[发明专利]一种车辆保险标志识别方法

权利要求书

1.一种车辆保险标志识别方法，其特征在于：包括离线训练过程和在线识别过程。

2.根据权利要求1所述的车辆保险标志识别方法，其特征在于：车辆保险标志离线学习过程包括手工采集车辆保险标志样本（S101）、中值滤波处理（S102）、灰度归一化处理（S103）、尺度归一化处理（S104）和样本二值化处理得到车标模板库（S105）；

手工采集车辆保险标志样本（S103）；通过工作人员手工采集，完成各种车辆保险标志样本的归类工作，车辆保险标志样本包括不同车辆保险标志的形状、颜色，以及车辆保险标志之间的排列顺序、排列方向；

中值滤波处理（S102）；采用二维中值滤波快速算法对采集到的车辆保险标志样本进行处理，消除图片的椒盐噪声，完成对图片的平滑处理，算法步骤如下：

步骤1：先检测入口参数，进行图像边界调整；

步骤2：分配输出图像内存区，定义窗口数组，定义直方图数；

步骤3、逐行、逐列处理检测是否每行的第一个处理象素点；是行的第一个处理象素点时，直方图数组清零，读入窗口内的象素值到窗口数组，统计窗口内象素的直方图，结果存入直方图数组，返回步骤3；不是行的第一个处理象素点时，原窗口数组第一列象素值为下标的直方图数组单元值分别减1，窗口向右移动一列，读入新窗口最右一列位置的图形数据，增加到窗口数组的右边，新增加列象素值为下标的直方图数组单元值分别加1，返回步骤3；

步骤4：整幅图像处理完毕，结束；

灰度归一化处理（S103），对中值滤波处理后的图像进行灰度归一化处理，完成对不同光强、光源方向下采集到的图像进行补偿，减弱单纯由于光照变化造成的图像信号的变化；

尺度归一化处理（S104），完成灰度归一化处理后图像的平移、旋转、缩放、标准切割等；

样本二值化处理得到车辆保险标志模板库（S105）；最后对图像进行二值化处理，得到标准的图像信息，并建立车辆保险标志模板库。

3.根据权利要求1所述的车辆保险标志识别方法，其特征在于：车辆保险标志在线识别过程为：

图像捕捉与获取（S201），通过图像获取设备获取含有车辆保险标志的图像源；

车辆保险标志定位（S202），具体为：

对捕捉与获取到的图像进行预处理，预处理包括滤波处理、灰度化处理和二值化处理，其中，采用二维中值滤波快速算法对彩色图像进行滤波处理，等到平滑的图像效果，然后进一步对平滑图像进行灰度化处理，得到灰度图像；最后采用全局阈值化方法进行二值化处理，得到二值化后的车辆保险标志图像；

车辆保险标志搜索与定位，根据车辆保险标志定位信息从预处理后的图像中搜索车辆保险标志区域的位置，进行定位处理，并对车辆保险标志区域其进行分割处理，获取车辆保险标志区域图像；

图像分割（S203），在车辆保险标志区域图像分割出单个车辆保险标志；

尺度归一化（S204），对分割出的单个车辆保险标志进行平移、旋转、缩放、标准切割等尺度归一化的处理，得到标准尺寸的单个车辆保险标志图像；

车辆保险标志识别（S205），对分割后的单个车辆保险标志进行形状、数量识别，对车辆保险标志与车辆保险标志之间的排列顺序进行识别；

特征匹配（S206），将识别后的车辆保险标志形状、数量或车辆保险标志排列顺序与车辆保险标志模板库中的特征模板进行特征匹配，得出匹配结果；

输出结果（S207）。