CN106503708A - 一种基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法 - Google Patents

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瞿国亮
姜枫
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Jiangsu Commerce And Trade Professional School
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Abstract

本发明公开了一种基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法，包括：将采集的RGB彩色图像转换到HSV颜色空间，根据黄色在H、S、V通道的值域，逐行逐列扫描统计黄色像素的个数，分别进行水平投影和垂直投影，确定车牌的起始‑终止行和起始‑终止列，从而找出车牌的有效区域；当查询车牌的起始‑终止行或列时，水平投影或垂直投影后先搜寻像素数最多的行或列，然后从该行或列开始逐步向两边搜寻，直至黄色像素数不满足条件即黄色像素数小于a为止，由此便可确定车牌的起始行或列和终止行或列。本发明通过搜索黄色像素的分布信息实现车牌快速粗定位，有效避免图像定位中的伪车牌区域，其普适性较高。

Description

一种基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法
技术领域
本发明涉及一种基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法。
背景技术
车牌识别(License Plate Recognition，LPR)是计算机图像识别技术的一种典型应用，它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，它是智能交通系统的重要组成部分，已被广泛应用于自动收费站、智能停车场、车流量监测、安全禁区管理等场所。
LPR系统主要包括车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别四个部分，国内外学者围绕这四个环节进行了大量的研究，并取得了众多研究成果。车牌定位是LPR系统准确识别的前提，目前车牌定位方法主要可以概括为两大类：一类是基于灰度域的纹理特征，利用车牌先验知识、字符与背景的灰度跳变以及形态学连通域的几何信息等实现车牌定位，但该方法对图像质量要求较高，在图像预处理过程中容易造成伪车牌区域，并且不同环境的相关阈值参数设置也难以统一导致其普适性较低；另一类是基于颜色空间信息，利用车牌与车身的颜色不同，搜寻目标颜色的信息分布并结合车牌先验知识实现车牌定位，此方法适用于特定车型的车牌定位，但是当车身或周边环境的颜色跟车牌颜色相近时难以奏效。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法，其具有较高的识别率和定位准确度，普适性较高。
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
本发明一种基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法，其包括以下步骤：
S11、将采集的RGB彩色图像转换到HSV颜色空间，根据黄色在H、S、V通道的值域，逐行逐列扫描统计黄色像素的个数，分别进行水平投影和垂直投影，确定车牌的起始-终止行和起始-终止列，从而找出车牌的有效区域；其中，黄色在HSV颜色空间各通道的取值分别为：H(0.1-0.3)、S(0.5-1.0)、V(0.35-1.0)；
S12、当查询车牌的起始-终止行或列时，水平投影或垂直投影后先搜寻像素数最多的行或列，然后从该行或列开始逐步向两边搜寻，直至黄色像素数不满足条件即黄色像素数小于a为止，由此便可确定车牌的起始行或列和终止行或列；其中a为2～5的自然数。
进一步地，在步骤S12中，当第一次搜寻终止后，试探性的向两边跨出b个像素，再搜寻黄色像素数是否满足条件，如此循环直至黄色像素不满足条件为止；其中b为4～8的自然数。
本发明所达到的有益效果是：
本发明针对渣土车工作环境恶劣(如车牌生锈或污泥遮挡等)难以识别问题，考虑渣土车车牌特点，采用适宜的基于颜色空间信息的车牌定位方法，通过搜索黄色像素的分布信息实现车牌快速粗定位，有效避免图像定位中的伪车牌区域，其普适性较高；当车身或周边环境的颜色跟车牌颜色相近时也具有较高的定位准确性。
具体实施方式
以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
一种基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法，其包括以下步骤：
S11、将采集的RGB彩色图像转换到HSV颜色空间，根据黄色在H、S、V通道的值域，逐行逐列扫描统计黄色像素的个数，分别进行水平投影和垂直投影，确定车牌的起始-终止行和起始-终止列，从而找出车牌的有效区域；
S12、当查询车牌的起始-终止行(列)时，水平投影(垂直投影)后先搜寻像素数最多的行(列)，然后从该行(列)开始逐步向两边搜寻，直至黄色像素数不满足条件(黄色像素数小于a)为止，由此便可确定车牌的起始行(列)和终止行(列)；但是，有时会因为车牌生锈或污泥遮挡等原因造成车牌黄色断裂现象，这时会出现伪起始行(列)和伪终止行(列)。为了避免出现伪起始行(列)和伪终止行(列)，当第一次搜寻终止后，试探性的向两边跨出b个像素，再搜寻黄色像素数是否满足条件，如此循环直至黄色像素不满足条件为止。
其中参数a、b均是经验值，a一般取2-5比较合适，b一般取4-8比较合。
本发明识别的对象是渣土车车牌字符，车牌均为黄底黑字。车身颜色一般跟车牌的颜色不同，故选择基于颜色空间信息的定位法，对于少数车身为黄色的渣土车采用其他方法定位。
本发明针对渣土车工作环境恶劣(如车牌生锈或污泥遮挡等)难以识别问题，考虑渣土车车牌特点，采用适宜的基于颜色空间信息的车牌定位方法，通过搜索黄色像素的分布信息实现车牌快速粗定位，有效避免图像定位中的伪车牌区域，其普适性较高；当车身或周边环境的颜色跟车牌颜色相近时也具有较高的定位准确性。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S11、将采集的RGB彩色图像转换到HSV颜色空间，根据黄色在H、S、V通道的值域，逐行逐列扫描统计黄色像素的个数，分别进行水平投影和垂直投影，确定车牌的起始-终止行和起始-终止列，从而找出车牌的有效区域；其中，黄色在HSV颜色空间各通道的取值分别为：H(0.1-0.3)、S(0.5-1.0)、V(0.35-1.0)；
S12、当查询车牌的起始-终止行或列时，水平投影或垂直投影后先搜寻像素数最多的行或列，然后从该行或列开始逐步向两边搜寻，直至黄色像素数不满足条件即黄色像素数小于a为止，由此便可确定车牌的起始行或列和终止行或列；其中a为2～5的自然数。
2.根据权利要求1所述的基于颜色空间信息的渣土车车牌粗定位方法，其特征在于，在步骤S12中，当第一次搜寻终止后，试探性的向两边跨出b个像素，再搜寻黄色像素数是否满足条件，如此循环直至黄色像素不满足条件为止；其中b为4～8的自然数。
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