CN103324930A - 一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法 - Google Patents

一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103324930A
CN103324930A CN2013102634948A CN201310263494A CN103324930A CN 103324930 A CN103324930 A CN 103324930A CN 2013102634948 A CN2013102634948 A CN 2013102634948A CN 201310263494 A CN201310263494 A CN 201310263494A CN 103324930 A CN103324930 A CN 103324930A
Authority
CN
China
Prior art keywords
gray
image
license plate
binaryzation
scale value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2013102634948A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103324930B (zh
Inventor
许毅杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Industrial Technology Research Institute of ZJU
Industrial Technology Research Institute of ZJU
Original Assignee
Industrial Technology Research Institute of ZJU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Industrial Technology Research Institute of ZJU filed Critical Industrial Technology Research Institute of ZJU
Priority to CN201310263494.8A priority Critical patent/CN103324930B/zh
Publication of CN103324930A publication Critical patent/CN103324930A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103324930B publication Critical patent/CN103324930B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

本发明公开了一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,包括以下步骤:(1)将原始彩色车牌图像转化为灰度图像,计算灰度图像中感兴趣区域的灰度均值,以及灰度直方图,即每个灰度值对应的像素点的个数;(2)依次验证每个灰度值是否满足设定的二值化阈值条件,如果满足二值化阈值条件,则以相应的灰度值作为二值化阈值,对车牌图像进行二值化处理;(3)利用投影法对二值图像进行分割,得到车牌字符。本发明基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,受光照不均、车牌污损等因素的影响较小,能够自适应地设定车牌灰度图像的二值化阈值,将车牌字符与背景区分开,得到清晰的二值图像,便于利用投影法对二值化图像进行区域分割。

Description

一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法
技术领域
[0001] 本发明涉及车牌识别领域,具体涉及一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法。
背景技术
[0002] 在交通监管领域中,智能识别的应用日渐广泛。车牌识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。
[0003] 车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛,以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。
[0004] 车牌识别技术与一些后续处理手段相结合,可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。
[0005] 授权公告号为CN101377811B的发明公开了一种车牌识别的方法,该方法在交通流截面的每一个车道设置车牌识别视频采集点,以在所述的每一个车道上形成车牌采集视场,并在相邻车道间形成车牌采集重叠视场;其中,当被识别车牌侵入所述的车牌采集重叠视场时,相邻车道的两个车牌识别视频采集点分别采集该被识别车牌的部分车牌数据,分别生成部分车牌识别结果;将两个部分车牌识别结果组合,生成该被识别车牌的完整车牌识别结果。
[0006] 现有技术中,车牌识别通常包括车牌定位、车牌分割、车牌识别三个部分,目前大部分的车牌分割算法都采用投影法。
[0007] 授权公告号为CN101673338B的发明公开了一种基于多角度投影的模糊车牌识别方法,主要包括如下步骤:1)图像预处理阶段;2)车牌字符分割阶段;A)将切割出来的图像灰度化;B)沿车牌边缘切割出只包含车牌的图像;C)将车牌图像上的每个字符沿着其边缘切割;3)字符识别阶段:A)通过多角度投影提取每个待识别字符图像的特征;B)生成比切割的字符稍大的字符图像;C)选定最佳位置,切割出该位置的字符图像,同时提其多角度投影特征(标准字符图像);D)识别字符。
[0008] 利用投影法进行字符分割对二值图像的依赖性比较大,不同光照条件下拍摄的车牌图像的字符分割效果差异较大,二值图像的质量不高时,分割的准确性也会下降很多。
[0009] 因此,需要提供一种不同光照条件下均可靠准确的车牌二值化算法,以便提高车牌字符分割的准确性。
发明内容
[0010] 本发明提供了一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,依据灰度图像的灰度直方图统计结果进行灰度图像的二值化,提高车牌字符分割的准确率,减小光照等原因造成的车牌字符分割不准确的问题。
[0011] 一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,包括以下步骤:
[0012] (I)将原始彩色车牌图像转化为灰度图像,计算灰度图像中感兴趣区域的灰度均值ravg,以及灰度直方图,即每个灰度值对应的像素点的个数。
[0013] 从拍摄得到的车辆照片中进行车牌定位,得到原始彩色车牌图像,车牌定位的方法可以采用现有技术中的方法,原始彩色车牌图像为矩形,转化后得到的灰度图像也为矩形,感兴趣区域是指将车牌的灰度图像的四边各裁去1/6〜1/5后的剩余区域。
[0014] 感兴趣区域将车牌的灰度图像进行了进一步裁剪,减少了后续处理过程中所涉及的像素点的个数,提高了处理的效率。同时,也有效排除车牌边框对二值化阈值的影响,提1¾—值化后图像质量。
[0015] (2)依次验证每个灰度值是否满足二值化阈值条件:
[0016]
Figure CN103324930AD00041
如果满足二值化阈值条件,则以灰度值rk作为二值化阈值,
对车牌图像进行二值化处理,公式中,i表示灰度值,Hi表示灰度值为i的像素点个数。
[0017] 可能存在多个灰度值满足二值化阈值条件
Figure CN103324930AD00042
,验证时,按照灰度
值由大到小的顺序,依次验证每个灰度值是否满足二值化阈值条件
Figure CN103324930AD00043
,将
i=rk
第一次满足二值化阈值条件的灰度值作为二值化阈值rk。
[0018] 二值化处理时,将车牌图像中灰度值大于二值化阈值rk的像素点置为1,其余像素点置为0,得到二值图像。
[0019] (3)利用投影法对二值图像进行分割,得到车牌字符。
[0020] 利用投影法对二值图像进行分割之前,对二值图像进行水平倾斜校正,水平倾斜校正的目的是使车牌上的字符排列水平排列,避免因倾斜造成的后续投影算法的误差。
[0021] 优选地,采用霍夫变换法对二值图像进行水平倾斜校正。
[0022] 利用投影法对二值图像进行分割时,首先进行水平方向的投影,得到上下水平分割线,然后对上下水平分割线内的二值图像进行垂直方向投影,分割得到车牌字符。
[0023] 利用投影法对二值图像进行分割后,分割得到的区域中可能包含一个以上的字符,因此,为了提高车牌字符分割的准确性,若两相邻分割点的间距大于标准字符宽度,则利用投影法再次进行分割。
[0024] 若两相邻分割点的间距大于标准字符宽度,则说明两相邻分割点之间包含一个以上的字符,若两相邻分割点的间距小于或等于标准字符宽度,则说明两相邻分割点之间至多只包含一个字符,不再进行分割。
[0025] 本发明基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,受光照不均、车牌污损等因素的影响较小,能够自适应地设定车牌灰度图像的二值化阈值,将车牌字符与背景区分开,得到清晰的二值图像,便于利用投影法对二值化图像进行区域分割。附图说明
[0026] 图1为本发明基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法的流程图;
[0027]图2为原始彩色车牌转化后的灰度图像;
[0028] 图3为图2边缘检测的结果;
[0029] 图4为图2 二值化的结果;
[0030] 图5为图4水平倾斜校正后的结果;
[0031] 图6为车牌垂直投影的结果;
[0032] 图7为车牌字符分割的结果。
具体实施方式
[0033] 下面结合附图,对本发明基于灰度图像二值化的车牌字符分割方法做详细描述。
[0034] 如图1所示,一种基于灰度图像二值化的车牌字符分割方法,包括以下步骤:
[0035] (I)将原始彩色车牌图像转化为灰度图像(如图2所示),计算灰度图像中感兴趣区域的灰度均值ravg,以及每个灰度值对应的像素点的个数。
[0036] 将原始彩色车牌图像转化为灰度图像,依据公式如下:
[0037] Y = 0.110B+0.588G+0.302R
[0038] 其中,Y为灰度值,B、G、R为BRG彩色模型中原色光谱分量值。
[0039] 车牌的灰度图像为矩形,裁去车牌灰度图像上下边长各1/5,左右边长各1/6,剩余的区域作为灰度图像的感兴趣区域。
[0040] 感兴趣区域的灰度均值ravg的计算公式如下:
[0041]
Figure CN103324930AD00051
[0042] 其中,M为感兴趣区域的宽度;N为感兴趣区域的高度;
[0043] r(j,k)为感兴趣区域内坐标为(j,k)的像素点的灰度值。
[0044] 绘制车牌感兴趣区域的灰度直方图,得到灰度级范围为[0,L-1] (L为256)的灰度直方图的离散函数h(ri) = Iii,其中ri是第i级灰度值(即灰度值为i),ni是灰度图像中灰度值为^的像素点的个数,也即获得了每个灰度值所对应的像素点的数量。
[0045] (2)按照灰度值由大到小的顺序,依次验证每个灰度值是否满足不等式
Figure CN103324930AD00052
,将第一次满足不等式的灰度值作为二值化阈值rk ;其中,i表示灰度
值,Hi表示灰度值为i的像素点的个数。
[0046] 将整张车牌图像中灰度值大于二值化阈值rk的像素点置为1,其余像素点置为0,得到二值图像(如图4所示)。
[0047] 采用霍夫变换法对二值图像进行水平倾斜校正,具体操作为:
[0048] 首先,对车牌二值图像进行边缘检测,得到边缘二值图像(如图3所示);
[0049] 然后,对得到的边缘二值图像使用霍夫变换法检测出车牌的水平边框直线,并计算水平边框直线的倾斜角Θ ;[0050] 最后,将车牌二值图像旋转角度Θ,得到水平倾斜校正后的车牌二值图像(如图5所示)。
[0051] (3)利用投影法对二值图像进行分割,得到车牌字符。
[0052] 首先,对车牌二值图像进行水平方向的投影,得到上下水平分割线;
[0053] 然后,对上下水平分割线内的二值图像进行垂直方向投影,根据投影结果,如图6所示,逐步寻找投影曲线的波谷点,在波谷点位置进行分割,图6中的横坐标对应车牌每列,纵坐标为该列的像素点之和。
[0054] 最后,若两相邻分割点的间距小于或等于标准字符宽度,则不再继续分割,若两相邻分割点的间距大于标准字符宽度,则再次对两相邻分割点之间的二值图像进行垂直方向投影,依据投影结果,寻找投影曲线的波谷点,在波谷点位置进行分割,得到车牌字符分割的最终结果,如图7所示。

Claims (8)

1.一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)将原始彩色车牌图像转化为灰度图像,计算灰度图像中感兴趣区域的灰度均值ravg,以及灰度直方图,即每个灰度值对应的像素点的个数; (2)依次验证每个灰度值是否满足二值化阈值条件: 255 255 Zw^0-5* Σ «I ,如果满足二值化阈值条件,则以灰度值rk作为二值化阈值,对车 i=rk牌图像进行二值化处理,公式中,i表示灰度值,Hi表示灰度值为i的像素点个数; (3)利用投影法对二值图像进行分割,得到车牌字符。
2.如权利要求1所述的基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,其特征在于,步骤(I)中的感兴趣区域是指将车牌的灰度图像的四边各裁去1/6〜1/5后的剩余区域。
3.如权利要求1所述的基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,其特征在于,步骤(2)中,按照灰度值由大到小的顺序,依次验证每个灰度值是否满足二值化阈值条件255 255;Σ,?^0.5* Σ A *将第一次满足不等式的灰度值作为二值化阈值rk。J~rk }~?'ovg
4.如权利要求1所述的基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,其特征在于,步骤(2)中,将车牌图像中灰度值大于二值化阈值rk的像素点置为1,其余像素点置为O,得到二值图像。
5.如权利要求1所述的基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,其特征在于,步骤(3)中利用投影法对二值图像进行分割之前,对二值图像进行水平倾斜校正。
6.如权利要求5所述的基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,其特征在于,步骤(3)中,采用霍夫变换法对二值图像进行水平倾斜校正。
7.如权利要求1所述的基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,其特征在于,步骤(3)中,利用投影法对二值图像进行分割时,首先进行水平方向的投影,得到上下水平分割线,然后对上下水平分割线内的二值图像进行垂直方向投影,分割得到车牌字符。
8.如权利要求7所述的基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法,其特征在于,步骤(3)中,利用投影法分割得到车牌字符后,若两相邻分割点的间距大于标准字符宽度,则利用投影法再次进行分割。
CN201310263494.8A 2013-06-28 2013-06-28 一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法 Active CN103324930B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310263494.8A CN103324930B (zh) 2013-06-28 2013-06-28 一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310263494.8A CN103324930B (zh) 2013-06-28 2013-06-28 一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103324930A true CN103324930A (zh) 2013-09-25
CN103324930B CN103324930B (zh) 2016-10-05

Family

ID=49193658

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310263494.8A Active CN103324930B (zh) 2013-06-28 2013-06-28 一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103324930B (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105321173A (zh) * 2015-09-23 2016-02-10 电子科技大学 一种基于机器视觉的火车隧道电缆夹具自动缺陷检测方法
CN106355179A (zh) * 2016-08-30 2017-01-25 韦嘉志 一种车牌定位方法及系统
CN106503711A (zh) * 2016-11-16 2017-03-15 广西大学 一种文字识别方法
CN106815587A (zh) * 2015-11-30 2017-06-09 浙江宇视科技有限公司 图像处理方法及装置
CN107016674A (zh) * 2017-02-28 2017-08-04 中国农业大学 一种基于无人机遥感影像的玉米出苗率计算方法及装置
CN107330433A (zh) * 2017-05-17 2017-11-07 北京捷通华声科技股份有限公司 图像处理方法和装置
CN107527418A (zh) * 2017-07-11 2017-12-29 深圳怡化电脑股份有限公司 一种黑水印定位方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN108664978A (zh) * 2017-03-30 2018-10-16 北京君正集成电路股份有限公司 模糊车牌的字符分割方法及装置
CN108830278A (zh) * 2018-05-17 2018-11-16 河南思维轨道交通技术研究院有限公司 一种字符串图像识别方法
CN109618041A (zh) * 2018-02-25 2019-04-12 孙磊 基于电量监测的投影触发平台
CN110008955A (zh) * 2019-04-01 2019-07-12 中国计量大学 一种汽车刹车片表面字符压印质量检验方法
CN110059695A (zh) * 2019-04-23 2019-07-26 厦门商集网络科技有限责任公司 一种基于垂直投影的字符分割方法及终端
CN110728687A (zh) * 2019-10-15 2020-01-24 卓尔智联(武汉)研究院有限公司 文件图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112346481A (zh) * 2020-11-24 2021-02-09 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种无人机电力巡检作业的方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1851731A (zh) * 2006-05-25 2006-10-25 电子科技大学 一种车牌字符分割方法
US20080285804A1 (en) * 2007-05-14 2008-11-20 Sefton Alan K Apparatus and method for recognizing the state of origin of a vehicle license plate
CN101567042A (zh) * 2009-05-25 2009-10-28 公安部交通管理科学研究所 武警汽车号牌图像的字符识别方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1851731A (zh) * 2006-05-25 2006-10-25 电子科技大学 一种车牌字符分割方法
US20080285804A1 (en) * 2007-05-14 2008-11-20 Sefton Alan K Apparatus and method for recognizing the state of origin of a vehicle license plate
CN101567042A (zh) * 2009-05-25 2009-10-28 公安部交通管理科学研究所 武警汽车号牌图像的字符识别方法

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105321173B (zh) * 2015-09-23 2017-11-17 电子科技大学 一种基于机器视觉的火车隧道电缆夹具自动缺陷检测方法
CN105321173A (zh) * 2015-09-23 2016-02-10 电子科技大学 一种基于机器视觉的火车隧道电缆夹具自动缺陷检测方法
CN106815587B (zh) * 2015-11-30 2019-10-18 浙江宇视科技有限公司 图像处理方法及装置
CN106815587A (zh) * 2015-11-30 2017-06-09 浙江宇视科技有限公司 图像处理方法及装置
CN106355179A (zh) * 2016-08-30 2017-01-25 韦嘉志 一种车牌定位方法及系统
CN106503711A (zh) * 2016-11-16 2017-03-15 广西大学 一种文字识别方法
CN107016674A (zh) * 2017-02-28 2017-08-04 中国农业大学 一种基于无人机遥感影像的玉米出苗率计算方法及装置
CN108664978B (zh) * 2017-03-30 2021-10-26 北京君正集成电路股份有限公司 模糊车牌的字符分割方法及装置
CN108664978A (zh) * 2017-03-30 2018-10-16 北京君正集成电路股份有限公司 模糊车牌的字符分割方法及装置
CN107330433B (zh) * 2017-05-17 2020-01-07 北京捷通华声科技股份有限公司 图像处理方法和装置
CN107330433A (zh) * 2017-05-17 2017-11-07 北京捷通华声科技股份有限公司 图像处理方法和装置
CN107527418B (zh) * 2017-07-11 2019-08-23 深圳怡化电脑股份有限公司 一种黑水印定位方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN107527418A (zh) * 2017-07-11 2017-12-29 深圳怡化电脑股份有限公司 一种黑水印定位方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN109618041A (zh) * 2018-02-25 2019-04-12 孙磊 基于电量监测的投影触发平台
CN108830278A (zh) * 2018-05-17 2018-11-16 河南思维轨道交通技术研究院有限公司 一种字符串图像识别方法
CN108830278B (zh) * 2018-05-17 2021-11-02 河南思维轨道交通技术研究院有限公司 一种字符串图像识别方法
CN110008955B (zh) * 2019-04-01 2020-12-15 中国计量大学 一种汽车刹车片表面字符压印质量检验方法
CN110008955A (zh) * 2019-04-01 2019-07-12 中国计量大学 一种汽车刹车片表面字符压印质量检验方法
CN110059695B (zh) * 2019-04-23 2021-08-27 厦门商集网络科技有限责任公司 一种基于垂直投影的字符分割方法及终端
CN110059695A (zh) * 2019-04-23 2019-07-26 厦门商集网络科技有限责任公司 一种基于垂直投影的字符分割方法及终端
CN110728687A (zh) * 2019-10-15 2020-01-24 卓尔智联(武汉)研究院有限公司 文件图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112346481A (zh) * 2020-11-24 2021-02-09 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种无人机电力巡检作业的方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN103324930B (zh) 2016-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103324930A (zh) 一种基于灰度直方图二值化的车牌字符分割方法
CN103797529B (zh) 三维物体检测装置
CN103824066B (zh) 一种基于视频流的车牌识别方法
CN103235938B (zh) 车牌检测与识别的方法及系统
CN104246821B (zh) 三维物体检测装置和三维物体检测方法
CN101739829B (zh) 一种基于视频的车辆超速监控方法及系统
US7920721B2 (en) Vehicle-use image processing system, vehicle-use image processing method, vehicle-use image processing program, vehicle, and method of formulating vehicle-use image processing system
CN106647776B (zh) 车辆变道趋势的判断方法、判断装置和计算机存储介质
CN105404857A (zh) 一种基于红外的夜间智能车前方行人检测方法
CN103268489B (zh) 基于滑窗搜索的机动车号牌识别方法
CN101030256A (zh) 车辆图像分割方法和装置
CN103065138A (zh) 一种机动车牌号的识别方法
CN103902985B (zh) 一种基于roi的强鲁棒性实时车道侦测算法
CN109948552B (zh) 一种复杂交通环境中的车道线检测的方法
CN104268596A (zh) 一种车牌识别器及其车牌检测方法与系统
CN109190483B (zh) 一种基于视觉的车道线检测方法
Azad et al. New method for optimization of license plate recognition system with use of edge detection and connected component
CN104978567A (zh) 基于场景分类的车辆检测方法
CN105303157A (zh) 延伸用于avm停止线检测的检测范围的算法
Sharma et al. A hybrid technique for license plate recognition based on feature selection of wavelet transform and artificial neural network
CN105303153A (zh) 一种车辆车牌识别方法及装置
KR101224027B1 (ko) 영상의 장면 정보를 이용한 전방 차량 검출 방법
JP6226368B2 (ja) 車両監視装置、および車両監視方法
CN112115800A (zh) 一种基于深度学习目标检测的车辆组合识别系统及方法
CN106997670A (zh) 基于视频的交通信息实时采集系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant