專利名稱：一種彩色車牌定位方法
技術領域：
本發(fā)明屬于智能視頻監(jiān)控的車牌自動識別應用領域，尤其涉及直接針對彩色圖像 的車牌定位方法。
背景技術：
汽車牌照識別(Vehicle License Plate Recognition，簡稱為LPR)技術是智能交 通系統(tǒng)的重要組成部分。它廣泛應用于無人停車場、不停車收費和交通流量控制等視頻監(jiān) 控領域?；谟嬎銠C視覺的UR系統(tǒng)主要由三部分組成[1]車牌定位、車牌字符分割和字 符識別。其中，車牌定位是UR系統(tǒng)的一個關鍵問題，它實現(xiàn)的是判斷車牌區(qū)域在圖像中出 現(xiàn)的位置。國內有關車牌定位的研究始于上世紀90年代，大致經歷的三個發(fā)展階段。早期研 究主要針對灰度圖像，利用車牌的邊緣或紋理特征。這類方法實現(xiàn)簡單，處理速度快，對光 照條件變化不敏感，對于車牌存在傾斜和變形等情況的定位性能良好，不足之處是誤檢較 多。在前一類方法基礎上，研究者結合各種數學工具用于車牌定位，其中包括數學形態(tài)學、 遺傳算法等。在提高定位性能同時，這類方法的計算量也顯著增加，處理速度下降。隨著計 算機性能的提高，彩色圖像處理在軟硬件實現(xiàn)上成為可能，越來越多的研究轉向彩色圖像 車牌定位。如陳斌等[2]提出了一種基于顏色信息的車牌號碼搜索方法，郭捷等[3]提出了 一種基于顏色和紋理分析的方法，李文舉等[4]將邊緣顏色對用于車牌定位，劉萬軍等[5] 使用細胞神經網絡模型用于檢測車牌區(qū)域的彩色邊緣。這類方法綜合考慮了車牌的顏色和 邊緣特征，能夠減少誤檢，不足之處是車牌顏色易受光照條件變化影響，漏檢較多。綜上所述，已有車牌定位技術主要使用車牌的邊緣特征定位車牌區(qū)域，顏色信息 通常只起到輔助作用。究其原因，我們發(fā)現(xiàn)已有針對彩色車牌圖像的方法都是在RGB顏色 空間內進行的。在這種顏色空間中，三個顏色通道(R、G、B)相關關聯(lián)，任何單一顏色通道都 不能獨立地描述圖像的灰度和顏色信息。CIELab顏色模型是有國際照明委員會(CIE)于 1976年公布的一種顏色模型。CIELab顏色模型是由一個亮度通道(L)和兩個顏色通道(a 和b)組成。其中，L通道表示亮度從黑色(取值最小)到白色(取值最大)；a通道表示的 顏色是從深綠色(取值為負)到灰色(取值為0)再到亮粉紅色(取值為正)；b通道表示 的顏色是從亮藍色(取值為負)到灰色(取值為0)再到黃色(取值為正)。相關文獻[1]Christos Nikolaos E.Anagnostopoulos, Ioannis E.Anagnostopoulos, Vassili Loumos, Eleftherios Kayafas, A license plate-recognition algorithm for intel1igenttransportation system applications, IEEE Transactions on IntelligentTransportation Systems 7(3)(2006). 377-392.[2]陳斌，游志勝.車牌號碼顏色提取搜索方法[J].計算機應用，2001,21 ) 74-75.[3]郭捷，施鵬飛.基于顏色和紋理分析的車牌定位方法[J].中國圖像圖形學
3報· 2002,7(5) :472-476.[4]李文舉，梁德群，張旗，等.基于邊緣顏色對的車牌定位新方法[J]，計算機學 2004,27(2) :204-208.[5]劉萬軍，姜慶玲，張闖.基于CNN彩色圖像邊緣檢測的車牌定位方法[J].自動 化學報，2009，35 (12) :1503-1512.

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術的不足，提出一種計算量小，處理速度快，不易受干 擾區(qū)域和光照條件變化的影響的車牌定位方法。本發(fā)明的技術方案如下一種彩色車牌定位方法，包括下列步驟1)監(jiān)控攝像頭拍攝彩色汽車圖像；2)進行顏色空間變換，得到CIELab顏色空間汽車圖像；3)將該圖像的L、a、b分量做歸一化處理，使取值范圍調整到
之間，分別記 為L'、a'、b'分量并使用L'、a'、b'三分量分別計算藍、黃、白、黑四種顏色的二值圖， 分別記為BL、1、WH、BK ；4)選用“菱形”結構基元分別對四類二值圖進行第一次形態(tài)學膨脹處理；5)對經過第一次膨脹處理的藍顏色二值圖和白顏色二值圖求并集，得到藍-白邊
緣二值圖；6)對經過第一次膨脹處理的黃顏色二值圖和黑顏色二值圖求并集，得到黃-黑邊
緣二值圖；7)根據圖像分辨率確定進行膨脹處理的水平帶狀結構基元的尺寸，對兩個邊緣二 值圖分別進行第二次膨脹處理，標記每一個潛在的車牌區(qū)域；8)設定車牌區(qū)域面積的約束、車牌的寬度和高度與圖像的寬度和高度的相對大小 約束、車牌寬高比約束、車牌形狀約束四個約束條件，對每一個潛在的車牌區(qū)域進行識別， 提取車牌區(qū)域。作為優(yōu)選實施方式，步驟3)中，按照下列的公式進行二值化處理，式中的(m，n)為 像素點坐標
il V <0.2 5i(w'w) = lo 其它
il V >0.8
其它
il 0.4 <δ'<0.6,0.4 <α'<0.6且0.75
) = lo其它
il 0.4 <δ'<0.6,0.4 <α'<0.6且 0.25
狀―)=Io其它。優(yōu)選地，設彩色汽車圖像的寬和高分別為W和H，Ω i表示某個潛在車牌區(qū)域，下標i表示該區(qū)域的序號，AREAi為Ω i內像素的總數；用TOPi,BOTi,LETi和RGTi分別表示Ω ,的 上、下、左、右邊界，它們對應于Qi內各像素坐標值(Xi，yi)中Xi的最小值和最大值，yi的最 小值和最大值；定義Ω i的寬度為WIDi = I RGTi-LETi |，高度為HETi = | BOT廠TOPi | ；定義Ω , 的寬高比為WHRi = WIDiMETi ；義Qi的外接矩形為由(TOPi, LETi)和(BOTi, RGTi)兩點作 為對角線所確定的矩形，用EIii表示；將Qi的矩形性定義為RECTi = AREAiAWIDiXHETi)， 即Qi的面積與其EIii面積的比值，對于Qi，只有它滿足所有約束條件時，才被判為車牌區(qū) 域；否則，作為干擾區(qū)域而被去除條件1 AREAi > Ti · (WXH), T1 = 0. 001 ；條件2 0. 05 < WIDiZW < 0. 25 且 0. 02 < HETiM < 0. 1 ；條件3 =T2 < WHRi < T3,選取 T2 = 2，T3 = 6 ；條件4 =RECTi > T4, T4 e
在CIELab空間中，使用b分量可以容易區(qū)分藍色和黃色(對應車牌的底色)，而L 分量能夠有效表示白色和黑色(對應車牌的字符顏色)。本發(fā)明根據CIELab顏色空間的 特點，并結合車牌區(qū)域的顏色、邊緣和形狀特征，提出一種基于CIELab顏色空間的彩色車 牌定位方法。本發(fā)明通過分析車牌區(qū)域的顏色、邊緣和形狀特征，結合CIELab顏色空間的 特點，提取對應于彩色車牌的特定顏色邊緣對信息，實現(xiàn)潛在車牌區(qū)域的快速定位；接下來 結合形狀特征，去除干擾區(qū)域，精確定位車牌區(qū)域。使用該方法能夠自動檢測藍底白字車牌 (簡稱“藍色車牌”)和黃底黑字車牌(簡稱“黃色車牌”)。本發(fā)明計算量小，處理速度快， 不易受干擾區(qū)域和光照條件變化的影響，適合于實際應用。


圖1本發(fā)明的定位方法的流程框圖。圖2本發(fā)明采用的膨脹算子1示意圖。圖3膨脹算子2示意圖。
具體實施例方式本發(fā)明實施例采用Windows XP SP3系統(tǒng)下的VC++2005作為仿真平臺。實驗所用 汽車圖像來用合作單位提供的公路收費站實拍汽車圖像，共385幅，含有418個完整車牌。 其中，白天圖像觀6幅，夜間圖像132幅，藍色車牌觀4幅，黃色車牌134幅。監(jiān)控攝像頭拍 攝的圖像分辨率為10MX768pixels。本發(fā)明的技術方案主要包括三部分顏色空間轉換、車牌區(qū)域初定位和車牌區(qū)域 精確定位。具體方案如下一、顏色空間轉換通過攝像機拍攝得到的彩色汽車圖像通常是以JPEG格式存儲的，所采用的顏色 空間通常是sRGB (standard Red Green Blue)。使用CIELabl976給出的標準，完成sRGB顏 色空間到CIELab顏色空間的變換首先，將sRGB轉換為CIEXYZ空間，如式(1)所示X0.4124Y=0.2126Z0.0193
0.3576 0.1805 0.7152 0.0722 0.1192 0.9505
(1)式中，&、(^、氏分別表示圖像中某像素R通道、G通道和B通道的取值。使用式O) 將CIEXYZ空間轉換到CIELab空間
‘L = U6 f {Y I Yn)-16L = 500[/(X/XJ-/(7/7J] (2)
b = 200[f(Y IYJ-f (Ζ IZJ]其中 /(/)=
t3
if t>\ —
⑶
If 29 V 4 , . -—t-\--otherwise
3 Iv 6 J 29式(3)中的Xn，￥ 和&表示(記乂⑵顏色空間中參考白點的三色刺激值。下標 η代表歸一化的數值，通常采用D65標準光源下的三色刺激值，此時有)(n = 95. 047，Yn = 100. 00，Zn = 108. 88。由式(1) 式(3)得到的CIELab顏色空間中，L的取值在
之間，a分量和b分量的取值都在[-128，127]之間。目前我國常見的車牌有兩類，即藍底白字車牌(小型車)和黃底黑字車牌(中/ 大型車)。這兩類車牌都具有明顯的彩色邊緣信息。對于藍色車牌，它的內部具有豐富的 藍-白彩色邊緣；對于黃色車牌，它內部具有豐富的黃-黑邊緣。根據CIELab顏色空間的 特點，使用L分量和b分量方便地提取兩類特征。二、車牌區(qū)域初定位對輸入彩色圖像的L、a、b分量做歸一化處理，將取值范圍都調整到
之間，記
為 L'、a'、b'。使用 L'、 為BL、YL、WH、BK，如下所示
a'、b'三分量分別計算藍、黃、白、黑種顏色的二值圖，分別記
BL(m,n) = ■
YL(m,n) = ■
1 V <0.2
0其它
1 V >0.8
0其它
⑷
(5)
WH {m,η) = ·
BK(m,n) = ■
1 0.4 <δ'<0.6,0.4 <α'<0.6且">0.75
0其它
0.4 <b'< 0.6,0.4 < α ‘ < 0.6且 L' < 0.25
0其它
(6)
(7) 為了得到彩色邊緣圖，使用形態(tài)學“膨脹”運算對四個二值圖進行處理?？紤]到方 向無關性的要求，選用半徑為3個像素的“菱形”結構基元用于膨脹運算。四類二值圖的膨 脹結果分別記為BLD、YLD、WHD、BKd，下標D表示膨脹結果。計算BLd和WHtl的并集得到藍-白 邊緣二值圖，記為BW ；計算YLd和BKd的并集得到黃-黑邊緣二值圖，記為YB。
^Gs
根據國家標準的規(guī)定，我國車牌信息由一排或兩排水平排列的字符構成。車牌字 符包括漢字、字母和數字。各類字符具有對比度明顯的水平和垂直筆畫，因此，車牌區(qū)域存 在著豐富的水平方向排列的邊緣信息?；谏鲜龇治觯舅惴ㄊ褂眯螒B(tài)學膨脹處理從各彩 色邊緣二值圖中提取潛在車牌區(qū)域。膨脹運算所用結構基元的形狀很重要?？紤]到車牌區(qū)域內水平方向的邊緣比垂直 方向更密集，在選擇膨脹結構基元時，應優(yōu)先考慮連通水平方向上鄰近的邊緣點。本發(fā)明選 用mXn水平帶狀結構基元用于膨脹運算，m和η分別表示結構基元的寬度和高度，它們的取 值由汽車圖像分辨率決定。用W和H表示車牌圖像的寬度和高度，單位是像素數。通過觀察 發(fā)現(xiàn)，絕大多數可識別車牌的寬度都大于W的1/10，同時車牌區(qū)域內相鄰兩字符之間的距 離小于車牌寬度的1/10。因此可取m = odd (W/100)，其中odd(x)表示“取與χ最接近的奇 數”的運算，η的取值可以根據m的值來設定，可取η = odd(m/4)。膨脹處理后得到的二值 圖中，標注膨脹結果中的每個連通區(qū)域，并將其作為每個連通區(qū)域對應著潛在的車牌區(qū)域三、車牌區(qū)域精確定位選用4種形狀特征用于車牌區(qū)域鑒別，去除干擾區(qū)域。它們是面積、相對寬度和 高度、寬高比和矩形性。用Qi表示某個潛在車牌區(qū)域，下標i表示該區(qū)域的序號。4種形 狀特征定義如下·面積Qi的面積定義為Qi內像素的總數，用AREAi表示?！ど舷伦笥疫吔缬肨OPp BOTi, LETi和RGTi分別表示Ω j的上、下、左、右邊界，它 們對應于Qi內各像素坐標值(Xi，Yi)中Xi的最小值和最大值，Yi的最小值和最大值。 寬度和高度定義 QiW寬度為 WIDi= I RGTi-LETi I，高度為 HETi = IBOTi-TOPi^·寬高比定義Qi的寬高比為WHRi = WIDiAffiTp·外接矩形定義Qi的外接矩形為由(TOPi, LETi)和(BOTi, RGTi)兩點作為對角 線所確定的矩形，用EIii表示。 矩形性Ω i的矩形性定義為RECTi = AREAi/ (WIDiXHETi)，即Ω i的面積與其ERi 面積的比值。矩形性反映了車牌區(qū)域的形狀與矩形的近似程度。使用上述特征規(guī)定4個形狀約束條件。對于Qi，只有它滿足所有約束條件時，才 被判為車牌區(qū)域；否則，作為干擾區(qū)域而被去除。條件1 =AREAi > T1 · (WXH)條件1描述的是對車牌區(qū)域面積的約束。車牌區(qū)域面積不能太小，否則不能正確 識別車牌字符。通過觀察發(fā)現(xiàn)，有效車牌區(qū)域的寬度與W的比值在1/20到1/4之間，車牌 區(qū)域的高度與H的比值在1/50到1/10之間。閾值T7用來約束QiW面積占整幅圖像面積 的比例關系。T7的取值不宜過小，否則容易產生漏檢。參考上述兩比值的下限，本發(fā)明取T1 =0. 001。條件 2 0. 05 < WIDi/W < 0. 25 且 0. 02 < HETiM < 0. 1條件2描述的是Qi的寬度和高度與W及H的相對大小約束。上下限的設定參照 條件1中的分析。與條件1相比，條件2的約束更為嚴格。條件3 =T2 < WHRi < T3條件3描述的是對Qi寬高比的約束。正常情況下，車牌寬高比約為3?？紤]到車 牌區(qū)域可能存在遮蔽、傾斜及投影變形等情況，應放寬對寬高比的約束。本發(fā)明選取T2 = 2，T3 = 6。
條件 4 =RECTi > T4條件4是對車牌形狀的約束。理想情況下車牌的形狀為矩形。盡管受到投影變形、 遮蔽或缺損等因素的影響，導致檢測到的車牌區(qū)域的RECTi小于1，但是總的來說，車牌區(qū)域 的形狀仍接近于矩形。為減少漏檢，閾值Ttl4的取值不能太大，通?？扇4 e
， 本發(fā)明取T4 = 0.6。經過上述車牌區(qū)域鑒別過程處理后，剩余連通區(qū)域被判為候選車牌。考慮到車牌 可能存在傾斜或缺損情況，為得到完整的車牌區(qū)域，所提算法對候選車牌區(qū)域的邊界進行 擴展處理。具體的做法是，根據各候選車牌區(qū)域的EI^，確定其上、下、左、右邊界。對于左、右 邊界，分別向外擴Lr/A/20」個像素；對于上、下邊界，分別向外擴L/ffiX/io」個像素，其中L·」 表示“對下取整”運算。用礬表示邊界外擴結果，根據礬從輸入圖像中提取出車牌區(qū)域。使用查全率(Recall)和查準率(!decision)作為衡量所提算法性能的指標。用N 表示車牌總數，Nc表示正確定位出的車牌數，Nf表示錯誤定位出的車牌數，漏檢的車牌數為 Nffl = N-N。。查全率定義為N。與N的比值。查準率定義為N。與實際檢測到的車牌數(N。+Nf) 的比值。表1給出了采用本發(fā)明的方法的定位結果。表1實驗結果
權利要求
1.一種彩色車牌定位方法，包括下列步驟1)監(jiān)控攝像頭拍攝彩色汽車圖像；2)進行顏色空間變換，得到CIELab顏色空間汽車圖像；3)將該圖像的L、a、b分量做歸一化處理，使取值范圍調整到W，l]之間，分別記為 L'、a'、b'分量并使用L'、a'、b'三分量計算藍、黃、白、黑四種顏色的二值圖，分別記 為 BL、YL、WH、BK ；4)選用菱形結構基元分別對四類二值圖進行第一次形態(tài)學膨脹處理；5)對經過第一次膨脹處理的藍顏色二值圖和白顏色二值圖求并集，得到藍-白邊緣二 值圖；6)對經過第一次膨脹處理的黃顏色二值圖和黑顏色二值圖求并集，得到黃-黑邊緣二 值圖；7)根據圖像分辨率確定進行膨脹處理的水平帶狀結構基元的尺寸，對兩個邊緣二值圖 分別進行第二次膨脹處理，標記每一個潛在的車牌區(qū)域；8)設定車牌區(qū)域面積的約束、車牌的寬度和高度與圖像的寬度和高度的相對大小約 束、車牌寬高比約束、車牌形狀約束四個約束條件，對每一個潛在的車牌區(qū)域進行識別，提 取車牌區(qū)域。
2.根據權利要求1所述的彩色車牌定位方法，其特征在于，步驟3)中，按照下列的公式 進行二值化處理，式中的(m，n)為像素點坐標
3.根據權利要求1所述的彩色車牌定位方法，其特征在于，設彩色汽車圖像的寬和高 分別為W和H，Qi表示某個潛在車牌區(qū)域，下標i表示該區(qū)域的序號，AREAi為Qi內像素 的總數；用TOP” BOTi, LETi和RGTi分別表示Ω i的上、下、左、右邊界，它們對應于Qi內各 像素坐標值(Xi，yi)中Xi的最小值和最大值，Yi的最小值和最大值；定義Qi的寬度為WIDi =I RGTi-LETi I，高度為 HETi = BOTi-TOPi ；定義 Qi 的寬高比為 WHRi =WIDiMETi ；義 Qi 的外接矩形為由(TOPpLETi)和(BOTyRGTi)兩點作為對角線所確定的矩形，用EIii表示；將 Ω i的矩形性定義為RECTi = AREAi/ (WIDiXHETi)，即Ω i的面積與其ERi面積的比值，對于 Ω ρ只有它滿足所有約束條件時，才被判為車牌區(qū)域；否則，作為干擾區(qū)域而被去除 條件 1 =AREAi > T1 · (WXH)，T1 = 0. 001 ； 條件 2 0. 05 < WIDiZW < 0. 25 且 0. 02 < HETiM < 0. 1 ； 條件 3 =T2 < WHRi < T3,選取 T2 = 2，T3 = 6 ； 條件 4 =RECTi > T4, T4 e
V <0.25i(w'w) = lo其它1V >0.80其它_ 0.4 <δ'<0.6,0.4 <α'<0.6且">0.75)其它0.4 <b'< 0.6,0.4 < α ‘ < 0.6且 L' < 0.25其它
全文摘要
本發(fā)明屬于智能視頻監(jiān)控的車牌自動識別應用領域，涉及一種彩色車牌定位方法，包括獲取CIELab顏色空間汽車圖像；對其進行歸一化處理；選用菱形結構基元分別對四類二值圖進行形態(tài)學膨脹處理；得到藍-白邊緣二值圖得到黃-黑邊緣二值圖；選用水平帶狀結構基元對兩個邊緣二值圖再進行膨脹處理，標記每一個潛在的車牌區(qū)域；設定車牌區(qū)域面積的約束、車牌的寬度和高度與圖像的寬度和高度的相對大小約束、車牌寬高比約束、車牌形狀約束四個約束條件，對每一個潛在的車牌區(qū)域進行識別，提取車牌區(qū)域本發(fā)明具有計算量小，處理速度快，不易受干擾區(qū)域和光照條件變化的影響的優(yōu)點。
文檔編號G06K9/00GK102073854SQ20111000853
公開日2011年5月25日 申請日期2011年1月14日 優(yōu)先權日2011年1月14日
發(fā)明者劉立, 王天慧, 王建 申請人:天津大學