[发明专利]一种蓝色车牌分割与矫正方法

权利要求书

1.一种蓝色车牌分割与矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对于车牌粗定位图像，采用其RGB通道的R通道图和HSV颜色空间的V通道图构造组合图像，进而得到突出车牌蓝色区域的蓝色区域二值图，然后将其与突出车牌白色字符区域的白色区域二值图融合，得到双区域融合二值图，从而分割出完整车牌区域；

步骤S2：对双区域融合二值图进行边缘检测，在此基础上得到车牌区域外接轮廓二值图，然后对车牌区域外接轮廓二值图进行概率霍夫变换，拟合出轮廓线段，并进一步定位出车牌角点；

步骤S3：得到车牌角点后，对原车牌图像进行透视变换矫正，得到矫正后的车牌图像。

2.根据权利要求1所述的一种蓝色车牌分割与矫正方法，其特征在于，步骤S1中，构造组合图像，进而得到蓝色区域二值图，然后将其与白色区域二值图融合，得到双区域融合二值图的方法为：

将车牌粗定位图像通过RGB通道分离得到R、G、B通道图，再将车牌粗定位图像转换到HSV颜色空间，通过通道分离得到H、S、V通道图，使用明度分量V通道图和红分量R通道图构造突出车牌蓝色区域与背景差异的组合图像，其方法如下：

I_b＝Max(0,V-R) (1)

其中，I_b为组合图像中像素点的取值，V为转换到HSV的图像中像素点的V通道值，R为RGB图像中像素点的R通道值；

对组合图像进行二值化，得到蓝色区域二值图；

对于车体是蓝色的车牌图像，进一步采用大连通区域筛选法去除车体蓝色背景，得到去除车体蓝色背景的蓝色区域二值图；

对转换到HSV颜色空间的图像使用公式(3)进行阈值分割得到白色区域二值图，以用车牌白色字符区域修补蓝色区域：

其中，I′_w为白色区域二值图中像素点的取值，h、s、v分别为转换到HSV的图像中像素点的H、S、V通道值，H_min、H_max分别为设定的H通道最小、大阈值，S_min、S_max分别为设定的S通道最小、大阈值，V_min、V_max分别为设定的V通道最小、大阈值；

得到白色区域二值图后，进一步采用用大连通区域筛选法去除车体白色背景，得到去除车体白色背景的白色区域二值图；

采用最后得到的白色区域二值图与蓝色区域二值图按公式(4)进行融合，得到双区域融合二值图：

其中，I_f为双区域融合二值图中像素点的取值，I″_b为去除车体蓝色背景的蓝色区域二值图中像素点的取值，I″_w为去除车体白色背景的白色区域二值图中像素点的取值，即将双区域融合二值图中相加后灰度值大于255的像素点的取值设为255，其余情况直接相加；

双区域融合二值图中最大区域就是车牌区域，采用非极大值抑制的方法只保留图中最大区域，从而得到完整车牌区域。

3.根据权利要求2所述的一种蓝色车牌分割与矫正方法，其特征在于，采用大连通区域筛选法去除车体蓝色背景的方法如下：

步骤S11：找到蓝色区域二值图中所有连通区域的外轮廓；

步骤S12：找到每个外轮廓对应的最小外接矩形；

步骤S13：计算每个外接矩形的宽度和高度；

步骤S14：按公式(2)，判断每个连通区域的外接矩形的宽度和高度是否符合条件，符合即为车牌连通区域，保留图像原值，不符合即为背景连通区域，去除图像原值；

其中，I_R为连通区域中像素点的原值，I_BG为设定的背景连通区域的取值，I_BG＝0，w、h分别为蓝色区域二值图的宽度、高度，w_rect、h_rect分别为外接矩形的宽度、高度，K为设定的阈值。