[发明专利]一种基于重建的车牌汉字识别方法

权利要求书

1.一种基于重建的车牌汉字识别方法，包括如下步骤：

步骤A.对每一车牌汉字，获取M张不同的车牌汉字图像，M为正整数；对这些

车牌汉字图像进行缩放至统一像素大小Z的灰度图像，求取缩放至统一像素大小的每张图片的图像向量，得到各个汉字对应的参照样本向量集；

步骤B.对各个车牌汉字的参照样本向量集求取特征值及特征值对应的图像特征系数向量，利用图像特征系数向量构造特征系数向量矩阵U,每个不同的汉字对应一个不同的特征系数向量矩阵U；

步骤C.将待识别汉字图像缩放至与步骤A中车牌汉字图像缩放的统一像素大小Z相同的像素大小，求取其图像向量f, 利用F= U * U_T *f得出重建图像向量F，其中U_T为U的转置矩阵；

步骤D.比较F和f相关性I，相关性I最大时使用的特征系数向量矩阵U对应的汉字即为待识别汉字图像所对应的识别结果。

2.如权利要求1所述的基于重建的车牌汉字识别方法，其特征在于：所述Z为30*60像素大小。

3.如权利要求2所述的基于重建的车牌汉字识别方法，其特征在于：所述步骤B包括如下步骤：

B1.利用                                               构造产生矩阵B，为参照样本向量集中第i个样本的图像向量；为参照样本向量集的平均图像向量；

B2：求取各个汉字产生矩阵的特征值与特征向量，并且按特征值从大到小排序；

B3：对于步骤B2得到的特征值与特征向量，选取前N个特征值对应的特征向量作为特征系数向量；N满足；其中：为产生矩阵B所选出的前N个特征值，下标表示不同的特征值；NN为产生矩阵B的特征值总个数,α为预先设定的选择系数；

B4. 利用B3中选出的N个特征向量，构造特征系数向量矩阵；其中为第i个汉字的特征系数向量；为第i个汉字的特征系数向量的个数, Ui为第i个汉字的特征系数向量矩阵。

4.如权利要求2或3所述的基于重建的车牌汉字识别方法，其特征在于：所述M=1000。

5.如权利要求3所述的基于重建的车牌汉字识别方法，其特征在于：所述α=90%。

6.如权利要求1所述的基于重建的车牌汉字识别方法，其特征在于：所述步骤D中计算相关性I的方法为；

其中为待识别图像灰度均值；为第i个重建图像灰度均值；为待识别图像向量大小，且S=Z。

7.如权利要求1所述的基于重建的车牌汉字识别方法，其特征在于：所述步骤A和/或步骤C中缩放图像的方法为双线性插值法。

8.如权利要求1所述的基于重建的车牌汉字识别方法，其特征在于：所述步骤A和/或步骤C中缩放图像后的图像灰阶度为256阶。