【技术实现步骤摘要】
一种车牌图像处理方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种车牌图像处理方法及装置。
技术介绍
传统车牌识别方法和深度学习方法对于灰度图中车牌前背景颜色的类型均有较强的依赖性。对于传统方法来说，亮底暗字(背景颜色较亮)和暗底亮字(字符颜色较亮)需要使用不同的二值化策略，策略使用错误会直接影响二值化结果，进而影响字符分割结果。对于深度学习方法来说，当两种类型的车牌数量极度不均衡时，数量较少的类型不能被很好地学习，通过类型判断做到类型转换，可以提高占比较少的车牌的识别效果。相关技术中，基于Bayes的车牌颜色判断方法，基于Bayes分类器，判断车牌颜色类型。对于车牌内兼有两种颜色类型(亮底暗字和暗底亮字)的情况无法处理。针对相关技术中对于车牌内兼有两种颜色类型(亮底暗字和暗底亮字)的情况无法处理的问题，尚未提出解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种车牌图像处理方法及装置，以至少解决相关技术中对于车牌内兼有两种颜色类型(亮底暗字和暗底亮字)的情况无法处理的问题...
【技术保护点】
1.一种车牌图像处理方法，其特征在于，包括：/n提取车牌图像的特征区域，以及所述特征区域的特征，其中，所述特征区域包括多个区域；/n根据所述特征区域的特征确定所述特征区域的颜色类型；/n分别统计不同颜色类型的特征区域的区域高度直方图；/n根据所述不同颜色类型的区域高度直方图确定所述特征区域中的目标区域，并输出所述目标区域的颜色类型，其中，所述目标区域为车牌或车牌子图所在区域。/n
【技术特征摘要】
1.一种车牌图像处理方法，其特征在于，包括：
提取车牌图像的特征区域，以及所述特征区域的特征，其中，所述特征区域包括多个区域；
根据所述特征区域的特征确定所述特征区域的颜色类型；
分别统计不同颜色类型的特征区域的区域高度直方图；
根据所述不同颜色类型的区域高度直方图确定所述特征区域中的目标区域，并输出所述目标区域的颜色类型，其中，所述目标区域为车牌或车牌子图所在区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述不同颜色类型的区域高度直方图确定所述特征区域中的目标区域包括：
分别从所述不同颜色类型的区域高度直方图中统计相邻两个bin的平均值，若所述平均值在第一预设数值范围内，记录所述平均值对应的目标特征区域的高度；
确定所述不同颜色类型的目标特征区域的高度的差值；
若所述差值在第二预设数值范围内，确定所述车牌图像中包含第一颜色类型的特征区域和第二颜色类型的特征区域，且确定所述第一颜色类型的特征区域中高度为[(n1-1)*S,(n1+2)*S]的特征区域以及所述第二颜色类型的特征区域中高度为[(n2-1)*S,(n2+2)*S]的特征区域为所述目标区域，其中，n1为所述第一颜色类型的特征区域的高度索引，n2为所述第二颜色类型的特征区域的高度索引；
若所述差值不在所述第二预设数值范围内且n1＞n2，确定所述车牌图像中仅包含所述第一颜色类型的特征区域，且确定所述第一颜色类型的特征区域中高度为[(n1-1)*S,(n1+2)*S]的特征区域为所述目标区域；
若所述差值不在所述第二预设数值范围内且n1＜n2，确定所述车牌图像中仅包含所述第二颜色类型的特征区域，且确定所述第二种颜色类型的特征区域的高度为[(n2-1)*S,(n2+2)*S]的特征区域为所述目标区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定所述第一颜色类型的特征区域中高度为[(n1-1)*S,(n1+2)*S]的特征区域以及所述第二颜色类型的特征区域中高度为[(n2-1)*S,(n2+2)*S]的特征区域为所述目标区域之后，所述方法还包括：
对所述车牌图像进行垂直投影和水平投影，其中，若所述车牌图像中的像素点位于所述第一种类型区域内则加1，若所述车牌图像中的像素点位于所述第二种类型区域内则减1；
通过所述垂直投影和所述水平投影中的过零点对所述车牌图像进行划分，得到所述第一颜色类型的特征区域和所述第二颜色类型的特征区域。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别统计所述不同颜色类型的特征区域的区域高度直方图包括：
设置直方图，其中，所述直方图包括X个bin，移动步长为S，H为所述车牌图像的高度，第n个bin的...
【专利技术属性】
技术研发人员：敦婧瑜，王耀农，薛佳乐，李轶锟，张湾湾，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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