第卷第期年月仪器仪沮表谊学报加基于数学形态学的车牌定位算法李刚’曾锐利’,林以凌,王蒙军军事交通学院天津大学精密仪器与光电子工程学院天津天津摘要车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节直接影响车牌识别的准确率利用算子对汽车图像进行边缘检测并运用数学形态学的膨胀区域填充以及腐蚀对二值图像进行处理可以得到几个车牌候选区然后利用面积长宽比以及垂直投影特征值进行综合的分析方式能准确定位车牌区域适用于不同环境中图分类号实验结果表明车牌定位准确率在以上定位时间为巧并关键词车牌定位图像识别刃边缘检测数学形态学国家标准学科分类代码文献标识码幻勿加硅,石叮扑可阮加卯介叨罗甲群脚脚们罗罗用因此车牌定位的准确性将对车牌识别精度有重要影引言响而在实际工作环境中车型不同车牌位置各不相同拍摄的图像受天气照明以及运动等因素影响很大随着现代交通逐步向智能交通的方向发展汽车牌照识别系统对赃旧车牌所采集的图像信息比较模糊这些不利因邵也逐渐被应用’〕素会对车牌定位准确率造成影响而合理有效的车牌定位算法可以克服这些环境和外界因素的影响常用的车礴牌定位算法有基于黑白图像的车牌定位算法〔和基于彩色图像的车牌定位算法于电子收费出人控制车流监控等场合特别是在高速公路收费以及智能交通监控系统中车辆牌照自动识别更是一个重要的环节车辆牌照自动识别一般由车牌基于黑白图像的车牌定定位字符分割以及字符识别几个部分组成其中车牌定位是车牌识别中的重要环节其功能是从汽车图像中提取牌照区域牌照的坐标收稿日期以拓位算法的一般原理是将彩色图像转换为灰度图像经过滤波处理后进行二值化处理并利用数学形态学对二值化图像进行处理团再根据车牌特征进行搜索冈最后定以供下一步识别牌照字符以拓© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
仪器仪表学报第卷位车牌区域由于我国车牌颜色多样直接对灰度图像处理很难选择合适的阂值来对图像进行二值化处理而在文献时〕中提出以梯度算子来提取车牌的边缘然后取出几个矩形候选区再根据车牌的特征确定车牌区域对于这类方法由于环境因素天气照明以及车牌新旧程度的影响很难提取完整的矩形边框对后续的车牌定位影响较大另外对候选区的搜索时按单一法则如文献「的特征值法进行搜索当车牌倾斜角稍大就会出现误定位而基于彩色图像的车牌定位算法经常石’会用到神经网络算法〔或彩色边缘检测算子’〕图算子边缘检测伴进行车牌定位由于彩色图像包含的信息比较丰富利用彩色图像进行车牌定位抗噪能力较强但这类算法也相对比较复杂数学形态学处理由针对各种车牌定位算法的优缺点本文提出一种改进的基于黑白图像的车牌定位算法的灰度图像利用算子进行边缘检测后图像灰度值梯度较大首先对拍摄的汽车的地方边缘提取较好根据灰度值的差异图像被分成几个明显的区域算子进行边缘检测针对边缘二但是由于光照条件和一些其它环境因素值图像利用形态学的膨胀算法可以得到一些封闭的区域对封闭区域进行区域填充以及腐蚀处理可以得到几个完整的车牌候选区域对于候选区采用一套考虑多种因素面积长宽比以及垂直投影特征值的法则来剔除的影响这几个区域并没有形成封闭的区域如果在此基’础上按照文献〔〕的方法用形态学的方法生成候选车牌区域很容易出现几个区域粘连的现象给进一步提取车牌区域带来困难这里先采用形态学的膨胀对边缘图像的定义如式假车牌候选区达到正确车牌定位的目的进行处理膨胀妞用结构元素将二值图像进行膨胀即先对做关于原点的对称的对称集的交集不为车牌候选区的确定边缘检测集再将其对称集平移空集时当与的原点就是膨胀集合的像素如图所示膨胀运算可以填平图像中的小孔和弥合小裂缝我国车牌的底牌与字符的颜色主要有蓝底白字黄底黑字黑底白字和白底黑字或红字①云,笋必种虽然颜色不统一但有个共同的特点是底色与字符和边框的颜色反差较大这一特点有利于边缘检测因此可以利用边缘检测算子对灰度图像进行预处理常用的边缘检测算子有算子算子讯算子以及算子而算子对垂直边缘和水平边缘响应最大对灰度渐变‘和噪声较多的图像处理较好〔〕考虑实际处理情况这里用这算子完成边缘检测的工作如图所示的个卷积核形成边缘算子将图。中的每个点与个核做卷积将卷积结果的最大值作为该点的输出将输出结果进行二值化处理即可得图、、声、一一一一…‘,、图〕形态学处理结果甲盯经过膨胀处理后形成了几个封闭的候选区域利用区域填充算法对各自封闭区域内的背景进行填充如图所示经过区域填充运算后几个车牌候选区表现得很明显© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
第期李刚等基于数学形态学的车牌定位算法由于经过区域填充运算后的图像还存在一些噪点和毛刺可以利用形态学的腐蚀对图像进行降噪处理蚀腐的定义如式将二值图像平移后用结构元素进行腐蚀其结果是所有满足仍全部包含所示经过在中的的集合直观看是的原点组成的集合〔经过平移后全部包含在中的如图腐蚀运算去掉了图像中的孤立的点和毛刺只剩下几个明显的车牌候选区口二图车牌候选区的垂直投影直方图呵车牌候选区的筛选经过上述初选过程得到一组车牌候选区域其中包上述方法中综合了面积长宽比以及垂直投影特征括车牌车灯商标以及一些标志等对各自候选区域分值个因素进行综合分析来定位车牌区域可以消除仅别按矩形区域进行提取以供进一步的分析在众多车牌用某一参数进行评价所带来的误差例如在实际定位过候选区中通过某单一的评价指标很难准确地确定车牌区域这里采用多种因素综合考虑的方法来确定车牌区程中车灯区域的面积与真实车牌区域面积比较相似用面积这一特征无法准确定位车牌区域而从长宽比和垂域根据我国车牌的几个特征长宽比相对固定在二值直投影特征值来看车灯区域差异较大因此可以剔除车灯区域而出租车标牌区域也有字符其垂直投影特征值图像上字符呈明暗交替变化际处理时如式分别采用面积长宽比以及垂直投影特征值进行加权综合来确定车牌区域在实与真实车牌区域相似而长宽比相差较大可以剔除出租车标牌区域所示给每个特征值乘以一个影响权另外对于车牌区域倾斜较大的图像其垂值进行加权得出总的置信度值直投影特征值表现也不明显这种情况下依靠面积和长宽比这两个参数也能准确地定位出真实车牌区域表示几种特征置信度二艺、式中人表示各自不同的权值实验分析在各种天候采集运动车辆视频并截取相关帧进行分包括面积面积长宽比尸以及垂直投影特征值是指各矩形区域内非像素的数目在二析图像大小为加《〕像素巧组实验汽车颜色进行了记值图上面积越大为车牌的可能性越大因此面积越大赋予的特征置信度就越大各不相同黑色红色白色蓝色以及银灰色等车牌颜色…东白字黄底黑字白底黑字以及黑底白字等各不相同翻长宽比般在度‘尸是车牌的一个明显特征虽然车牌反映在图像中的大小不同由于我国车牌长宽比相对固定一一车型不同娇车吉普车面包车以及货车等同分别为阴天和晴天光照条件较好的情况组图像其中阴天采集了粼】〕中拍摄的图像组静止中拍摄光照情况不其中在白天之间因此在图像中车牌区域的长宽比组晴天加组均为行驶组图像行驶中拍摄主频为也相对固定所以越接近真实车牌长宽比的区域的置信就越大在夜晚采集了组在的计算机上表垂直投影特征值所示置信度是根据在二值图像上车牌字符进行实验处理部分实验结果如图所示的实验统计呈明暗交替变化来确定的‘特征值的计算方法如式其中特征值越大就越接近真实车牌因此赋予的就越大兀二数据为不同情况的定位准确率和定位时间式中长度的影响,一为垂直投影直方图中所有从波谷到波峰的,二一二。路径总长度。为直方图中所有从波峰到波谷的路径总为图像的宽度可消除图像宽度不同对特征值为规范化因子图为车牌候选区的垂直投影直方图在实际处理时设定了一个阂值用于区分波峰和波谷过滤掉一些过低的波峰白天定位实验结果助© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
仪器仪表学报第卷区图像针对车牌候选区图像采用面积长宽比以及垂直投影特征值三个因素综合分析的方式可以准确地定位出真实车牌区完成车牌定位车牌定位工作完成后即可后续的字符分割与字符识别工作图像提供的信息很少不利于识别而对于二值边缘可根据字符的坐标在原始灰度图中直接进行二值化处理绕开边缘检测这一环节从而得到包含信息量更大的字符二值图像有效地提高识别精度夜晚定位实验结果肠伴参考文献〕图车牌定位实验结果拓那〕表实验数据讲天候晴加沮总图像数成功定位准确率平均定位时间仪妇阴印双场留〔〕峥哈白天曲么巧即男阴李迎春孙华燕唐黎明汽车牌照自动定位方法【夜晚静指挥技术学院学报一功总计盯〔〕巧实验发现该方法在夜间的定位准确率要比在白天李小平任江兴杨德刚车牌识别系统中若干问题的探讨高在夜间的定位时间比白天短阴天比晴天定位准确率高北京理工大学学报」一分析原因为由于在夜间的路灯的光线比白天的阳诉光弱而车牌是由特殊的材料制成在路灯的照射下明暗对比非常明显这非常有利于轮廓提取而其它的一些标群一〕毗目滋志区域由于光线很弱而不会成为车牌候选区这样定【」’邵位准确率就高也缩短了定位时间在晴天采集的汽车图像由于光线较强以及环境的影响在车牌区域容易产生阴影造成车牌区域图像变化较大导致定位出错而在阴天光线相对柔和采集的图像中车牌区域的明暗变化均匀便于边缘提取容易提取车牌区域定位准确率高洲拓〕罗石。即抖巧在夜间的静止状态定位效果比运动采集图像的定位准确〕张引潘云鹤彩色汽车图象牌照定位新方法「〕中国图象图形学报率高间在对于不同车型以及一些在图像中位置与大小各不相同的车牌车牌定位的准确率在巧以上定位时功左右比传统方法的定位时间快嗯昭结论厕晚一车牌定位是车牌自动识别的关键环节直接关系车牌自动识别的准确率在车牌定位中采用算子进甲『行边缘检测并利用数学形态学的膨胀区域填充以及腐蚀等算法进行处理可以消除因车牌颜色不同以及环境因素给车牌定位造成的不利影响得到较好的车牌候选卿仁脚〕甲© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
第期李刚等基于数学形态学的车牌定位算法肠〔加飞’兮皿洲址一一作者简介—李刚男年月出生年于合肥工业大学获得学士学位分别于和年在天津大学获得硕士博士学位现为天津大学精密仪器与光电子工程学院教—曾锐利男年月出生现为天津大学精密仪器与光电子工程学院博士研究生主要研究方向为数字图像处理分析计算机视觉模式识别地址天津市南开区卫津路号刃授博士生导师主要研究方向为信号检测电话别与处理测试计量技术及仪器计算机视觉“地址天津市南开区卫津路号刃助电话一址玲习哪飞明司拓罗苗犯加址一罗训群群加© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
