一种列车车牌二值化图像融合方法技术

本发明专利技术公开了一种列车车牌二值化图像融合方法，包括如下步骤：获取通道数据，该通道数据包括列车车牌彩色图像的R、G、B三个通道图以及列车车牌彩色图像的灰度图；获取通道数据的多个二值图，将用最大类间方差法获得的二值图，将获得的基于边缘的二值图以及获得的基于自适应分块最大类间方差法二值图进行逻辑‘或’操作；将得到的‘或’操作结果与获得的基于自适应加权高斯阈值方法的二值图进行逻辑‘与’操作，最后的结果即为最终理想二值图。本发明专利技术通过对多样化的列车车牌进行有效的二值化，并对二值化后的车牌之间进行逻辑操作，确保列车车牌号识别系统的较高准确率，为铁路交通提供了更为准确实时的交通信息。

Two value image fusion method for train license plate

The invention discloses a train license plate binarization image fusion method, which comprises the following steps: obtaining channel data, the channel data including train license plate color image R, G, B three channel map and train license plate color image grayscale; a plurality of data acquisition channel two will use the maximum value map the variance between two value map, will be based on the edge of the two value and the adaptive block Otsu two value logic 'or' operation based on; the 'or' operation and the results obtained based on adaptive weighted Gauss threshold method of two valued logic diagram \with\ operation, the final result is the ultimate ideal of two value image. The diversification of train license plate binarization effectively, and the two value logic operation between the plate after the license plate recognition system to ensure the accuracy rate for railway traffic, provides a more accurate real-time traffic information.

【技术实现步骤摘要】
一种列车车牌二值化图像融合方法
本专利技术属于计算机视觉
，具体涉及一种针对我国列车车牌的二值化图像融合方法。
技术介绍
以往记录列车(火车、动车、高铁等)车牌主要是依靠人为观察，而人为观察记录容易因为操作员的疲劳等因素造成失误，采用列车车牌号自动识别系统可以有效的替换原先人为操作过程。列车车牌号自动识别是我国智慧交通建设中的重要一环，在我国列车轨道附近安装相应的识别系统，实时采集通过的列车图片，然后将自动识别出来的车牌号发送到相应的站点，各站点利用实时获取的列车信息进行有效的调度各自的列车班次。不仅促进列车有效的行驶，也为旅客，列车站提供了有效的实时信息。二值化作为列车车牌号识别系统里面一个关键的图像处理操作，它的好坏程度直接影响到后面的字符分割提取，从而影响到最终的识别准确率。目前对汽车车牌的识别技术已经很成熟了，但是对于列车车牌的识别技术还未达到成熟阶段，与汽车车牌号相比，如图1所示，我国列车车牌号因为没有统一的标准导致样式多样。目前，存在两类基于阈值的二值化方法，分别为全局二值化例如Otsu和局部二值化例如Niblack。其中，全局二值化方法适用于前后背景存在明显差值的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种列车车牌二值化图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取通道数据，所述通道数据包括列车车牌彩色图像的R、G、B三个通道图以及列车车牌彩色图像的灰度图；计算四个通道图的对比度值，选择对比度值最大的作为最佳单通道图，并且对该最佳单通道图进行像素归一化；S2，获取归一化后的最佳单通道图的多个二值图，所述二值图包括用最大类间方差法获得的二值图，用自适应加权高斯阈值方法获得的二值图，基于边缘的二值图以及基于自适应分块最大类间方差法的二值图；S3，将用最大类间方差法获得的二值图，将获得的基于边缘的二值图以及获得的基于自适应分块最大类间方差法二值图进行逻辑‘或’操作；将得到的‘或’操作结果与获得...

【技术特征摘要】
1.一种列车车牌二值化图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取通道数据，所述通道数据包括列车车牌彩色图像的R、G、B三个通道图以及列车车牌彩色图像的灰度图；计算四个通道图的对比度值，选择对比度值最大的作为最佳单通道图，并且对该最佳单通道图进行像素归一化；S2，获取归一化后的最佳单通道图的多个二值图，所述二值图包括用最大类间方差法获得的二值图，用自适应加权高斯阈值方法获得的二值图，基于边缘的二值图以及基于自适应分块最大类间方差法的二值图；S3，将用最大类间方差法获得的二值图，将获得的基于边缘的二值图以及获得的基于自适应分块最大类间方差法二值图进行逻辑‘或’操作；将得到的‘或’操作结果与获得的基于自适应加权高斯阈值方法的二值图进行逻辑‘与’操作，最后的结果即为最终理想二值图。2.根据权利要求1所述的列车车牌二值化图像融合方法，其特征在于，步骤S1具体包括如下步骤：S11，通道数据获取：将列车车牌原彩色图转换为灰度图，其转换公式见如下公式：Gray＝R×0.3+G×0.59+B×0.11其中，R，G，B分别代表RGB空间中的三个通道，灰度图与列车车牌原彩色图的R，G，B三个通道图构成四个不同的单通道图；S12，边缘增强：依次对S11获得四个单通道图的水平扫描和/或竖直扫描进行卷积操作，获取四个相应的边缘增强的单通道图，具体的卷积算子为：竖直扫描卷积算子：水平扫描卷积算子：S13，降噪：对S12获得的4个单通道图进行滤波降噪；S14，对比度计算：利用对比度计算公式求解S13获得的图像的对比度值，选择对比度值最大的作为最佳单通道图，对比度计算公式如下：其中，σ为标准差，n根据实验设置的常数，g为整个图像的像素值，q为灰度级，Pr(q|g)表示灰度级为q的像素总数占整幅图像素个数总数的百分比，m为图像像素均值；S15，对最佳单通道图进行归一化。3.根据权利要求1或2所述的列车车牌二值化图像融合方法，其特征在于，对最佳单通道图进行归一化的方法为：用最大类间方差法对最佳单通道图进行二值化，获得最大类间方差法二值图，然后统计二值图里面像素值为1的个数M和像素值为0的个数N，当M小于N时，则需要将该单通道图取反，反之，单通道图不取反。...

【专利技术属性】
技术研发人员：文静，张亮，朱宇，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50