一种监控场景中模糊车牌的分割方法技术

本发明专利技术提供一种监控场景中模糊车牌的分割方法，所述的方法包括：S1：对包含车牌的图像进行灰度化；S2：对灰度图像进行二值化；S3：在二值化图上搜索不同位置和尺度的车牌,并计算对应分割结果的评价值；S4：输出评价值最高的分割结果。该方法对车牌分割的精确度高，尤其对模糊的车牌具有良好的分割效果。

【技术实现步骤摘要】
一种监控场景中模糊车牌的分割方法
本专利技术属于电力系统
，具体涉及一种一种监控场景中模糊车牌的分割方法。
技术介绍
我国城市数字化的水平越来越高,监控摄像头分布越来越广,但有些摄像头在拍摄到的车牌图像会很模糊,如何对模糊的车牌图像进行识别是对现有技术带来的挑战,在车牌识别流程中,主要由车牌定位模块,车牌字符分割模块,车牌字符识别模块组成,模糊车牌的字符分割是一个难点。现在已经有一些高水平的车牌字符分割与识别算法，但仍然存在分割效果不理想的问题。垂直投影分割法算法简单，速度快，但如果车牌噪声大,字符粘连的话效果就会很差；连通域法对字符比较清晰的情况下表现表好，但如果字符粘连的话,效果也很不理想。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出了一种监控场景中模糊车牌的分割方法，对车牌分割的精确度高，尤其对模糊的车牌具有良好的分割效果。本专利技术的技术方案是按以下方式实现的：一种监控场景中模糊车牌的分割方法，所述的方法包括：S1：对包含车牌的图像进行灰度化；S2：对灰度图像进行二值化；S3：在二值化图上搜索不同位置和尺度的车牌,并计算对应分割结果的评价值；S4：输出评价值最高的分割结果。进一步的，步骤S2中，使用OTSU方法对灰度图像进行二值化。进一步的，步骤S2中，当车牌带有彩色时，需要先把图像反色后，再进行二值化。进一步的，步骤S3的具体实现过程为：S31：输入图像参数和车牌搜索参数；S32：建立车牌搜索的坐标；S33：搜索车牌中的字符框、字符间隙框、字符顶框、字符底框，并计算相应的评价值；S34：将步骤S33中的评价值累加，得到车牌评价得分。进一步的，步骤S31中，输入的图像参数和车牌搜索参数包括：图像宽:pic_init_width、图像高:pic_init_height、最小的搜索车牌宽度:min_palte_w、最大的搜索车牌宽度:max_palte_h、搜索的车牌宽:plate_w,plate_w∈(min_palte_w，max_palte_h)、搜索的车牌高:plate_h,plate_h＝plate_w*2。进一步的，步骤S32中，坐标的建立方法为：车牌左上角列坐标:x,x∈(0，pic_init_width-plate_w)，车牌左上角行坐标:y,y∈(0，pic_init_height-plate_h)。进一步的，步骤S33的具体实现过程为：搜索的车牌中字符框的宽:搜索车牌中字符框的高：char_height＝plate_h；计算车牌中字符框的评价值:搜索的车牌中字符框的评价值:cost_chari＝1+ln(min(1,ri*ri*0.9+0.1)),i∈[0，7),ri为此字符框中白色像素点占框内总像素点的比例；计算车牌中字符间隙框的评价值:cost_spacei＝1+ln(min(1,(1-ri)*(1-ri)*0.9+0.1)),i∈[0，6),ri为此字符间隙框中白色像素点占框内总像素点的比例；计算车牌中字符顶框的评价值为:cost_topi＝1+ln(min(1,(1-ri)*(1-ri)*0.3+0.1))，i∈[0，7),ri为此字符框中白色像素点占框内总像素点的比例；计算车牌中字符底框的评价值为:cost_bottomi＝1+ln(min(1,(1-ri)*(1-ri)*0.3+0.1))，i∈[0，7),ri为此字符框中白色像素点占框内总像素点的比例。进一步的，步骤S34中，车牌评价得分的具体计算过程为：进一步的，步骤S4的具体实现过程为：获取得分最高的车牌评价得分作为最大的评价值，最大评价值plate_cost(x，y，plate_w,plate_h)对应的参数(x,y)是最优车牌左上角的坐标,对应的参数(plate_w,plate_h)是最优车牌的宽和高。本专利技术的有益效果是：通过将车牌图像处理成黑底白字的图像，然后利用坐标将字符框、字符间隙框、字符顶框、字符底框进行定位和获取，并计算相应的评价值，一方面可以准确的对车牌的车号进行分割，另一方面可以通过计算结果的结论，获得最优结果，进一步的提高了车牌图像分割的准确性，提高了车牌分割的效率。附图说明图1为本专利技术实施例方法的流程图；图2为车牌划分示意图；图3为黑白像素点的示意图。具体实施方式以下结合附图详细说明本专利技术的具体实施方式，下文的公开提供了具体实施方式用来实现本专利技术的装置及方法，使本领域的技术人员更清楚地理解如何实现本专利技术。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本专利技术省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本专利技术。应当理解，尽管本专利技术描述了其优选的具体实施方案，然而这些只是对实施方案的阐述，而不是限制本专利技术的范围。如图1所示，本专利技术实施例提供了一种监控场景中模糊车牌的分割方法，所述的方法包括：S1：对包含车牌的图像进行灰度化。S2：使用OTSU方法对灰度图像进行二值化，使得车牌的图像转化为黑底白字的图像。如果车牌带有彩色，比如黄牌车时，需要先把图像反色后，再进行二值化。S3：在二值化图上搜索不同位置和尺度的车牌,并计算对应分割结果的评价值。步骤S3的具体实现过程为：S31：输入图像参数和车牌搜索参数；输入的图像参数和车牌搜索参数包括：图像宽:pic_init_width、图像高:pic_init_height、最小的搜索车牌宽度:min_palte_w、最大的搜索车牌宽度:max_palte_h、搜索的车牌宽:plate_w,plate_w∈(min_palte_w，max_palte_h)、搜索的车牌高:plate_h,plate_h＝plate_w*2。其中，图像宽和图像高为图片的实际尺寸，最小的搜索车牌宽度和最大的搜索车牌宽度是指图片中可能的车牌宽度范围，根据经验设置，比如最小的搜索车牌宽度:min_palte_w＝80，最大的搜索车牌宽度:max_palte_h＝400。S32：建立车牌搜索的坐标。当x∈(pic_init_width-plate_w，plate_w)车牌右侧位置为x+plate_w，由于x+plate_w>pic_init_width，右侧位置就会出现在图片外，因此是非法区间，这个区间就不需要再搜索了。行坐标的原理也是类似的。因此，坐标的建立方法为：车牌左上角列坐标:x,x∈(0，pic_init_width-plate_w)，车牌左上角行坐标:y,y∈(0，pic_init_height-plate_h)。S33：搜索图2中所示，车牌中的字符框、字符间隙框、字符顶框、字符底框，并计算相应的评价值。步骤S33的具体实现过程为：1)我国普通车牌一共有7个字符框，在国家公布的标准车牌中，车牌宽为397，字符宽为45，按照等比例缩放。得到搜索的车牌中字符框的宽:2)搜索车牌中字符框的高：char_height＝plate_h。3)计算车牌中字符框的评价值:搜索的车牌中字符框的评价值:cost_chari＝1+ln(min(1,ri*ri*0.9+0.1)),i本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种监控场景中模糊车牌的分割方法，其特征在于，所述的方法包括：S1：对包含车牌的图像进行灰度化；S2：对灰度图像进行二值化；S3：在二值化图上搜索不同位置和尺度的车牌,并计算对应分割结果的评价值；S4：输出评价值最高的分割结果。

【技术特征摘要】
1.一种监控场景中模糊车牌的分割方法，其特征在于，所述的方法包括：S1：对包含车牌的图像进行灰度化；S2：对灰度图像进行二值化；S3：在二值化图上搜索不同位置和尺度的车牌,并计算对应分割结果的评价值；S4：输出评价值最高的分割结果。2.根据权利要求1所述的一种监控场景中模糊车牌的分割方法，其特征在于，步骤S2中，使用OTSU方法对灰度图像进行二值化。3.根据权利要求1或2所述的一种监控场景中模糊车牌的分割方法，其特征在于，步骤S2中，当车牌带有彩色时，需要先把图像反色后，再进行二值化。4.根据权利要求1所述的一种监控场景中模糊车牌的分割方法，其特征在于，步骤S3的具体实现过程为：S31：输入图像参数和车牌搜索参数；S32：建立车牌搜索的坐标；S33：搜索车牌中的字符框、字符间隙框、字符顶框、字符底框，并计算相应的评价值；S34：将步骤S33中的评价值累加，得到车牌评价得分。5.根据权利要求4所述的一种监控场景中模糊车牌的分割方法，其特征在于，步骤S31中，输入的图像参数和车牌搜索参数包括：图像宽:pic_init_width、图像高:pic_init_height、最小的搜索车牌宽度:min_palte_w、最大的搜索车牌宽度:max_palte_h、搜索的车牌宽:plate_w,plate_w∈(min_palte_w，max_palte_h)、搜索的车牌高:plate_h,plate_h＝plate_w*2。6.根据权利要求5所述的一种监控场景中模糊车牌的分割方法，其特征在于，步骤S32中，坐标的建立方法为：车牌左上角列坐标:x,x∈(0，pic_init_width-plate_w)，车牌左上角行坐标:y,...

【专利技术属性】
技术研发人员：于洋，
申请(专利权)人：于洋，
类型：发明
国别省市：山东,37