[发明专利]一种车牌定位方法

摘要

本发明公开了一种车牌定位方法，属于图像处理技术领域。本发明包括：预处理待定位的车牌图像，得到多个候选矩形坐标，基于当前候选矩形坐标初始化滑动窗口H，并初始化H的边框颜色为区域内的分布最多的颜色，通过能量最小化原理使H不断的缩小，并同时对矩形区域内的图像进行角度变化，直到达到能量最小的矩形。本发明得到的车牌边界区域非常靠近首尾字符，从而有效降低了在对车牌的字符进行分割的处理复杂度，有效提升车牌识别效率和鲁棒性；同时，对一些特殊的车牌有更优的定位和矫正效果，包括双行车牌，武警车牌等等。

主权项

一种车牌定位方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：输入当前采集图像并进行灰度化处理后，进行背景建模，确定当前采集图像的背景区域和前景区域；步骤2：对当前图像的前景区域进行边缘检测处理后，基于图像的闭操作输出初始矩形坐标；步骤3：基于当前采集图像，检测各初始矩形坐标内是否存在车牌颜色，若是，则定义当前初始矩形坐标为候选矩形坐标；步骤4：基于当前各候选矩形坐标，在当前采集图像内确定车牌边框坐标：步骤401：查找当前候选矩形坐标内包含像素点最多的像素值P；基于当前候选矩形坐标初始化滑动窗口H，设定所述初始化滑动窗口H的边框的各像素点的像素值为P；步骤402：确定车牌的上边缘坐标：步骤402‑1：基于当前候选矩形区域的中心点，在预设的角度范围内，基于预设步长对当前候选矩形坐标内的采集图像进行仿射变换；每次仿射变换后，基于公式E＝∫_Ω1∫_ΟK(x‑y)|I(y)‑f(x)|²dydx计算当前角度下，所述候选矩形坐标内的能量E，其中，I(y)表示在滑动窗口H内采集图像的像素点y的像素值；f(x)表示滑动窗口H的上边框像素点x的像素值；符号Ω1表示滑动窗口H的上边框，符号Ο表示滑动窗口H内采集图像的所有像素点；查找能量最小项所对应的角度α，定义当前能量为E_min；步骤402‑2：更新滑动窗口H执行步骤402‑1，输出对应的角度α和能量E_min；其中，将当前滑动窗口H的上边框的纵坐标减1作为更新后的滑动窗口H；步骤402‑3：重复步骤402‑2，直到当前的E_min大于上一次所输出的E_min，并基于上一次E_min所对应的角度α对当前候选矩形坐标内的采集图像进行仿射变换，取上一次E_min所对应的滑动窗口H的上边框纵坐标为车牌的上边缘坐标；步骤403：确定车牌的下边缘坐标：步骤403‑1：基于公式E＝∫_Ω2∫_ΟK(x‑y)|I(y)‑f(x)|²dydx计算当前候选矩形坐标内的能量E，其中，符号Ω2表示滑动窗口H的下边框；步骤403‑2：更新滑动窗口H执行步骤403‑1，输出对应能量E，其中，将当前滑动窗口H的下边框的纵坐标加1作为更新后的滑动窗口H；步骤403‑3：重复步骤403‑2，直到当前的能量E大于上一次所输出的能量E，取上一次能量E所对应的滑动窗口H的下边框纵坐标为车牌的下边缘坐标；步骤404：确定车牌的左边缘坐标：步骤404‑1：基于公式E＝∫_Ω3∫_ΟK(x‑y)|I(y)‑f(x)|²dydx计算当前候选矩形坐标内的能量E，其中，符号Ω3表示滑动窗口H的左边框；步骤404‑2：更新滑动窗口H执行步骤404‑1，输出对应能量E，其中，将当前滑动窗口H的左边框的横坐标加1作为更新后的滑动窗口H；步骤404‑3：重复步骤404‑2，直到当前的能量E大于上一次所输出的能量E，取上一次能量E所对应的滑动窗口H的左边框横坐标为车牌的左边缘坐标；步骤405：确定车牌的右边缘坐标：步骤405‑1：基于公式E＝∫_Ω4∫_ΟK(x‑y)|I(y)‑f(x)|²dydx计算当前候选矩形坐标内的能量E，其中，符号Ω4表示滑动窗口H的右边框；步骤405‑2：更新滑动窗口H执行步骤405‑1，输出对应能量E，其中，将当前滑动窗口H的下边框的横坐标减1作为更新后的滑动窗口H；步骤405‑3：重复步骤405‑2，直到当前的能量E大于上一次所输出的能量E，取上一次能量E所对应的滑动窗口H的右边框为车牌的右边缘坐标。