复杂背景下基于颜色的车牌定位方法研究

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时间:2019-01-09

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1、复杂背景下基于颜色的车牌定位方法研究  摘要:车牌的颜色特征是车牌定位的一个关键信息。复杂背景下,直接对车牌边缘进行分割以达到车牌的定位比较困难。为解决上述问题,提出了一种复杂背景下基于颜色的车牌定位方法。此方法通过颜色空间变换,将复杂背景下与车牌颜色相近的颜色全部保留,滤除其他不符颜色。实验结果表明,基于颜色的车牌定位方法,去除了背景颜色及不相干区域的干扰,可以简化后续车牌处理算法,提高车牌定位的精度和速度。  关键词:车牌颜色;复杂背景;色彩空间变换;车牌定位  中图分类号:TN911.73?34;TP391.1文献标识码

2、:A文章编号:1004?373X(2016)23?0052?03  Researchoncolor?basedvehiclelicenseplatelocationmethodundercomplexbackground  CHENHaixia1,CUIQian2  (1.TonghuaNormalUniversity,Tonghua134002,China;2.PatentExaminationCooperationTianjinCenterofthePatentOffice,SIPO,Tianjin300304,China

3、)  Abstract:Thecolorfeatureofvehiclelicenseplateisthekeyinformationofvehiclelicenseplatelocation.Undercomplexbackground,itisdifficulttolocatethelicenseplatebyseparatingthelicenseplateedgedirectly.Inordertosolvethe7aboveproblem,acolor?basedvehiclelicenseplatelocation

4、methodundercomplexbackgroundisproposed.Thecolorspacetransformationisusedtoreservethecolorsimilartothevehiclelicenseplatecolorundercomplexbackground,andfilteroutotherunmatchedcolors.Theexperimentalresultsshowthatthecolor?basedvehiclelicenseplatelocationmethodcanelimi

5、natethebackgroundcolorandinterferenceinincoherentarea,simplifythesubsequentvehiclelicenseplateprocessingalgorithm,andimprovethevehiclelicenseplatepositioningaccuracyandspeed.  Keywords:vehiclelicenseplatecolor;complexbackground;colorspacetransformation;vehiclelicens

6、eplatelocation  0引言  车辆牌照的精准定位是车牌识别的关键。目前对于车牌的定位方法多种多样,较常见的方法包括车牌边缘检测[1?5]、纹理特征提取[6?7]、基于灰度跳变的定位方法[8]等。基于边缘检测的方法仅仅靠提取当前图片的边缘,查找矩形区域定位车牌[1?3,5],提取特征单一。复杂背景下,存在多种形状区域,与车牌形状相似区域会干扰车牌边缘提取,使提取效果不佳,从而产生错误。基于纹理特征的车牌定位方式[7],对于车牌纹理不清晰的图片来说,无法达到定位效果,而且这种定位方式对光照等外界因素要求较高。而基于灰度

7、跳变的定位方法,当背景相对复杂时灰度值跳变不明显,定位效果也会受到影响[9]。7  基于颜色空间的车牌定位是近几年研究比较多的定位方法。以往研究的定位方法都是对灰度或二值图像[9]的处理。先将原始图片转换到不同空间,例如HSV[8,10],CIE[11],YUV[12]等空间,或直接在RGB空间根据转换后颜色差异呈现的灰度差异,设定不同颜色所对应灰度的阈值[8,10],对灰度图片进行相应的处理。这种算法计算过程复杂,划分的灰度级不明显,而且灰度图片不如彩色图片直观清晰。  复杂图像中存在不同颜色和形状的物体,这些都会干扰其中车

8、牌区域的定位。为了更好地在复杂背景中定位出车牌信息,本文提出一种通过直接拾取车牌内部的彩色信息,将与车牌颜色相同的区域全部保留,从而完成车牌区域初步定位的方法。提取出来的部分可以经过后续的边缘检测等其他方法提取车牌边框,或者分割车牌内部字符,准确识别车牌内部字符信息。这种车牌

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