[发明专利]基于手机的城市自助泊车与监管系统

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及车牌识别过程中的图像二值化问题。

背景技术

车牌识别是目前图像处理领域的重要方面。车牌识别技术产生于20世纪90年代，尽管经过近20年的发展，车牌识别仍然只能针对成像条件较好的图像进行，对“曝光偏差或图像污损”的图像识别率仍低。

一般而言，车牌识别的最后环节是字符识别。字符识别的基础是图像二值化。而图像二值化的困难在于阈值选取。阈值属于图像处理领域内的经典难题，迄今为止，没有一个方法可以得到一个通用的阈值，也没有一个方法可以评估阈值对于要处理的图像是否适当。对于“曝光偏差或图像污损”的图像，其本质是或类似光照不均匀。受其影响，图像部分像素的灰度值往往不是分布在灰度的两端，经选取的阈值作用后表现为“黑”或“白”，而是分布在灰度中间，呈现为“中间灰”。对于这部分像素，通常不能找到一个适当的阈值将其正确地分类为“黑”或“白”，也就是说，“中间灰”有可能被错误分类到“黑”中，也有可能被错误分类到“白”中，表现为图像信息缺失，从而导致字符识别失败。

图像二值化，必然涉及阈值问题。由此，很多技术人员都试图绕开图像二值化，探讨直接基于彩色模式的车牌识别方法。不过，迄今为止直接基于彩色模式进行车牌识别的各种方法都没有针对彩色模式的计算复杂性找到好的解决办法。为什么呢？所谓彩色空间，不论是通过红色、绿色、蓝色三原色表示，还是通过其他方式表示，都是三维空间。因此，另一个难题随之而来，如果不能降维，其计算复杂性就不能降低。而客观上，车牌识别往往需要在一个较短的时间内完成。因此，在本发明所述图像五值化简化方法以前的基于彩色空间的图像二值化都停留在理论上，因为耗时太长而没有实际深入下去。长期以来通过彩色模式解决车牌识别一直进展不大，或者说，一直没有可以进入工程意义上的实用的成果出现。

发明内容

针对上述图像二值化问题，本发明所述图像五值化简化方法回避了阈值选取问题，克服了直接基于彩色图像的计算复杂性问题，从而使直接基于彩色图像的图像二值化具有了实际的工程意义，能应用到实际工程中，解决实际的工程问题。按照本发明所述图像五值化简化方法，“曝光偏差或图像污损”类图像，其车牌识别问题就迎刃而解。

本发明所采用的技术方案是：

图像五值化简化方法是通过公式：黄色＝(红色+绿色)/2，依此将红色、绿色、蓝色三原色构成的色彩空间映射到由黄色、蓝色两种颜色构成的色彩空间，映射后的色彩值有黑色、蓝色、灰色、黄色和白色五种。

图像五值化简化方法，其具体的简化过程是：

1、建立公式：黄色＝(红色+绿色)/2，取值0..255；

2、建立公式：灰度＝(黄色+蓝色)/2，取值0..255；

3、将黄色和蓝色都大于187的视同白色；

4、将黄色和蓝色都小于153的视同黑色；

5、去除白色和黑色剩下的中间色中，如果黄色＜0.9×蓝色，则需进一步进行蓝色细分，如果蓝色＜0.9×黄色，则需进一步进行黄色细分，否则则需进一步进行灰色细分；

6、蓝色细分：如果黄色＜0.8×蓝色，视同蓝色，否则，如果灰度＜187，视同蓝色，反之视同灰色；

7、黄色细分：如果蓝色＜0.8×黄色，视同黄色，否则，如果灰度＞153，视同黄色，反之视同灰色；

8、灰色细分：如果灰度＜153，视同黑色，如果灰度＞187，视同白色，否则视同灰色。

本发明的有益效果是：

基于本发明所述图像五值化简化方法后图像仍然是“彩色图像”，只是图像各像素的色彩值由256×256×256种减少到五种，色彩信息大幅下降，从而极大地简化了直接基于“彩色图像”识别的计算量。基于本发明所述图像五值化简化方法将红色、绿色、蓝色三原色构成的色彩空间映射到由黄色、蓝色两种颜色构成的色彩空间，其实质是降维，将三维降低成二维。再进一步，由黄色、蓝色两种颜色构成的二维空间被继续简化成黑色、蓝色、灰色、黄色和白色五值，这进一步做法的实质更是将二维降低成了一维，降低成了五个离散值，其计算复杂性大幅降低。