度conpH 和所述连通区域的宽度conpW；S43、计算所述连通区域的高宽比其中，h、w分别表示连通区域的高和宽；S44、如果高宽比满足条件：(w、h分别表示连通区域的宽和高)，其中T1＝1，T2＝2.5则将所述连通区域保留，如果不满足，则将所述连通区域从二值图像中去除；其中，所述步骤S5中对筛选出的区域进行合并具体为：当两个连通区域满足：|H1‑H2|＜H1/4且时，则将所述两个连通区域进行合并，所述H1与H2分别表示需要合并的两个连通区域的高度，和分别表示要进行合并的两个连通区域在水平方向上的坐标；其中，所述步骤S6具体为：先求出该候选区域里的所有连通区域的平均高度mean_h，根据现有候选区域的高度进行扩展至5*mean_h的宽度，候选区域的上下边界则选择形成该候选区域的连通区域里的最小上边界与最大下边界，所述候选区域是指将筛选出的连通区域进行合并后形成的区域。