一种基于Bayes的车牌颜色判断方法技术

本发明专利技术提供一种基于Bayes的车牌颜色判断方法，包括：对待测车牌图像进行尺寸归一化；选取归一化后的待测车牌图像的有效字符区域；对待测车牌图像的有效字符区域进行对比度增强；获取待测车牌图像的全局统计特征；获取待测车牌图像的局部分布特征；获取待测车牌图像的综合特征向量；基于Bayes分类器，判断车牌颜色类型。本发明专利技术综合采用了车牌的全局统计特征和局部分布特征，特征更加强健，对于车牌偏色和污迹等干扰，具有更强的鲁棒性；基于Bayes分类器进行车牌颜色类型判断，判断结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车牌识别
，具体是。
技术介绍
车牌颜色是车牌的一项重要特征，在我们国家，车牌的颜色类型并不唯一，主要包 含了四种类型：蓝底白字、黄底黑字、黑底白字、白底黑字或红字。如果对车牌颜色判断错 误，会直接影响后续字符分割的正确性，进而影响最终的车牌识别率。因此，车牌颜色类型 判断是车牌字符分割必不可少的一部分，对整个识别结果的准确率有着重要的影响。 目前，常用的车牌颜色判断方法主要有以下几类： (1)基于彩色图像的车牌颜色判断方法，该类方法首先通过统计车牌区域内所有 像素的R、G、B颜色分量信息，根据各分量信息之间的差异程度，进而判断出车牌的颜色类 型。该类方法对于颜色清晰的车牌具有很好的判断效果，但当车牌出现污迹、褪色或者由于 不同光线造成的偏色，该类方法会出现严重的误判，而当出现灰度车牌时，该类方法则直接 失效。 (2)基于灰度图像的车牌颜色判断方法，该类方法把车牌颜色类型简化为两类： 暗底亮字和亮底暗字；首先获取车牌的二值化图像，然后统计前景目标点所占比例，结合垂 直投影等特征，综合判断车牌颜色。该类方法的优点是适用范围广，对于灰度均匀的车牌， 判断本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Bayes的车牌颜色判断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)对待测车牌图像进行尺寸归一化；(2)选取归一化后的待测车牌图像的有效字符区域；(3)对待测车牌图像的有效字符区域进行对比度增强；(4)获取待测车牌图像的全局统计特征，包括：(41)获取有效字符区域在对比度增强后的灰度直方图；(42)采用以下公式，获取待测车牌图像的灰度直方图统计特征；F[j]=min{i|Σi=0h[i]≥N*α[i]}]]>其中，F[j]表示待测车牌图像的灰度直方图统计特征，j表示序号，α[j]表示比例因子，N表示待测车牌图像有效字符区域的像素总数，h...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张卡，尼秀明，何佳，聂勇，
申请(专利权)人：安徽清新互联信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34