一种基于低秩约束的车牌校正算法制造技术

本发明专利技术属于数字图像处理领域，特别是针对定位后的车牌，利用了摆正车牌的对称特性，并将其转变为图像矩阵的低秩特性，从而得到一种基于低秩约束的车牌校正算法，利用凸优化迭代算法，通过旋转参数的不断变化，求得图像矩阵的最小秩，此时的旋转参数即为所求，并根据旋转参数，将车票旋转到合适位置。本发明专利技术能够准确地将变形的车牌校正到合适的位置上，为车牌识别提供保证。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于低秩约束的车牌校正算法，其特征在于，包括以下步骤：(S1)获取经过初步初步定位的车牌图像为I∈Rw×h，其中，w和h分别表示图像矩阵的宽和高；定义图像的旋转参数为τ；(S2)在旋转参数为τ的条件下，旋转车牌图像，并进行图像矩阵低秩分解，如下式：其中，I0表示车牌图像的低秩部分，E表示经过旋转后的车牌图像存在的稀疏误差部分，λ为平衡参数,“ο”表示卷积运算符；(S3)将公式(1)进行简化，用核范数||·||*替换矩阵的秩rank(·)，用L1范数||·||1替换零范数||·||0，可得：其中，核范数||·||*表示矩阵中奇异值之和，L1范数||·||1表示矩阵中元素绝对值之和，零范数||·||0表示矩阵中非零元素的个数；(S4)将约束条件Iοτ＝I0+E松弛为此时式(2)变为如下形式：式中，表示矩阵I的雅克比行列式,Δτ表示每次迭代过程中旋转角的变化量；(S5)令将式(3)变为增广拉格朗日函数的形式：Lμ(I0,E,Δτ,Y)=||I0||*+λ||E||1+<Y,h(I0,E,Δτ)>+μ2||h(I0,E,Δτ)||F2---(4)]]>其中，μ＞0，Y为拉格朗日乘子矩阵，<·,·>为矩阵的内积；(S6)对于公式(3)通过迭代求解，整理为：(Ik0,Ek,Δτk)=argminI0,E,ΔτLμk(I0,E,Δτ,Yk-1)---(5)]]>Yk=Yk-1+μk-1h(Ik0,EkΔτk)---(6)]]>τ＝τ+Δτk   (7)式中，k表示迭代次数，μk＝ρkμ0，且ρ＞1，μ0＞0；表示车牌图像的低秩部分经过k次迭代后的值，Ek车牌图像存在的稀疏误差部分经过k次迭代后的值，Δτk表示每次迭代过程中旋转参数的改变大小，Yk表示拉格朗日乘子矩阵经过k次迭代后的值；初值为Y0＝0，E0＝0，τ＝0，Δτ0＝0；经过有限次数迭代或者当在某一旋转角下，再次改变旋转角，不能使得矩阵的秩变小，即求得将车牌摆正的旋转参数Δτ*。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐玮，肖华欣，张茂军，刘煜，赖世铭，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43