本发明专利技术公开一种车牌检测方法和装置。所述车牌检测方法包括：对输入图像进行边缘检测，以获得边缘图像；利用中心环绕差分摸板作为特征模板扫描所述边缘图像，以获得所述边缘图像中每个像素的特征值；以及根据每个像素的特征值、按照空间邻近关系将所述边缘图像中的像素聚类成一个或更多个像素集合，其中，每个像素集合对应于一个候选车牌，对于每个像素集合，其中的像素的位置的平均值为该像素集合所对应的候选车牌的位置，用于计算该像素集合中像素的特征值的中心环绕差分模板的尺寸的平均值为该像素集合所对应的候选车牌的尺寸。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域的车牌检测技术，更具体而言，涉及一种车牌检测方法和装置。
技术介绍
随着模式识别、机器视觉领域理论、算法的不断成熟及计算机技术的日益发展，智能交通系统正迅速经历着由概念设想向实际应用的 转折。机动车牌照的检测与识别作为智能交通的一项关键技术在许多场景有着重要的应用价值，如道路监控、路桥自动收费站、停车场出入口等。近年，国内外不少研究者致力于机动车牌照检测与识别领域的算法研究。其中，文献[I]利用车牌丰富的竖直纹理，采用水平投影的方法能够快速确定车牌位置。然而这类简单利用投影知识进行定位的算法无法适应复杂背景下的车牌定位需求。文献[2]提出了一种广为推介的方法，在机动车牌照检测与识别诸多算法中占有重要的地位。[2]通过模糊映射的方法综合分析车牌的颜色、纹理信息，能够在多种复杂情况下较为准确地定位车牌。然而，提取含有颜色信息的特征进行车牌定位必需以一国的车牌信息作为先验知识，使其应用受到很强的地域限制。文献[3]作为基于学习方法的代表，级联地提取全局和局部特征对车牌进行描述，能够很好的在算法执行时间和准确率之间达到均衡。基于统计学习的方法带来优势的同时，也不可避免地引入了漏检，很难满足对检测率有严格要求的实际应用。文献[4]创新性地利用了特征MSER来提取车牌并分割车牌上的单个字符，经证实在理想情况下该方法十分有效。但，MSER在检测车牌区域的时候需要以包围车牌的其他环境为对比，即算法受到环境影响较大，鲁棒性有待提高。参考文献[I]D.Zheng, Y.Zhao, and J. Wang, “An efficient method of licenseplatelocation，’’Pattern Recognit. Lett.，vol. 26，no. 15，pp. 2431-2438，Nov. 2005.[2]X. Shi, W. Zhao, and Y. Shen，“Automatic License PlateRecognition SystemBased on Color Image Processing，”vol.3483，0.Gervasi et al.，Ed.New York Springer-Verlag,2005，pp.1159-1168.[3]H. Zhang，W. Jia，X. He，and Q. Wu，“Learning-based licenseplate detectionusing global and local features，，，in Proc. 18th ICPR，HongKong，2006，vol.2，pp. 1102-1105.[4]Michael Donoser，Clemens Arth, and Horst Bischof，“Detecting，Trackingand Recognizing License Plates，”ACCV 2007，Part II，LNCS4844，pp.447-456，2007.
技术实现思路
在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。鉴于现有技术的上述情况，本专利技术提出了一种鲁棒的车牌检测方法，其能有效的检测车牌而不需要特定的颜色和国别等先验信息。此外，本专利技术还可以结合车辆检测技术来去除虚假检测。根据本专利技术的一个方面，提供了一种车牌检测方法，包括对输入图像进行边缘检测，以获得边缘图像；利用预定义 的中心环绕差分模板作为特征模板扫描所述边缘图像，以计算所述边缘图像中每个像素的特征值；以及根据每个像素的特征值、按照空间邻近关系将所述边缘图像中的像素聚类成一个或更多个像素集合，其中，每个像素集合对应于一个候选车牌，对于每个像素集合，其中的像素的位置的平均值为该像素集合所对应的候选车牌的位置，用于计算该像素集合中像素的特征值的中心环绕差分模板的尺寸的平均值为该像素集合所对应的候选车牌的尺寸。根据本专利技术的另一方面，提供了一种车牌检测装置，包括边缘检测器，用于对输入图像进行边缘检测，以获得边缘图像；模板扫描单元，用于利用预定义的中心环绕差分模板作为特征模板扫描所述边缘图像，以计算所述边缘图像中每个像素的特征值；以及聚类单元，用于根据每个像素的特征值、按照空间邻近关系将所述边缘图像中的像素聚类成一个或更多个像素集合，其中，每个像素集合对应于一个候选车牌，对于每个像素集合，其中的像素的位置的平均值为该像素集合所对应的候选车牌的位置，用于计算该像素集合中像素的特征值的中心环绕差分模板的尺寸的平均值为该像素集合所对应的候选车牌的尺寸。附图说明本专利技术可以通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分，而且用来进一步举例说明本专利技术的优选实施例和解释本专利技术的原理和优点。在附图中图I示出根据本专利技术第一实施例的车牌检测方法的流程图；图2示出根据本专利技术第一实施例的变型的车牌检测方法的流程图；图3a_3d示出根据本专利技术第一实施例的车牌检测过程的示意图；图4a_4e示出根据本专利技术实施例的示例差分模板的示意图；图5示出根据本专利技术第一实施例的车牌检测装置的示意图；图6示出根据本专利技术第二实施例的车牌检测方法的流程图；图7a_7d示出根据本专利技术第二实施例的后处理过程的示意图；图8a_8e示出根据本专利技术第二实施例的车牌检测过程的示意图；图9示出根据本专利技术第二实施例的车牌检测装置的示意图；图10示出根据本专利技术第三实施例的车牌检测方法的流程图；图11示出根据本专利技术第三实施例的车牌检测区域确定的示意图；图12示出根据本专利技术第三实施例的车牌检测装置的示意图；以及图13示出可用于实施根据本专利技术实施例的方法和装置的计算机的示意性框图。具体实施例方式鉴于现有技术的上述情况，本专利技术的专利技术人构思了一种车牌检测装置和方法，以便能够鲁棒而有效的检测车牌而不需要特定的颜色和国别等先验信息。此外，根据本专利技术实施例的车牌检测装置和方法还可以结合车辆检测技术来去除虚假检测。使用根据本专利技术实施例的车牌检测装置和方法能够检测出可能的车牌(也称为候选车牌)，包括车牌在图像中的位置以及车牌的尺寸。下面参照附图来说明本专利技术的实 施例。应当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本专利技术无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描述。以下结合图1-13来详细描述根据本专利技术实施例的车牌检测方法和装置。(第一实施例)图I示出根据本专利技术第一实施例的车牌检测方法的流程图。如图I所示，在步骤Slio中，对输入图像进行边缘检测，以获得边缘图像。例如，在实际应用中，可以对由安装在道路上的视频监视系统采集到的视频图像序列中的每个图像进行车牌检测，也可以根据需要，对视频图像序列中的特定图像进行车牌检测。边缘是图像中一定数量像素的亮度发生变化的地方。对图像进行边缘检测的好处是能够突出边缘区域，同时使背景图像中无关的部分暗淡。一般车牌本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车牌检测方法，包括 对输入图像进行边缘检测，以获得边缘图像； 利用预定义的中心环绕差分模板作为特征模板扫描所述边缘图像，以计算所述边缘图像中每个像素的特征值；以及 根据每个像素的特征值、按照空间邻近关系将所述边缘图像中的像素聚类成一个或更多个像素集合，其中，每个像素集合对应于一个候选车牌，对于每个像素集合，其中的像素的位置的平均值为该像素集合所对应的候选车牌的位置，用于计算该像素集合中像素的特征值的中心环绕差分模板的尺寸的平均值为该像素集合所对应的候选车牌的尺寸。2.根据权利要求I的车牌检测方法，还包括 在利用所述中心环绕差分模板扫描所述边缘图像之前，对所述边缘图像进行至少包括二值化的预处理。3.根据权利要求I的车牌检测方法，还包括 对所述候选车牌进行后处理以去除虚假车牌。4.根据权利要求3的车牌检测方法，其中，所述后处理包括限定车牌尺寸、限定车牌宽高比、限定车牌内部的像素填充度中的至少一种。5.根据权利要求I的车牌检测方法，还包括，在边缘检测之前 基于先验的车辆特征信息来检测所述输入图像中是否有包含车辆的区域并估计所述车辆的拍摄视角，其中，所述车辆是符合所述先验的车辆特征信息的车辆；以及 选择包含车辆的输入图像中拍摄视角为车辆正面或背面的输入图像作为所述边缘检测的输入图像。6.根据权利要求5的车牌检测方法，其中，选择所述拍摄视角为车辆正面或背面的输入图像中的车辆的下部区域作为所述边缘检测的输入图像。7.根据权利要求I的车牌检测方法，其中，所述边缘检测检测所述输入图像中的竖直边缘。8.根据权利要求I的车牌检测方法，其中，所述中心环绕差分模板包括中心区域和环绕区域，所述中心区域对应于所述边缘图像中的候选车牌的区域，所述环绕区域对应于所述边缘图像中的候选车牌周围的封闭或非封闭区域。9.根据权利要求8的车牌检测方法，其中，所述中心环绕差分模板的中心区域和环绕区域的面积相同，并且根据以下公式计算每个像素的特征值feature = sum (Pc)-sum (Ps), 其中，feature表示以该像素为所述中心环绕差分模板的中心区域的中心时所述中心环绕差分模板的值，作为该像素的特征值，Pc表示位于所述中心环绕差分模板的中心区域中的像素...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅树起，吴伟国，
申请(专利权)人：索尼公司，
类型：发明
国别省市：
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