基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究

Vo1．26 No．3 Mav 2010 科 技 通 报 BULLETIN 0F SCIENCE AND TECHNOLOGY 第 26卷 第 3期 2010年 5月 基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究 卓均飞 ．胡 煜 (1．浙江大学 计算机 中心 ，杭州 310027；2．杭州市宗文小 营实验学校 ，杭州 310012) 摘 要：车牌定位是车牌识别中的关键步骤。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确地定位车 牌位置 ，提出了一种基于边缘检测和投影法的车牌定位 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 。该方法首先对车牌图像实施边缘检测、二 值化等预处理，然后在此基础上，利用基于双向回溯的投影法确定车牌的上下左右边界。实验结果麦 明，该方法定位速度快 、准确率高。 关键词：车牌定位；行扫描；边缘检测；垂直投影 中图分类号 ：TP391 文献标识码：A 文章编号：1001—7119(2010)03—0438—04 Research of License Plate Locating M ethod Based on Edge Detective and Projection ZHUO ，HU Yu (1．The Computer Center ofZhejiang University，Hangzhou 310027，China； 2．Hangzhou Zongwen Xiaoying Shiyan School，Hangzhou 310012，China) Abstract：License plate location is one of the key steps in the license plate recognition．In order to obtain accurate loca— tion of vehicle plate quickly under complicated background and different illumination condition，this paper proposes a kind of locating method based on edge detection and projection．First，this method carries out preprocessing such as edge detection and two—valuation．Then the proj‘ection approach based on two—way back is adopted to examine up—down and left—right boundary of the car license．The experiment results indicate that the presented method is excellent in accuracy with a good speed． Key words：license plate location；line scanning；edge detective；vertical projection 0 引言 随着整个社会对交通运输的需求不断增大， 车牌识别系统在大型停车场的管理系统、路 口监 控、高速公路及有关军事部门等方面得到了广泛 的应用。完整的车牌识别系统是由图像预处理、 车牌定位、字符分割、字符识别 4部分组成，其中 车牌定位是关键步骤。 由于车牌背景 的复杂性与车牌特征 的多样 性 ，目前仍没有一个通用的智能化的车牌定位方 法。目前主要的车牌定位算法有基于彩色信息的 方法 、基于扫描行的方法、基于数学形态学的方 法、基于神经 网络的方法等几大类 ，结合这些基 本方法与各种优化算法又派生出许多其他定位 算法。这些算法尽管在一定的条件下能够分割出 车牌 ，但都有针对性和局限性，适用范围不大。实 际应用中车牌识别系统大多安装在室外 。受天 气、背景 、车牌磨损等很多客观的因素的影响，定 位往往不理想。 本文提出一种基于车牌边缘检测和投影法 的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像进行边 收稿 日期 ：2Oo9—04—30 基金项 目：浙江省科技 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 资助项 目(2007C2117O) 作者简介：卓均飞，(1966一)，高级 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 师，主要从事汁算机应jij、算法设 ，E—mail：zhuojf@huahai．net 第3期 卓均飞等．基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究 439 缘检测 、二值化等预处理 ，然后利用基于双 向回 溯的投影算法确定车牌的上下 、左右边界 ，取得 了良好的定位效果。 1 图像预处理 对于采集的原始彩色图像需要转换成灰度 图像 ．由于噪声 、光照等原 因还要对 图像进行预 处理 ．本文提出了一种灰度化、灰度均衡 、边缘检 测、削弱背景、二值化的预处理过程。 1．1 边缘检测 边缘检测可以突出图像边缘，削弱边缘以外 图像区域。在汽车图像 中，牌照区域 内含有丰富 的边缘(包括水平边缘 、垂直边缘和斜向边缘)， 而其它区域则不具有这个特点，所以针对这种特 征我们可以采用边缘检测算法来分离 目标与背 景区域 。仅对车牌部分进行增强。经典的边缘提 取方法是考察图像 的每个象素在某个领域内的 变化 ，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数来提 取 。 经过反 复对 比和试验 ，我们发 现 2x2的 Robea算子效果最好．后续处理上更具有优势。因 为我们已在边缘检测以前做过图像平滑 ，去掉 了 大部分噪声．为这一步的边缘检测打下一下很好 的基础．而 Robea算子在噪声较少的情况下对边 缘检测的效果与其他算子相比更佳 ，车牌边缘清 晰，字符轮廓明显。 Robea边缘检测算子是一种利用局部差分算 子寻找边缘的算子，它由下式给出： g ( ，Y)={[、 厂( ，Y)一X／f(x+l，y+1)] + [ ，Y)-％／f(x+l，y+1)] } 其中厂( ，Y)是具有整数像素坐标的输入图 像。本文采用了两个 2x2卷积核形成 Robea边缘 算子，[三二][三一0 ]图像中的每个点都用这 两个核进行卷积，运算结果是一幅边缘幅度图像。 1．2 图像二值化 在数字图像处理中，二值图像 占有非常重要 的地位 ．可以说图像的二值化效果直接影响着根 据车牌区域特征进行车牌定位及后续工作 ，而二 值化的关键在于阈值的选择。根据 阈值选取情 况．可分为全局阈值、局部阈值和动态阈值。全局 阈值法算法简单快速 ，但当出现其他干扰时就很 难达到预期效果；局部阈值法能适应较为复杂的 情况 ，但这种方法速度慢 ，容易造成相邻块之间 的不连贯性 ；动态阈值法是一种 自适应 的二值化 方法。考虑到在前述步骤中已针对样本特性进行 处理且只保留了车牌的信息，故本文使用了速度 较快效果较好的全局阈值的迭代法算法。 算法步骤如下：。 (1)求出图像中的最小的和最大的灰度 T一 和 T ，令初始阈值为： To= (2)根据阈值 Tk将图像分割成 目标和背景两 部分 。求出两部分的平均灰度 ： ∑Z(i,j)xN(i,j) ∑Z(i,j)xN(i,j) — — — — — ～ ∑z( √) 公式 中，Z(i√)是图像 中(i√)点的灰度值 ，Ⅳ ( √)是 ( )点的权重系数 ，这里等于同一灰度值 的象素点的个数。 (3)求出新阈值 1’ 一 Z zB r 2 如果 ，或者迭代的次数大于规定的次 数，则程序结束 ，否则 一 +1，转步骤(2)。 经过预处理后效果如图 1所示 。由图可以看 出图像只剩下车牌区域和一些车辆的边缘及车 牌区域相似的区域。 图 1 经过预处理后的效 果图 Fig．1 The effective chart after preprocessing 一 一 一∑ l】 440 第 26卷 2 车牌定位 ． 图 2 车牌水平投影结果 Fig．2 The result of license plate level projection 车牌定位包括上下边界定位与左右边界定 位。经过图像预处理 ，车牌区域具有相对集中和 规则的纹理特征，并具有连续性。此时，可以根据 车牌区域黑 白跳变次数先确定车牌的上下边界 ， 然后根据车牌字符在竖直方向的投影值来确定 车牌的左右边界。 2．1 上 下边界定位 一 般来说车牌都是在车辆的下部 ，与车牌字 符类似的字符干扰大多在上半部分，所以采用从 左到右、从下到上的顺序扫描。 具体算法如下 ：从下向上逐行扫描图像 ，对 图像的每一行进行从左向右的扫描．如果某行有 l2个跳变点以上则将其作为牌照的底部 。记为 pzBottom。因为如果某一行通过车牌区域 ，车牌有 7个字符，那么最少的跳变点数应该是 14个，左 右各一个 ．但考虑到样本的清晰程度以及在前述 处理过程中车牌信息的丢失 ．选择 l2作为跳变 点数 目的最小值是可行的．经过大量实验对比也 证明这个经验值能取得较好效果。所以若某一行 跳变点数大于 12，则认为这一行可能是车牌所在 行 ，继续逐行扫描 ．直至跳变数小于 12，则将其作 为牌照的顶部，记为 pzTop。如果未检测到上述条 件的结果，重复上述操作 ，直至检测到目标。在实 际的处理过程中．我们采用的是统计二值化后白 点个数的方式进行 ，这样做更符合样本的实际情 况 ．既减少 了孤立噪声对结果的影响，也不会 因 车牌信息的丢失而产生误差，同时减小了计算的 复杂程度。 实验结果如图 2所示为车辆图像经过水平 扫描并进行分割的图像。 2．2 左右边界定位 经过水平扫描后，确定了车牌区域的上下边 界 ，再经过垂直扫描，确定车牌的左右边界。垂直 扫描的具体算法与车牌水平方向边界定位算法 同理 ，但为了适应样本获取的随机性 ．对不同大 小 、不同拍摄环境所得的样子有很好的适应性 ． 本文放弃了传统的找到一个方向边界后利用车 牌宽度近似固定值进行定位的思路 ，而使用了双 向扫描并回溯的定位方法。从左到右逐列扫描图 像 ，对已完成水平投影分割的图像进行从上到下 的扫描 ，如果某列有 6个白点以上则将其作为预 选的牌照边界。为了防止噪声干扰导致的边界定 位错误 ．我们 向前进行一个区块的白点统计 ．因 为如果确实是车牌区域，则在相近的接下去的几 列中存在大量的车牌信息(白点)；如果非车牌区 域 ，则几乎没有或只有几个噪声点 ．如果白点的 统计结果大于一定的阈值 ，则认为原列所在位置 为左边边界。在后续的测试 中我们发现，最终获 得的车牌不够完整有部分缺失的现象 ． 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 原因 在于 ，在车牌前述处理过程中造成的边缘信息丢 失或不够明显，因此本文使用回溯算法。首先将 边界 回溯到与扫描方 向相反的距预选边界最近 的投影为零的位置 ，然后向相反方向逐列扫描 ． 当扫描后连续若干列投影均为零时则认为已找 到最终边界。记左边界为 pzLeft。否则继续回溯。 确定左边界后则开始从右向左逐列扫描 ，算 法相同，方向相反。这样整个车牌的区域就确定 了．使用此区域对前面的灰度图进行剪取 ，得到 了最终图像。图 3给出车牌定位的最终图像。 3 实验结果 应用本文提出的车牌定位算法 ，对不同类 型、在不同光照(包括早、中、晚、晴天和雨天等) 和不同背景情况下采集的 80幅图像进行实验 ． 输入图像尺寸为 700x525象素 ，计算机配置为 ： CPU 1．5 GHz，RAM 512 MB，算法在 VC下实现， 第3期 卓均飞等．基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究 441 图 3 车牌定位结果 Fig．3 The result of license plate location 平均每幅图像定位时间为 0．95 s，定位效果不错。 需要说明的是 ，实验中尚有少数未能成功定 位的车牌 。其主要原因为： (1)车牌本身污损严重或缺失； (2)因光照、环境阴影和车身颜色等因素造 成的图像对比度低，经预处理后车牌信息过少： (3)个别样本车牌附近的强噪声干扰； 4 结语 针对复杂的背景和不同环境 的光照条件 ，本 文提出了一种基于边缘检测和投影法的车牌定 位方法。通过中值滤波、Robert边缘检测 、背景去 除等步骤 ，增强车牌区域丰富的纹理特征 ，突出 了车牌信息，最大可能地避免由于不同环境光照 等条件引起 的图像对比度低 、变形等因素的影 响，再利用改进的投影算法 ，通过双 向的回溯提 高定位的准确性。实验表明，该算法能比较好地 实现车牌图像在复杂背景下准确定位的问题 ．具 有较好的实时性和准确性。 参考文献 [1] 四维科技 ，胡 小锋 ，赵辉．Visual C++／MATLAB图像 处 理与识别实用案例精选 [M]．北京：人 民邮电出版社， 2004．9． [2] 周长发．精通 Visual C++图像 处理编程 (第 3版 )[M]． 北 京 ：电子工业 出版社 ，2006．6． [3] 朱光忠 ，黄云龙 ，余世明．边缘检测算子在汽车牌照区 域检测 中的应用[J]．计算机技术与发展 ，2006，16(3)： 16l-166． [4] 严曲，赵跃龙．一种基于迭代阈值法的身份证图像二值 化算法 研究 [J]．计算机 测量与控 制 ，2005，13(6)：595— 597． [5] 冯 国进 ，顾 国华 ，郑瑞红 ．基 于 自适 应投影 方法 的快速 车牌定位 [J]．红外 与激光工程 ，2003，32(3)：285—287． [6] 齐永奇 ，王文凡 ，赵岩 ，赵 耀．基于纹理特征和垂直投影 的车牌定位算法研究 [J]．现代电子技术 ，2007，(17)： 】84-】86． (上接第 437页) 50-54． [8] 郭宏利 ，王胜平 ，马新宾 ，等．草酸二 甲酯与苯酚酯交 换 合成碳酸二苯酯[J]．石油化工，2003，32(2)：104—107． [9] Gong Jinlong，Ma Xinbin，Wang Shengping．et a1．Trans— esterification of Dimethyl Oxalate with 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