图像处理方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种图像处理方法及装置，所述方法包括：基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像；基于所述高频高亮图像、所述低频低亮图像，以及所述原始图像进行图像融合，得到预处理图像。应用该方法，可以实现对过爆的车牌图像进行处理，使得车牌图像中的细节更加清晰，以便于后续对车牌图像中的字符进行有效地分割及识别。

Image processing method and apparatus

The invention provides an image processing method and device, the method includes: obtaining the original image corresponding to highlight high frequency based on the image, and the corresponding low frequency and low light image; based on the high frequency and the low frequency images highlight the bright image and the original image, image fusion, image preprocessing. This method can be used to deal with the over explosion of license plate images, so that the details of the license plate image are more clear, so that the characters in the license plate can be effectively segmented and recognized.

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
随着智能交通系统技术的发展，智能交通系统得到越来越广泛的应用。在智能交通系统中，车牌识别是一个重要部分。通过车牌识别，可以实现车辆检索、车辆追踪、车辆停车收费等业务。然而，由于智能交通系统主要的应用场景为室外的交通道路，从而智能交通系统中的摄像机所采集到的车牌图像将不可避免的受到天气日照条件的影响，例如，在光照强度较大时，所采集到的车牌图像很可能过爆。当采集到的车牌图像过爆时，车牌上字符的亮度以及车牌外框的亮度将过高，并且字符之间，字符与车牌外框之间出现粘连，从而在车牌识别过程中，无法有效地分割字符，降低对车牌进行识别的正确率。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种图像处理方法及装置，以实现对过爆的车牌图像进行处理，使得车牌图像中的细节更加清晰，以便于后续对车牌图像中的字符进行有效地分割及识别。具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：根据本申请实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，所述方法包括：基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像；基于所述高频高亮图像、所述低频低亮图像，以及所述原始图像进行图像融合，得到预处理图像。可选的，在所述基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像之前，所述方法还包括：对原始图像进行归一化处理，得到所述原始图像对应的归一化图像；所述基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像包括：根据所述原始图像对应的归一化图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像。可选的，所述基于所述原始图像对应的归一化图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像包括：对所述原始图像对应的归一化图像进行图像滤波，得到第一滤波图像；对所述原始图像对应的归一化图像中每个像素点的像素值进行平方操作；对平方操作后的归一化图像进行图像滤波，得到第二滤波图像；根据所述第一滤波图像与所述第二滤波图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像。可选的，所述根据所述第一滤波图像与所述第二滤波图像获取对应的高频高亮图像，以及低频低亮图像包括：根据预设的第一公式，以及所述第一滤波图像、第二滤波图像获取对应的高频高亮图像；根据预设的第二公式，以及所述第一滤波图像、第二滤波图像获取对应的低频低亮图像；所述第一公式为：其中，Y1为所述高频高亮图像中像素点的像素值，Wr(I2)为所述第二滤波图像中像素点的像素值，Wr(I)为所述第一滤波图像中像素点的像素值，ε1为第一亮度截距，且ε1为属于【0,1】的浮点型数据；所述第二公式为：其中，Y2为所述低频低亮图像中像素点的像素值，ε2为第二亮度截距，且ε2为属于【0,1】的浮点型数据。可选的，所述基于所述高频高亮图像、所述低频低亮图像，以及所述原始图像进行图像融合，得到预处理图像包括：根据预设的第三公式，对所述高频高亮图像、所述低频低亮图像、以及所述原始图像进行线性图像融合，得到预处理图像；所述第三公式为：预处理图像＝α*原始图像+β*高频高亮图像+λ*低频低亮图像，其中，α、β、λ为任意值。根据本申请实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，所述装置包括：图像获取模块，用于基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像；图像融合模块，用于基于所述高频高亮图像、所述低频低亮图像，以及所述原始图像进行图像融合，得到预处理图像。可选的，所述装置还包括：归一化模块，用于对原始图像进行归一化处理，得到所述原始图像对应的归一化图像；所述图像获取模块具体用于：根据所述原始图像对应的归一化图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像。可选的，所述图像获取模块包括：第一滤波子模块，用于对所述原始图像对应的归一化图像进行图像滤波，得到第一滤波图像；第二滤波子模块，用于对所述原始图像对应的归一化图像中每个像素点的像素值进行平方操作；对平方操作后的归一化图像进行图像滤波，得到第二滤波图像；获取子模块，用于根据所述第一滤波图像与所述第二滤波图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像。可选的，所述获取子模块具体用于：根据预设的第一公式，以及所述第一滤波图像、第二滤波图像获取对应的高频高亮图像；根据预设的第二公式，以及所述第一滤波图像、第二滤波图像获取对应的低频低亮图像；所述第一公式为：其中，Y1为所述高频高亮图像中像素点的像素值，Wr(I2)为所述第二滤波图像中像素点的像素值，Wr(I)为所述第一滤波图像中像素点的像素值，ε1为第一亮度截距，且ε1为属于【0,1】的浮点型数据；所述第二公式为：其中，Y2为所述低频低亮图像中像素点的像素值，ε2为第二亮度截距，且ε2为属于【0,1】的浮点型数据。可选的，所述图像融合模块具体用于：根据预设的第三公式，对所述高频高亮图像、所述低频低亮图像、以及所述原始图像进行线性图像融合，得到预处理图像；所述第三公式为：预处理图像＝α*原始图像+β*高频高亮图像+λ*低频低亮图像，其中，α、β、λ为任意值。由上述实施例可见，通过获取原始图像对应的高频高亮图像以及低频低亮图像，并对高频高亮图像、低频低亮图像、以及原始图像进行图像融合，得到预处理图像。由于在预处理图像上，可以使得车牌中字符的边缘区域得到增强，还可以使得车牌中字符区域与背景区域之间的区分更加明显，从而后续在根据预处理图像进行车牌识别时，可以有效地进行字符分割，有效地识别车牌。附图说明图1为摄像机所采集到的车牌图像；图2A为本申请图像处理方法的一个实施例流程图；图2B为图1所示例的车牌图像对应的高频高亮图像；图2C为图1所示例的车牌图像对应的低频低亮图像；图2D为对图1所示例的车牌图像、图2B所示例的高频高亮图像，以及图2C所示例的低频低亮图像进行线性图像融合后，所得到的预处理图像；图3A为本申请图像处理方法的另一个实施例流程图；图3B为归一化图像中的高频高亮区域；图3C为归一化图像中的低频低亮区域；图4为本申请图像处理装置所在网络设备的一种硬件结构图；图5为本申请图像处理装置的一个实施例框图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。在智能交通系统中，主要的应用场景为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像；基于所述高频高亮图像、所述低频低亮图像，以及所述原始图像进行图像融合，得到预处理图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像；基于所述高频高亮图像、所述低频低亮图像，以及所述原始图像进行图像融合，得到预处理图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像之前，所述方法还包括：对原始图像进行归一化处理，得到所述原始图像对应的归一化图像；所述基于原始图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像包括：根据所述原始图像对应的归一化图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始图像对应的归一化图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像包括：对所述原始图像对应的归一化图像进行图像滤波，得到第一滤波图像；对所述原始图像对应的归一化图像中每个像素点的像素值进行平方操作；对平方操作后的归一化图像进行图像滤波，得到第二滤波图像；根据所述第一滤波图像与所述第二滤波图像获取对应的高频高亮图像，以及对应的低频低亮图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一滤波图像与所述第二滤波图像获取对应的高频高亮图像，以及低频低亮图像包括：根据预设的第一公式，以及所述第一滤波图像、第二滤波图像获取对应的高频高亮图像；根据预设的第二公式，以及所述第一滤波图像、第二滤波图像获取对应的低频低亮图像；所述第一公式为：其中，Y1为所述高频高亮图像中像素点的像素值，Wr(I2)为所述第二滤波图像中像素点的像素值，Wr(I)为所述第一滤波图像中像素点的像素值，ε1为第一亮度截距，且ε1为属于【0,1】的浮点型数据；所述第二公式为：其中，Y2为所述低频低亮图像中像素点的像素值，ε2为第二亮度截距，且ε2为属于【0,1】的浮点型数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述高频高亮图像、所述低频低亮图像，以及所述原始图像进行图像融合，得到预处理图像包括：根据预设的第三公式，对所述高频高亮图像、所述低频低亮图像、以及所述原始图像进行线性图像融合，得到预处理图像；所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王耀农，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33