[发明专利]基于压缩域的车牌定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种车牌定位方法。

背景技术

现有技术对车牌定位方法的研究主要分为基于颜色特征的车牌定位方法和基于纹理特征的车牌定位方法。基于颜色特征的车牌定位方法主要思想是根据车牌区域的底色和字符颜色有标准地匹配，车牌区域和非车牌区域的颜色区别很大，因此将车辆图像从RGB彩色空间转化到HSI(或HSV)彩色空间，然后对其进行分析提取，并结合形态学算法和车牌的自身特点进行定位，基于颜色特征的算法受光照条件和气候的影响，如夜晚、大雾等情况下，此类方法检测精度低。

基于纹理特征的车牌定位方法通常都是在灰度图像下进行处理，采用各种工具(如：小波变换、各种边缘检测和频域滤波等)提取车牌的纹理特征，然后进行相应的后续处理来进行车牌定位；基于纹理特征的算法在复杂背景的情况下效果不理想，且运算量较大，时效性较差。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述问题，本发明公开了一种基于压缩域的车牌定位方法，解决了车牌定位中运算复杂、实时性差、定位精度低的问题。

本发明的目的是这样实现的：基于压缩域的车牌定位方法，包括以下步骤：

1)将被检测JPEG格式图像经哈夫曼编码解码、DCT逆量化获得一组DCT变换系数矩阵；具体包括以下步骤：

11)对被检测JPEG格式图像的压缩数据进行哈夫曼编码解码，得到游程编码码流；

12)对游程编码码流进行DCT逆量化，得到一组大小为w×w的DCT变换系数矩阵，其中w为正整数，每一DCT变换系数矩阵对应于被检测图像中大小为w×w的一个分割块，该系数矩阵的元素满足：C_h，k(i，j)；

其中，i＝1，...，n；j＝1，...，m；n对应于被检测JPEG格式的图像进行DCT变换时纵向分割的块数，m对应于被检测JPEG格式的图像进行DCT变换时横向分割的块数；n×m为DCT变换系数矩阵的个数；(i，j)表示该组DCT变换系数矩阵中的第i行与第j列标识的一个DCT变换系数矩阵，h，k分别表示第(i，j)个DCT变换系数矩阵中的第h行，k列的元素。

2)选取各DCT变换系数矩阵中的横向、纵向和对角线方向上的参数，构建被检测图像的纹理垂直频率矩阵和纹理水平频率矩阵；具体包括以下步骤：

21)对各个DCT变换系数矩阵进行横向参数和对角线参数提取，求得图像的纹理垂直频率矩阵D_C，该矩阵元素满足：

DC(i,j)=Σv=w1w1′|C0v(i,j)|+|C11(i,j)|+|C22(i,j)|;]]>

其中，w₁，w′₁∈[0，w-1]且w₁＜w′₁；

22)对各个DCT变换系数矩阵进行纵向参数和对角参数提取，求得图像的纹理水平频率矩阵DC′，该矩阵元素满足：