[发明专利]基于字符组合的车牌定位和识别方法

权利要求书

1.一种基于字符组合的车牌定位和识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1，对视频序列中的每一帧图像进行预处理；

步骤S2，对于经过预处理后的图像，使用阈值法将该图像转化为二值化图像；

步骤S3，在所述二值化图像中标注出各个连通分量，将满足字符尺寸条件的连通分量认为是可能的车牌字符，并组成备选字符集合Ch＝{C₁，C₂，...，C_i，...，C_N}，其中，C_i为第i个备选字符，i＝1…N，N为备选字符的个数；

步骤S4，在得到的备选字符集合中，依次分析相邻两个连通分量之间的空间关系，并根据所述空间关系将连通分量对分为三类：P₁，P₂，P₃，其中，P₁类表示两个连通分量分别对应车牌中两个相邻的字符，P₂类表示两个连通分量分别对应车牌中相隔一个字符的两个字符，如果这两类的条件都不满足，则这一对连通分量被划分为P₃类；

步骤S5，提取出属于P₁类和P₂类的连通分量对；

步骤S6，根据所述属于P₁类和P₂类的连通分量对，推断车牌和车牌内字符所在的位置；

步骤S7，对车牌内的字符进行识别；

所述步骤S7进一步包括以下步骤：

步骤S71，将所有分割出的字符图像均归一化成相同尺寸的图像；

步骤S72，提取描述字符图像的外观和轮廓形状的特征向量；

步骤S73，根据提取得到的特征向量，对所述字符图像进行分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中的预处理包括将彩色图像转为灰度图像和去除图像噪声。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，使用最大类间方差方法根据图像的灰度值直方图分布自动选取阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述备选字符集合中各个字符按照其中心点在图像上的坐标位置从左向右排列。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，在所述二值化图像中标注出各个连通分量进一步为通过寻找二值化图像中符合像素相邻条件的前景像素集合，提取并标注连通分量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述字符尺寸条件为：宽度小于20像素，高度在15～40像素之间。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：

首先，依次提取某一连通分量C_i和距其最近的右边的连通分量C_j；

然后，根据这两个连通分量的空间关系与实际车牌字符的排列方式的对比，将每一对连通分量分成以上三类。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述空间关系包括欧式距离、高度差、两个连通分量中心点连线的倾斜角度。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S6进一步包括以下步骤：

步骤S61，在标记为P₁或P₂类的连通分量中，按水平方向的坐标大小从左向右寻找一系列相连的连通分量，即如果(C_i，C_j)∈P₁/P₂且(C_j，C_k)∈P₁/P₂，那么可以认为C_i，C_j，C_k相连，其中，P₁/P₂表示P₁或P₂类；

步骤S62，根据找到的一系列按顺序连接的备选字符以及标准车牌字符的排列规律，推断并标记出每个连通分量可能对应的车牌字符，结合车牌与字符图像之间的尺寸关系即可定位出车牌信息；

步骤S63，根据检测出的车牌内的连通分量和车牌字符排列顺序，补充车牌中在提取备选字符时遗漏的车牌字符。