利用投影最小距离的车牌校正优化算法

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1、第40卷第4期太原理工大学学报Vol.40No.42009年7月JOURN^LOFT^IYU^NUNIVERSITYOFTECHNOLOGYJul.2009'文章编号:1007-9432(200的04-0361-04利用投影最小距离的车牌校正优化算法孙淑娟，李世祥，王枚(烟台职业学院汁算机与信息工程系，山东烟台264670)摘要:提出一种利用字符投影最小距离进行的车牌校正方法。该方法根据车牌垂直旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影，利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度;根据车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影，利用投影最小距离获得水平错切角度;最后进行仿射交换，并利

2、用双线性插值对图像进行校正。校正过程中，采用折半查找和记录校正角度，最后利用原始图像校正一次获得结果图像来优化算法，以减少计算次数和毛刺的产生。该方法不依赖车牌边框特征，抗干扰性强。实测车牌图像证明，该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性。关键词:车牌校正;投影最小距离;错切;才斤半查找中图分类号:TP391.41文献标识码:人汽车牌照自动识别技术是智能交通的一项关键差矩阵的特征向量得到变换矩阵，具有一定的物理技术之一，具有很高的应用价值。牌照的自动识别意义，但要求实测图像的二值化图像非常精确，其变通常经过图像获取、车牌定位、车牌校正、字符分割换矩阵求取的结果直接影响到

3、校正效果。后3种算及字符识别几个过程。其中车牌校正技术是对原始法特点是直观可靠，但算法都依赖目标中车牌边框车牌图像目标定位之后，字符分割之前要完成的工线，而实测车牌图像中边框线往往不完整或根本提作，目的是对倾斜的车牌图像进行校正，保证字符分取不到，影响了算法的普适性[8J。割的正常进行，进而得到准确的字符识别结果。笔者提出一种抗干扰性强，不依赖车牌图像边车牌图像是通过安放在固定位置上的摄像机获框信息的车牌校正方法。该方法利用车牌二值图像取的，特别是安装在匣道上的拍摄装置。由于摄像垂直旋转计算字符区域在垂直坐标轴上投影的最小角度的原因，摄像机不能完全和车牌垂直，这种非

4、理距离获得倾斜角度;再将车牌图像进行水平错切，利想的几何关系导致长方形的车牌被摄制成具有一定用字符在水平坐标轴的投影最小距离获得错切角斜度的平行四边形。为了消除倾斜对车牌字符分割度;最后利用双线性插值进行校正复原。并提出了与识别带来的不利影响，需要对定位到的车牌图像折半查找和虚拟旋转记录校正角度，最后利用原始进行校正处理。常用的校正算法有:图像进行校正的方法来优化算法，提高了计算速度1)对二值化后的车牌图像直接进行数值计算，和结果图像质量。实验证明，该算法校正效率较优利用特征向量的方法进行校正[1，~化前提高了50%，能够满足工程实用性要求，优化2)利用Hough变

5、换提取车牌边框对应的极值校正后图像质量较好。点，获取边框线的几何参数，得到车牌倾斜的角1车牌校正算法度，然后利用双线性插值进行图像的修正[3];3)利用空间特征获得车牌的4个控制点坐标，车牌变形校正主要包含倾斜和错切两种，如图进行空间变换来修正[4飞1所示。其中，车牌倾斜为垂直旋转变形(上下方的利用车牌垂直和水平边缘颜色对获取边缘向)，错切为水平变形(左右方向)。假定逆时针为后，结合旋转投影得到车牌的水平和垂直倾斜角度，正，顺时针为负。然后进行校正[7J。1.1字符投影最小距离其中第一种算法简洁明了，利用数学上的协方车牌垂直方向倾斜如图1乱，1-b所示。车牌本并收稿

6、日期:2008-10-09基金项目:山东省教育科学"十一五"规划课题基金资助项目(2008GG06的作者简介:孙淑娟0964人女，山东蓬莱人，硕士，副教授，主要从事模式识别与图像处理研究，(Tel)13356385789362太原理工大学学报第40卷身是一矩形区域，且其长边长度远大于短边。设，对S二1asin{}1+1bcos{}1二应边长分别为a，b，且α>b.当其垂直旋转。角后，α1sin{}1+b1cos{}1.(1)该区域字符投影到X轴的距离S为:XX1-a垂直倾斜角度。>01-b垂直倾斜角度θ<01-c水平错切角度伊<01-d水平错切角度伊，>0图1车牌垂

7、直和水平方向变形图像当。二0时，即车牌区域垂直无倾斜，长边与Y斜角度为{}r，如图2所示。轴平行，为正常无变形图像，此时S二b，S为最小原始图像(垂在倾;í;W)平直倾斜校11后图像值。即车牌区域在X轴投影距离为短边的长度，是口:I:1!凰山H=-~l:"lïm投影距离的最小值。因此，若能找到车牌在垂直方向旋转变化时，车牌区域在X轴上投影的最小距离，此时的车牌就是垂直校正后的结果图像。lj叫ll::1l水平方向变形称为错切，其方式如图1-c，1-d所示。与垂直方向类似，设其在水平方向错切角度为ψ，则车牌字符区域在Y轴投影距离T为:图2车牌校正前后字符在垂直坐标轴