[发明专利]一种复杂背景环境下车牌字符自动检测定位及识别方法

说明书

本发明公开了一种复杂背景环境下车牌字符自动检测定位及识别方法，包括以下步骤：步骤一：采集车辆正面彩色图像，对所采集的彩色图像进行预处理，并根据车牌国标规定选择筛选条件，判断是否有满足筛选条件的图像区域，如有满足的图像区域，则初步获得车牌初始区域图像的粗位置并将图像单独保存；否则采集下一帧彩色图像重新进行预处理；步骤二：完成车牌区域的精确定位，并进行车牌区域单个字符的准确切分；步骤三：计算目标字符的特征向量与建立的标准字符特征向量库的特征向量之间的相似度，利用相似度判别方法完成车牌字符的识别，并进行目标牌照比对判定。本发明具有运算速度快、识别率高、抗背景环境干扰能力强的优点。

技术领域

本发明涉及智能交通及图像处理的技术领域，具体涉及一种复杂背景环境下车牌字符自动检测定位及识别方法。

背景技术

近年来，智能交通系统(ITS)正在如火如荼的发展，它是一种将先进信息采集与传输技术，各种智能传感技术，以及计算机处理技术高效整合到交通控制领域的新兴理念。而车牌作为一辆汽车独一无二的信息，与车辆一一对应，是辨识交通违法车辆及假套牌车辆最为有效的方法，故智能交通系统对车牌号码的智能识别具有迫切需求。复杂背景环境下车牌字符自动检测定位及识别方法是机器视觉、图像处理和图形识别技术在智能交通领域的综合应用。

目前的车牌识别方法应用的背景环境较为简单，大多用于门禁系统的车辆识别，而面向智能交通系统的车牌识别需求且应用于复杂背景环境下的车牌字符自动检测定位及识别方法则相对较少。在复杂背景环境下，目前所使用的车牌识别方法仍存在易受背景干扰、抗背景环境干扰能力低、运行速度慢、识别率低等缺点。

发明内容

本发明的目的是提供一种运算速度快、识别率高、抗背景环境干扰能力强的复杂背景环境下车牌字符自动检测定位及识别方法。

为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：所述的一种复杂背景环境下车牌字符自动检测定位及识别方法，包括以下步骤：

步骤一：采集车辆正面彩色图像，对所采集的彩色图像进行预处理，并根据车牌国标规定选择筛选条件，判断是否有满足筛选条件的图像区域，如有满足筛选条件的图像区域，则初步获得车牌初始区域图像的粗位置，同时将车牌初始区域图像单独保存；如没有满足筛选条件的图像区域，则采集下一帧车辆正面彩色图像重新进行预处理；

其中，预处理过程包括：灰度变换、灰度拉伸、图像平滑、边缘检测、以及膨胀与腐蚀处理；

步骤二：利用水平投影搜索法及垂直投影搜索法完成车牌区域的精确定位，对精确定位后的车牌区域的二值图像进行垂直方向上非零像素值的逐列统计，然后，利用车牌字符间空隙的像素值均为零的特征来进行车牌区域单个字符的准确切分；

步骤三：提取每个切分字符的垂直和水平横截密度混合特征向量，计算目标字符的特征向量与建立的标准字符特征向量库的特征向量之间的相似度，利用相似度判别方法完成车牌字符的识别，并利用相似度判别方法对识别出的车牌编号与待搜索的目标牌照进行相似度比对判定，判断识别出的车牌编号是否为待搜索的目标牌照。

进一步地，前述的一种复杂背景环境下车牌字符自动检测定位及识别方法，其中：在步骤一中，利用像素点灰度值计算公式对所采集的车辆正面彩色图像进行灰度变换处理，得到灰度变换图像，其中像素点灰度值的具体计算公式为：

g(i,j)＝w_R×R(i,j)+w_G×G(i,j)+w_B×B(i,j)