CN102496017A - 一种基于纹理特征的车牌定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于纹理特征的车牌定位方法，属于车牌识别技术领域。该方法包括S1：确定候选车牌轮廓；S2：对所述候选车牌轮廓进行分割，确定候选区域；S3：对所述候选区域进行过滤，粗定位所述候选区域；S4：对经过粗定位的候选区域进行二次定位。该方法定位速度快，定位精确度高，在曝光强以及背景复杂等环境下鲁棒性高。
Description
技术领域
本发明涉及车牌识别技术领域，特别涉及一种基于纹理特征的车牌定位方法。
背景技术
车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码。在车牌自动化识别系统中，车牌区域的确定是进行车牌识别的先决条件和关键步骤，车牌定位的准确与否直接影响字符分割和字符识别的准确率，甚至影响到整个识别系统的功能。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种通过车牌纹理特征的，定位速度快，定位精确度高，在曝光强以及背景复杂等环境下鲁棒性高的基于纹理特征的车牌定位方法。
本发明提供的基于纹理特征的车牌定位方法包括：
S1：确定候选车牌轮廓；
S2：对所述候选车牌轮廓进行分割，确定候选区域；
S3：对所述候选区域进行过滤，粗定位所述候选区域；
S4：对经过粗定位的候选区域进行二次定位。
作为优选，S1包括：
S11：对抓拍的汽车图片进行剪切处理；
S12：给剪切处理掉的图片区域赋0，并设置剩余图片为ROI区域的方式剪裁图片，缩小车牌区域的搜索面积。
作为优选，S2是通过局域二值化以及最小矩形轮廓搜索的方式实现的。
作为优选，S3包括：
S31：对所述候选区域的图像进行水平、垂直剪切；
S32：并过滤出宽高比小于1的候选区域；
S33：对所述宽高比小于1的候选区域进行滤噪处理；
S34：对所述经过滤噪处理的候选区域进行水平投影分析，得到粗定位的候选区域。
作为优选，S4包括：
过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域，实现车牌二次定位。
作为优选，S4中，过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域是根据国家规定的机动车牌尺寸比例进行的。
作为优选，S4中，还包括对较大的车牌候选区域进行矫正处理。
本发明提供的基于纹理特征的车牌定位方法的有益效果在于：
本发明提供的基于纹理特征的车牌定位方法定位速度快，定位精确度高，在曝光强以及背景复杂等环境下鲁棒性高。
具体实施方式
为了深入了解本发明，下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。
本发明提供的基于纹理特征的车牌定位方法包括：
S1：确定候选车牌轮廓。
其中，
S11：对抓拍的汽车图片进行剪切处理；
S12：给剪切处理掉的图片区域赋0，并设置剩余图片为ROI区域的方式剪裁图片，缩小车牌区域的搜索面积。
S2：通过局域二值化以及最小矩形轮廓搜索的方式对候选车牌轮廓进行分割，确定候选区域。
S3：对所述候选区域进行过滤，粗定位所述候选区域。
其中，
S31：对所述候选区域的图像进行水平、垂直剪切；
S32：并过滤出宽高比小于1的候选区域；
S33：对所述宽高比小于1的候选区域进行滤噪处理；
S34：对所述经过滤噪处理的候选区域进行水平投影分析，得到粗定位的候选区域。
S4：过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域，实现车牌二次定位。
其中，
过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域是根据国家规定的机动车牌尺寸比例进行的。
在实现车牌二次定位过程中，还包括对较大的车牌候选区域进行矫正处理。
本发明提供的基于纹理特征的车牌定位方法定位速度快，定位精确度高，在曝光强以及背景复杂等环境下鲁棒性高。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于纹理特征的车牌定位方法，其特征在于，包括：
S1：确定候选车牌轮廓；
S2：对所述候选车牌轮廓进行分割，确定候选区域；
S3：对所述候选区域进行过滤，粗定位所述候选区域；
S4：对经过粗定位的候选区域进行二次定位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1包括：
S11：对抓拍的汽车图片进行剪切处理；
S12：给剪切处理掉的图片区域赋0，并设置剩余图片为ROI区域的方式剪裁图片，缩小车牌区域的搜索面积。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2是通过局域二值化以及最小矩形轮廓搜索的方式实现的。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S3包括：
S31：对所述候选区域的图像进行水平、垂直剪切；
S32：并过滤出宽高比小于1的候选区域；
S33：对所述宽高比小于1的候选区域进行滤噪处理；
S34：对所述经过滤噪处理的候选区域进行水平投影分析，得到粗定位的候选区域。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S4包括：
过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域，实现车牌二次定位。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S4中，过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域是根据国家规定的机动车牌尺寸比例进行的。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S4中，还包括对较大的车牌候选区域进行矫正处理。
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|---|---|---|---|
| CN2011104018547A CN102496017A (zh) | 2011-12-07 | 2011-12-07 | 一种基于纹理特征的车牌定位方法 |
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| CN2011104018547A CN102496017A (zh) | 2011-12-07 | 2011-12-07 | 一种基于纹理特征的车牌定位方法 |
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| CN102496017A true CN102496017A (zh) | 2012-06-13 |
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Family Applications (1)
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| CN2011104018547A Pending CN102496017A (zh) | 2011-12-07 | 2011-12-07 | 一种基于纹理特征的车牌定位方法 |
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| CN (1) | CN102496017A (zh) |
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