基于水平灰度特征和颜色特征的车牌定位方法

中原工学院计算机学院 王金磊

基于水平灰度特征和颜色特征的车牌定位方法

中原工学院计算机学院 王金磊

车牌识别（License Plate Recognition，LPR）是指通过识别车辆车牌信息来辨别车辆身份的技术，是实现智能交通系统（Intelligent Transportion System，ITS）的一个重要环节，也是计算机视觉图像处理技术与模式识别技术的一项技术融合，车牌识别技术的研究和开发具有巨大的经济价值和现实意义。LPR作为一个专用的计算机视觉系统，通过运用模式识别、人工智能等技术，对采集到的图像进行处理，可以实时准确地识别出车牌的汉字字符、字母和数字，最终得出计算机可直接运行的数据形式，使车辆的监控和管理得以现实。目前，车辆识别技术已经广泛应用于高速公路的检测、电子收费、停车管理和交通违规管理等领域。

一、车牌自动识别系统工作原理

车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将拍摄到的包含车辆识别的图像通过视频卡输入计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测和定位，并分割出包含牌照信息的信息区域，然后对牌照字符进行处理并将其分割为单个字符，规整加工后输入字符识别系统进行识别。

车牌识别系统包括车牌定位、字符分割和字符识别3大部分，对车牌识别系统的识别精度有重要的影响。然而，由于车牌背景的复杂性与车牌特征的多样性，迄今为止，仍没有一个完全通用的智能化车牌定位方法。

二、车牌定位

在车牌定位算法中，已经有不少学者在这个方面做过研究。总结起来有如下方法。

1.基于水平灰度变化特征方法。通过对图像进行预处理，将彩色图像转换为灰度图像，利用车牌区域水平方向的纹理特征进行车牌定位。此方法漏检率低、速度快，但是定位不准确，很难区分与背景文字、车灯等同样灰度变化明显的区域。

2.基于边缘检测的定位方法。这种方法是利用车牌区域丰富的边缘特征进行车牌定位。此方法定位准确，但是漏检率高、虚景较多。

3.基于车牌颜色特征的定位方法。这种方法主要是应用车牌的纹理特征、形状特征和颜色特征，即利用车牌边框的集合特征和车牌底色具有明显的方差特征来排除干扰进行车牌的定位。这种方法定位准确、漏检率较低，但受车牌磨损和倾斜的影响大，容易和颜色相似的区域混淆。

4.基于Hough变换的车牌定位方法和基于数学形态学的车牌定位方法。此方法对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，具有很好的容错性和鲁棒性。但是许多图像都受到外界噪声的干扰，信噪比较低，此时常规Hough变换的性能将急剧下降，进行参数空间极大值的搜索时由于合适的阈值难以确定，往往出现“虚峰”和“漏检”等问题。而且占用大量内存空间，耗时久且实时性差。

三、车牌定位分析

我国车辆牌照的实际特殊情况和环境因素使得在车牌定位过程中遇到许多困难。牌照的颜色和格式多样化、牌照悬挂位置不唯一、牌照污损情况严重、环境因素导致照片的质量不稳定等。由于上述原因，尽管有些科研单位已经研制出相关产品，但在实际应用中效果并不理想。本文结合车牌纹理及颜色两方面的特征对车牌进行定位，对于提高车牌定位准确率提供更为有力的保障。该方法包括牌照区域的粗定位和细定位两个步骤。

在粗定位阶段中采用了基于车牌纹理特征的定位方法，在得到定位图像后进行细定位，在细定位中采用车牌颜色特征的方法以获得最后定位图像。本方法对在多种光照条件下采集的车辆牌照图像、车牌本身不洁或牌照存在倾斜和扭曲等情形，均能取得较好的定位效果。

在车牌定位算法中，根据车牌区域的灰度分布特性，并结合车牌的先验知识，应用具体的方法进行定位。

1.车牌第一次定位。车牌不可避免地存在噪声，并且由于摄像机的不间断室外工作，光照大范围的变化，也存在光照不均和亮度太低、对比度太小的问题。首先进行去噪、光照不均校正和增强对比度等工作。

采用中值滤波滤除噪声，通过低值滤波来获得图像的照度估计悬照度，再从原始图像中减去此照度来校正光照不均，然后通过对比度拉伸变换增强对比度。再对图像进行二值化形成二值纹理图像处理，最后利用扫描法或投影法一次确定出车牌在原始图像中水平和垂直方向位置，从而分割出包含车牌区域的图像。

2.车牌第二次定位。对基本定位后的车牌图像进行局部分析，缩减车牌的上、下和左、右的边界，以便后来的拍照字符处理。首先对倾斜度较小的车牌通过简单的灰度变化分析再决定车牌的上下边界，对倾斜较大的图片拍照，在进行左右边界定位之前，利用Hough变换技术对其进行校正。然后从左向右扫描，在灰度值大于设定值之后，停止扫描，得到字符的真实位置。最后利用牌照的大小、宽高比这些固定的先验知识，最终确定出牌照的具体位置。

由于摄像机采集的图像受环境影响较大，所以车牌的定位是非常关键的部分，处理的结果直接影响到整个系统的运行效果。在分析了车牌定位分割的一些经典方法后，本文提出了通过一种基于水平灰度特征及颜色特征的综合车牌定位方法。

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