资源描述：
《一种复杂背景下的车牌快速定位算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2010年1月控制工程Jan.2010第17卷增刊ControlEngineeringofChinaVol.17,S0文章编号:167127848(2010)S020038203一种复杂背景下的车牌快速定位算法薛亚军,丁勇,姜斌(南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016)摘要:针对复杂环境下的车牌定位问题,提出一种基于提升小波与形态学相结合的快速定位方法。该方法首先对车辆图像进行预处理,包括图像灰度化,利用新的提升小波算法进行边缘检测以及二值化,然后对图像进行腐蚀、膨胀等一系列形态学处理,得到一些规则的连通区域,其次删
2、除小连通区域,合并邻近区域,得到车牌的候选区域,最后采用可信度评价来度量候选区和车牌区的相似度确定车牌位置,最终实现车牌的快速定位。计算机仿真结果表明,对于背景复杂的车辆图像,该方法运行速度快,车牌定位准确率高。关键词:车牌定位;提升小波;形态学;可信度评价中图分类号:TP27文献标识码:AFastLocatingAlgorithmofVehicleLicensePlateUnderComplexScenesXUEYa2jun,DINGYong,JIANGBin(InstituteofAutomationEngineering
3、,NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics,Nanjing210016,China)Abstract:Basedonliftingwaveletandmorphology,avehicleplatelocationalgorithmundercomplexscenesispresented.Firstly,preprocessingisusedonthevehicleimage.Anewliftingwaveletalgorithmisusedforextractionofedge
4、andbinarytransformationisused.Thenaseriesofmorphologicaloperationsareusedtolookforcandidateregionsthatprobablycontaincharactersinrangeofsizes.Finally,thevehiclelicenseplatecanbefoundaccordingtocredibilityevaluation.Computersimulationsshowthattheproposedap2proachisve
5、ryeffectiveandfastforlocatingvehicleplateundercomplexscenes.Keywords:licenseplatelocation;liftingwavelet;morphology;credibilityevaluation1引言2图像预处理一般情况下,车牌自动识别技术实现主要分为车辆图像预处理,如图1所示。两大关键技术:一是车牌定位;二是字符识别。车牌定位作为核心技术,其正确率很大程度上影响车牌识别系统的识别率。目前,车牌定位常用的方法[1]有基于字符纹理特征的方法,难以适应
6、边缘较多[2]的情况;基于水平灰度变化特征的方法,难以区[3]分广告、车灯等干扰信息;基于神经网络的方[4]法,计算量较大;基于彩色分割的方法,由于背影颜色往往比较多,存在定位时间过长的问题。以上方法对于环境较复杂的情况下定位车牌都存在明显的局限性。因此,研究从复杂背景下的车辆图像中有效地去除干扰且快速获得目标车牌的方法具有图1车辆图像预处理重要意义。1)图像灰度化本文首先通过图像采集卡得本文在分析车牌特性的基础上,研究利用提升到彩色车辆图像,并转换化为灰度图像,见图1小波快速检测车辆图像的有效边缘,再结合形态学(a)。灰度化
7、处理的标准平均法公式如下:处理和可信度评价确定车牌的方法,最终实现快速Gray=01299*R+01587*G+01114*B(1)定位。收稿日期:2009210206;收修定稿日期:2009212208基金项目:江苏省自然基金资助项目(BK2007195)作者简介:薛亚军(19822),男,陕西渭南人,研究生,主要研究方向为模试识别与智能交通等;姜斌(19662),男,教授,博士生导师。增刊薛亚军等:一种复杂背景下的车牌快速定位算法#39#2)一种新的提升小波边缘检测算法边缘在所示。图像信号中表现为灰度的突变,非边缘点与边缘
8、点之间的灰度相差较大。小波变换在检测图像微小细[5]节边缘时具有明显的优势,而提升小波算法简单,并且可以有效抑制噪声,适合用于车牌边缘检测。本文采用改进的提升小波算法进行车牌边缘的提取。这里采用Haar小波预测算子。一幅图像可以用二维函数f(x,y)表示,假设维数为M@N(这
