一种车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法技术

本发明专利技术公开了一种车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法，利用边缘和颜色信息在图像中找到车牌的大概区域，对图像做直线检测，利用区域边界信息结合显著直线，确定构成透视变形车牌的四条边界线，求解显著直线的四个交点，与目标矩形四角点建立映射，反算透视校正矩阵，完成车牌透视校正。本发明专利技术获得了透视失真的车牌四个角点位置，并与目标矩形四角点建立映射，计算透视变换矩阵，完成车牌透视校正；相比基于水平和竖直方向旋转的仿射变换方法，真实描述了透视形变，保证了更高的车牌图像校正精度，与仿射变换算法相比，本发明专利技术不仅能检测车牌的透视失真信息，还能精确的定位车牌边界角点，计算透视校正矩阵，准确实现车牌透视校正。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机应用
，尤其涉及一种车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法。
技术介绍
目前，车牌自动识别技术是计算机视觉领域研究的热点，也是城市和交通智能化系统的重要组成部分。车牌自动识别技术普遍经过车牌提取、字符分割和字符识别三个基本操作。受天气、光照、阴影等因素影响，车牌识别算法精度常出现高低不稳的变化甚至无法识别或识别错误。在复杂环境下高精度地定位车牌，是车牌识别系统提高识别率的关键环节。车牌定位精度包括位置精度(一般用矩形或旋转矩形表示)和车牌的透视变形程度。在车牌识别系统中，车牌和摄像头的距离变化，角度变化，使得拍摄图像存在透视失真，图像中车牌不再是严格的平行四边形，因此图像中车牌到正视矩形车牌之间的变换是透视变换。已有的关于车牌识别的文献，多采用图像水平和竖直方向旋转的方法，本质上属于一种仿射变换，仿射变换只能将平行四边形转换为矩形，对于存在透视变形的情况，车牌已经不是平行四边形，因此这些方法理论上是无法准确完成车牌校正的。而且在估计水平和竖直方向倾斜时，由于某些车牌缺少明显的边界线条，使得算法精度和鲁棒性也会受到影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法，旨在解决现有车牌识别方法存在车牌定位和校正时精度不高，鲁棒性差的问题。本专利技术是这样实现的，一种车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法，所述车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法利用边缘和颜色信息在图像中找到车牌的大概区域，对大概区域的图像做直线检测，利用区域边界信息结合显著直线，确定构成透视变形车牌的四条边界线，求解显著直线的四个交点，与目标矩形四角点建立映射，反算透视校正矩阵，完成车牌透视校正。进一步，所述车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法包括以下步骤：步骤一，计算原始图像的灰度图GRAY，利用sobel梯度算子检测灰度图像中的竖直边缘，将边缘图像二值化并执行形态学膨胀运算；步骤二，对步骤一的结果图像进行连通域判断和合并，获得各连通域区域边界，根据区域尺寸和长宽比值，确定可能的车牌区域；步骤三，对每个候选的车牌区域原始图像进行颜色统计，利用颜色匹配结果，去除伪车牌区域，确定的车牌初始区域；步骤四，对该区域的灰度图像，采用傅立叶和funnel直线检测算法，检测显著直线，在区域上下边界，选择一对近似水平且接近平行的直线；在区域左右边界，筛选一对近似竖直且接近平行直线；步骤五，直线中水平和竖直直线求交，获得车牌四边形边界；步骤六，利用边界四边形角点和目标矩形角点之间的对应关系，计算透视校正矩阵，并对车牌区域进行透视校正，获得校正后的车牌。进一步，计算原始图像的灰度处理是将RGB三通道彩色图像转换为仅含有亮度信息的灰度图GRAY；根据RGB和YUV颜色空间的变化关系建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y＝0.3R+0.59G+0.11B，亮度值表达图像的灰度值。进一步，竖直边缘的检测方法利用sobel算子对图像滤波，检测出竖直边缘，选择的sobel滤波器模板为进一步，sobel检测边缘图为浮点类型多值图像，根据自适应阈值将其转化为二值图像，通过调用opencv函数thresh，传入参数CV_THRESH_OTSU实现；二值图像形态学膨胀，定义如下：g(x,y)＝dilate[f(x,y),B]＝max{f(x-dx,y-dy)+B(dx,dy)|(dx,dy)∈DB本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法，其特征在于，所述车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法利用边缘和颜色信息在图像中找到车牌的大概区域，对大概区域的图像做直线检测，利用区域边界信息结合显著直线，确定构成透视变形车牌的四条边界线，求解显著直线的四个交点，与目标矩形四角点建立映射，反算透视校正矩阵，完成车牌透视校正。

【技术特征摘要】
1.一种车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法，其特征在于，所述车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法利用边缘和颜色信息在图像中找到车牌的大概区域，对大概区域的图像做直线检测，利用区域边界信息结合显著直线，确定构成透视变形车牌的四条边界线，求解显著直线的四个交点，与目标矩形四角点建立映射，反算透视校正矩阵，完成车牌透视校正。2.如权利要求1所述的车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法，其特征在于，所述车辆监控图像中车牌位置自动提取并透视校正的方法包括以下步骤：步骤一，计算原始图像的灰度图GRAY，利用sobel梯度算子检测灰度图像中的竖直边缘，将边缘图像二值化并执行形态学膨胀运算；步骤二，对步骤一的结果图像进行连通域判断和合并，获得各连通域区域边界，根据区域尺寸和长宽比值，确定可能的车牌区域；步骤三，对每个候选的车牌区域原始图像进行颜色统计，利用颜色匹配结果，去除伪车牌区域，确定的车牌初始区域；步骤四，对该区域的灰度图像，采用傅立叶和funnel直线检测算法，检测显著直线，在区域上下边界，选择一对近似水平且接近平行的直线；在区域左右边界，筛选一对近似竖直且接近平行直线；步骤五，直线中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王义峰，魏倩茹，刘刚，万波，田玉敏，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61