[发明专利]一种基于字典学习的车牌识别方法

摘要

本发明公开了一种基于字典学习的车牌识别方法，包括以下步骤：收集清晰的已知车牌图像，提取车牌区域，人工标记并分割每个字母和数字，标记分割完的已知车牌图像作为训练库样本；基于字典学习算法训练已知车牌字典，得到车牌字母或数字所对应的已知车牌字典和相应的稀疏表示系数；当拍到一幅包含车牌的待识别图像时，进行预处理，得到待识别数字图像；将预处理后的待识别数字图像在已知车牌字典下稀疏表示，得到一组稀疏系数，稀疏系数的1范数最大的那列表示该原子代表的数字或字母为待识别数字图像所求的数字或字母；将所有待识别数字图像都进行前一步的处理后，按顺序拼起来就是待求的车牌号。

主权项

1.一种基于字典学习的车牌识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)收集清晰的已知车牌图像，提取车牌区域，缩放至同样大小，人工标记并分割每个字母和数字，标记分割完的已知车牌图像作为训练库样本；步骤2)基于字典学习算法训练已知车牌字典，得到车牌字母或数字所对应的已知车牌字典和相应的稀疏表示系数；步骤3)当拍到一幅包含车牌的待识别图像时，进行预处理，利用HSV空间找到待识别车牌所在蓝色区域，提取待识别车牌区域，将其缩放至与字典学习训练前已知车牌图像同样的大小，平均分割每个字母或数字，得到待识别数字图像；步骤4)将预处理后的待识别数字图像在已知车牌字典下稀疏表示，得到一组稀疏系数，稀疏系数的1范数最大的那列表示预处理后的待识别数字图像在已知车牌字典的该原子下最稀疏，因此待识别数字图像应该为该原子代表的数字或字母；步骤5)将所有待识别数字图像都进行步骤4)的处理后，按顺序拼起来就是待求的车牌号。