一种复杂背景下的车牌定位方法技术

本发明专利技术公开了一种复杂背景下的车牌定位方法，步骤包括：步骤1、预处理；步骤2、求取原始图像中的候选车牌模板；步骤3、找到车牌有效的号码字体部分；步骤4、找到车牌的底色与字体颜色跳变部分，获得车牌模板；步骤5、对车牌模板消除噪声；步骤6、对车牌模板进行膨胀运算；步骤7、定位车牌；步骤8、输出车牌信息，即成。本发明专利技术的方法，适用于监控相机、或者手持摄像设备拍摄到的图像中存在诸多干扰的复杂环境，步骤简单，便于实施，计算量小，结果准确性高，给出的结果能够对车牌进行正确定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通监控视频处理
，涉及一种复杂背景下的车牌定位方法。
技术介绍
车牌，是汽车号牌的简称，是准许汽车上道行驶的法定凭证，是道路交通管理部门、社会治安管理部门及广大人民群众监督汽车行驶情况，识别、记忆与查找的凭证。为此，在智能交通监控系统中，车牌的自动识别，是查找关注车辆凭证的重要手段。目前，对于停车场出入口、收费站、以及在卡口模式下，抓拍照片中的车辆分辨率足够大，车辆姿态相对固定，车牌的信息足够清晰，已经能够实现正确的识别。但是，对于相机与拍摄车辆位置不固定的情况，例如用监控摄像头采集到的行驶车辆的视频帧图像，或者是其他手持设备拍摄到的车辆图像，由于车辆所处环境的复杂，以及车辆姿态的多变性，使得车牌定位成为影响车牌识别准确性的主要因素。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种复杂背景下的车牌定位方法，解决了现有技术中由于车辆在图像中的姿态，以及环境的多样性，导致车牌特征处于强干扰环境下，很难正确定位的问题。本专利技术所采用的技术方案是，一种复杂背景下的车牌定位方法，按照以下步骤实施：步骤1、预处理输入通过监控相机、或者手持摄像设备拍摄得到大小为m×n的彩色的原始图像，该原始图像中，红、绿、蓝三个颜色分别标记为R＝[r(i,j)]m×n、G＝[g(i,j)]m×n、B＝[b(i,j)]m×n，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，亮度值L＝[l(i,j)]m×n为：l(i,j)＝0.299·r(i,j)+0.587·g(i,j)+0.114·b(i,j)，(1)亮度均值为：步骤2、求取原始图像中的候选车牌模板；步骤3、找到车牌有效的号码字体部分；步骤4、找到车牌的底色与字体颜色跳变部分，获得车牌模板；步骤5、对车牌模板消除噪声；步骤6、对车牌模板进行膨胀运算；步骤7、定位车牌；步骤8、输出车牌信息通过步骤7得到的确定为车牌的连通域的最小外接矩形的坐标(xL,yL)，(xR,yR)，给出了车牌的位置信息，根据搜索到该车牌位置的车牌模板颜色，给出其颜色信息，完成对车牌的定位，即成。本专利技术的有益效果是，该方法适用于监控相机、或者手持摄像设备拍摄到的图像中存在诸多干扰的复杂环境，步骤简单，便于实施，计算量小，结果准确性高，给出的结果能够对车牌进行正确定位。附图说明图1是本专利技术方法采用的原始图像；图2是本专利技术方法步骤4得到的字体区域效果图；图3是本专利技术方法步骤5腐蚀去噪后的效果图；图4是本专利技术方法步骤6膨胀后的效果图；图5是本专利技术方法最终得到的车牌定位区域图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术的复杂背景下的车牌定位方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、预处理参照图1，输入通过监控相机、或者手持摄像设备拍摄得到大小为m×n的彩色的原始图像，该原始图像中，红、绿、蓝三个颜色分别标记为R＝[r(i,j)]m×n、G＝[g(i,j)]m×n、B＝[b(i,j)]m×n，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，亮度值L＝[l(i,j)]m×n为：l(i,j)＝0.299·r(i,j)+0.587·g(i,j)+0.114·b(i,j)，(1)亮度均值为：步骤2、求取原始图像中的候选车牌模板按照《中华人民共和国公共安全行业标准》GA36-2007的规定，目前中国的汽车车牌颜色共设置有黄底黑字、蓝底白字、黑底白字、白底黑字四种方式，蓝色为PB09天(酞)蓝(r,g,b)＝(90,165,210)，黄色为YR06棕黄(r,g,b)＝(145,70,15)，求出原始图像中可能为车牌底色的蓝色、黄色、白色、黑色的候选模板，PlateBlue＝[pBlue(i,j)]m×n，PlateYellow＝[pYellow(i,j)]m×n，PlateWhite＝[pWhite(i,j)]m×n，PlateBlack＝[pBlack(i,j)]m×n，其中，其中，thBlue、thYellow、thWhite及thBlack均为判断阈值，根据上述国标的规定，考虑到实际场景中的光照因素，在白天情况下，给出优选值范围为：thblue＝min{μL,210本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种复杂背景下的车牌定位方法，其特征在于，按照以下步骤实施：步骤1、预处理输入通过监控相机、或者手持摄像设备拍摄得到大小为m×n的彩色的原始图像，该原始图像中，红、绿、蓝三个颜色分别标记为R＝[r(i,j)]m×n、G＝[g(i,j)]m×n、B＝[b(i,j)]m×n，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，亮度值L＝[l(i,j)]m×n为：l(i,j)＝0.299·r(i,j)+0.587·g(i,j)+0.114·b(i,j)，   (1)亮度均值为：μL=1m·nΣi=1mΣj=1nl(i,j);---(2)]]>步骤2、求取原始图像中的候选车牌模板；步骤3、找到车牌有效的号码字体部分；步骤4、找到车牌的底色与字体颜色跳变部分，获得车牌模板；步骤5、对车牌模板消除噪声；步骤6、对车牌模板进行膨胀运算；步骤7、定位车牌；步骤8、输出车牌信息通过步骤7得到的确定为车牌的连通域的最小外接矩形的坐标(xL,yL)，(xR,yR)，给出了车牌的位置信息，根据搜索到该车牌位置的车牌模板颜色，给出其颜色信息，完成对车牌的定位，即成。

【技术特征摘要】
1.一种复杂背景下的车牌定位方法，其特征在于，按照以下步骤
实施：
步骤1、预处理
输入通过监控相机、或者手持摄像设备拍摄得到大小为m×n的彩
色的原始图像，该原始图像中，红、绿、蓝三个颜色分别标记为
R＝[r(i,j)]m×n、G＝[g(i,j)]m×n、B＝[b(i,j)]m×n，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，
亮度值L＝[l(i,j)]m×n为：
l(i,j)＝0.299·r(i,j)+0.587·g(i,j)+0.114·b(i,j)，(1)
亮度均值为：
μL=1m·nΣi=1mΣj=1nl(i,j);---(2)]]>步骤2、求取原始图像中的候选车牌模板；
步骤3、找到车牌有效的号码字体部分；
步骤4、找到车牌的底色与字体颜色跳变部分，获得车牌模板；
步骤5、对车牌模板消除噪声；
步骤6、对车牌...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱虹，卫永波，谢凡凡，权甲，白帅，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61