[发明专利]一种车牌图像的预处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种车牌图像的预处理方法，数字图像处理技术领域。

背景技术

在实现车牌识别的过程中，无论是字符分割环节，还是字符识别环节，都要使用二值化信息。对于一个车牌图像，如果某局部区域存在阴影，导致整个车牌区域的亮度明显不均衡，那么它的二值化图像就会出现比较严重的字符信息缺损，会严重的影响分割和识别效果。参见图1所示，这是一个存在“阴阳牌问题”的典型事例。其中，A图是车牌灰度图像，可以看到，该车牌的上下两部分，亮度存在明显差异。如果对A图做二值化处理得到B图，就会发现，对这种“阴阳牌”做全局二值化，将会损失很多信息。这对车牌字符分割与识别都是极其不利的。

发明内容

本发明为解决现有阴阳牌现象导致的“车牌二值化图像” 信息损失严重的问题，提供了一种车牌预处理方法，实现简单，有效提高车牌识别率。

为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案予以实现：

参见图2所示，本实施例的车牌图像的预处理方法，包括以下步骤：

（1）、获取车牌字符区域的上下边界；

（2）、确定车牌字符区域的阴阳分界线，所述阴阳分界线即车牌因亮度差异形成的分界线；

（3）、计算车牌字符区域是否需要亮度补偿；

（4）、对车牌字符区域进行亮度补偿。

进一步的，步骤（1）中利用车牌边缘图获取字符区域的上下边界：对车牌灰度图像做边缘检测，得到边缘图，然后利用边缘图水平方向上的跳变次数的变化，获取车牌字符区域的上下边界。

优选的，步骤（1）中做边缘检测时，采用canny算法做边缘检测。

又进一步的，由于步骤（2）中的阴阳分界线即车牌因亮度差异形成的分界线，其确定方法有多种，在本发明中阴阳分界线的确定方法为：

（21）、所述车牌字符区域灰度图像为m行n列的矩阵，将车牌字符区域的灰度图像做水平方向投影:设定阈值T1，将每一行中所有大于T1的灰度值相加，得到一个包含有m个元素的一维数组A，其中，T1为整数，m、n为正整数；

（22）、采用最大类间方差法计算数组A的分界点nX，则nX即为阴阳分界线在车牌字符区域灰度图像中的纵坐标。比如，所述的T1取150。

再进一步的，由于不同环境下所拍摄的车牌图像的亮度差异各不相同，因此，对于因亮度差异对二值化图像影响较大的，需要进行亮度补偿，而对二值化图像影响较小的，则不需要进行亮度补偿，本发明中步骤（3）中确定车牌字符区域是否需要亮度补偿的计算方法为：

（31）、利用阴阳分界线把车牌分成上、下两区域；

（32）、分别设置上、下两区域的亮度阈值： ucPixlThrdU和ucPixlThrdD；

（33）、计算ucSubPixl= （ucPixlThrdD-ucPixlThrdU），若ucSubPixl的绝对值大于阈值T2，则进行亮度调整，其中T2为正整数，可以根据经验值确定。

进一步的，亮度阈值：在本发明中，步骤（32）中上、下两区域的亮度阈值设置方法为：

分别对上、下两区域做直方图统计，相应地得到unHistU[i]、unHistD[i]，根据上述两个直方图，使ucPixlThrdU满足上半区域灰度图中，灰度值大于ucPixlThrdU的像素点的个数，占上半区域像素总数的T3，使ucPixlThrdD满足下半区域灰度图中，灰度值大于ucPixlThrdD的像素点的个数，占下半区域像素总数的T4，其中0≤T3≤1，0≤T4≤1，i取0～255之间的整数。

优选的，所述的T3与T4均取1/3。因为这里，我们就是要通过ucPixlThrdU、ucPixlThrdD分离出字符构成像素点和非字符构成像素点，而根据经验，字符构成像素点大约占整个车牌字符区域像素点总数的1/3。例如：在上半区域中，灰度值大于ucPixlThrdU的像素点，我们就认为是字符构成像素点。在下半区域中，有类似的含义。

更进一步的，步骤（4）中亮度补偿方法为：对于下区域，把灰度值小于ucPixlThrdD的像素点亮度降低，即：把非字符构成像素点的灰度值减掉ucSubPixl的绝对值；

对于上区域，把灰度值大于ucPixlThrdU的像素点亮度调高，即：把字符构成像素点的灰度值加上ucSubPixl的绝对值；

其中，字符构成像素点为亮度大于其所在区域亮度阈值的像素点，也即：