车牌图像处理方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种车牌图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。该车牌图像处理方法包括：提取第一车牌图像和第二车牌图像的亮度分量图像；其中，所述第一车牌图像和所述第二车牌图像为同一车牌图像的不同曝光量图像，所述第一车牌图像为过曝车牌图像，所述第二车牌图像为非过曝车牌图像；根据所述亮度分量图像确定权重图像；其中，所述权重图像中的像素值反映所述第一车牌图像和所述第二车牌图像中车牌区域和非车牌区域的对比度；根据所述权重图像对所述第一车牌图像和所述第二车牌图像进行融合，得到融合车牌图像。本发明专利技术实施例实现了提高车牌图像融合效果，进而提高融合后车牌图像的信息识别准确度。合后车牌图像的信息识别准确度。合后车牌图像的信息识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
车牌图像处理方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种车牌图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在夜晚监控场景或者需要使用补光灯的光线不足的监控场景中，如隧道，监控相机曝光处理往往不能兼顾不同场景物体的曝光需求，尤其是人脸和车牌。由于人脸和车牌具有不同的反光特性，导致车牌容易过曝。由于人脸在夜晚的亮度较暗，因此在司机脸部正常曝光的情况下车牌容易出现过曝现象，导致车牌不清楚；在车牌正常曝光或欠曝的情况下司机脸部则出现欠曝现象，导致人脸不清楚。因而需要对采集的监控图像进行处理，以保证人脸清晰的同时保证车牌信息清晰完整。
[0003]针对该问题常用的解决方案是对同一图像进行两种不同的图像增强处理生成两幅图像，图像一是人脸曝光正常但是车牌过曝，图像二是车牌曝光正常或欠曝同时人脸欠曝，用图像二中的正常曝光或欠曝的车牌和图像一中过曝的车牌进行融合，此时图像一就保证了人脸和车牌区域同时清晰完整。
[0004]然而，在对车牌进行融合过程中，进行融合的车牌图像中除了车牌本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌图像处理方法，其特征在于，包括：提取第一车牌图像和第二车牌图像的亮度分量图像；其中，所述第一车牌图像和所述第二车牌图像为同一车牌图像的不同曝光量图像，所述第一车牌图像为过曝车牌图像，所述第二车牌图像为非过曝车牌图像；根据所述亮度分量图像确定权重图像；其中，所述权重图像中的像素值反映所述第一车牌图像和所述第二车牌图像中车牌区域和非车牌区域的对比度；根据所述权重图像对所述第一车牌图像和所述第二车牌图像进行融合，得到融合车牌图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述亮度分量图像确定权重图像，包括：对所述亮度分量图像进行线性光运算或点光运算，得到中间权重图像；根据所述中间权重图像和所述第二车牌图像的亮度分量图像确定权重图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述中间权重图像和所述第二车牌图像的亮度分量图像确定权重图像，包括：对所述中间权重图像和所述第二车牌图像的亮度分量图像进行颜色加深运算或线性加深运算，得到权重图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述线性光运算的计算公式为：Y3(i，j)＝Y2(i，j)+2
×
Y1(i，j)
‑
255；所述点光运算的计算公式为：其中，Y1(i，j)表示第一车牌图像的亮度分量图像在(i，j)位置下的像素值，Y2(i，j)表示第二车牌图像的亮度分量图像在(i，j)位置下的像素值，Y3(i，j)表示中间权重图像在(i，j)位置下的像素值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述颜色加深运算的计算公式为：所述线性加深运算的计算公式为：Y4(i，j)＝Y3(i，j)+Y2(i，j)
‑
255；其中，Y1(i，j)表示第一车牌图像的亮度分量图像在(i，j)位置下的像素值，Y2(i，j)表示第二车牌图像的亮度分量图像在(i，j)位置下的像素值，Y3(i，j)表示中间权重图像在(i，j)位置下的像素值；Y4(i，j)表示权重图像在(i，j)位置下的像素值。6.根据权利要求1
‑
5任一项的方法，其特征在于，根据所述权重图像对所述第一车牌图像和所述第二车牌图像进行融合，得到融合车牌图像，包括：其中，Y1(i，j)表示第一车牌图像的亮度分量图像在(i，j)位...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏国，白云松，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：