一种基于纹理特征的车牌定位方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102496017A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102496017A(43)申请公布日2012.06.13(21)申请号201110401854.7(22)申请日2011.12.07(71)申请人北京云星宇交通工程有限公司地址100070北京市丰台区海鹰路1号院2号楼11层、12层(72)发明人徐志斌徐飞赵永忠(51)Int.Cl.G06K9/32(2006.01)G06K9/54(2006.01)权利要求书权利要求书11页页说明书说明书22页页(54)发明名称一种基于纹理特征的车牌定位方法(57)摘要本发明公开了一种基于纹理特征的车牌定位方法，属于车牌识别技术领域。该方法包括S1：确定候选车牌轮廓；S2：对所述候选车牌轮廓进行分割，确定候选区域；S3：对所述候选区域进行过滤，粗定位所述候选区域；S4：对经过粗定位的候选区域进行二次定位。该方法定位速度快，定位精确度高，在曝光强以及背景复杂等环境下鲁棒性高。CN1024967ACN102496017A权利要求书1/1页1.一种基于纹理特征的车牌定位方法，其特征在于，包括：S1：确定候选车牌轮廓；S2：对所述候选车牌轮廓进行分割，确定候选区域；S3：对所述候选区域进行过滤，粗定位所述候选区域；S4：对经过粗定位的候选区域进行二次定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1包括：S11：对抓拍的汽车图片进行剪切处理；S12：给剪切处理掉的图片区域赋0，并设置剩余图片为ROI区域的方式剪裁图片，缩小车牌区域的搜索面积。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2是通过局域二值化以及最小矩形轮廓搜索的方式实现的。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S3包括：S31：对所述候选区域的图像进行水平、垂直剪切；S32：并过滤出宽高比小于1的候选区域；S33：对所述宽高比小于1的候选区域进行滤噪处理；S34：对所述经过滤噪处理的候选区域进行水平投影分析，得到粗定位的候选区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S4包括：过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域，实现车牌二次定位。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S4中，过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域是根据国家规定的机动车牌尺寸比例进行的。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S4中，还包括对较大的车牌候选区域进行矫正处理。2CN102496017A说明书1/2页一种基于纹理特征的车牌定位方法技术领域[0001]本发明涉及车牌识别技术领域，特别涉及一种基于纹理特征的车牌定位方法。背景技术[0002]车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码。在车牌自动化识别系统中，车牌区域的确定是进行车牌识别的先决条件和关键步骤，车牌定位的准确与否直接影响字符分割和字符识别的准确率，甚至影响到整个识别系统的功能。发明内容[0003]为了解决上述问题，本发明提出了一种通过车牌纹理特征的，定位速度快，定位精确度高，在曝光强以及背景复杂等环境下鲁棒性高的基于纹理特征的车牌定位方法。[0004]本发明提供的基于纹理特征的车牌定位方法包括：[0005]S1：确定候选车牌轮廓；[0006]S2：对所述候选车牌轮廓进行分割，确定候选区域；[0007]S3：对所述候选区域进行过滤，粗定位所述候选区域；[0008]S4：对经过粗定位的候选区域进行二次定位。[0009]作为优选，S1包括：[0010]S11：对抓拍的汽车图片进行剪切处理；[0011]S12：给剪切处理掉的图片区域赋0，并设置剩余图片为ROI区域的方式剪裁图片，缩小车牌区域的搜索面积。[0012]作为优选，S2是通过局域二值化以及最小矩形轮廓搜索的方式实现的。[0013]作为优选，S3包括：[0014]S31：对所述候选区域的图像进行水平、垂直剪切；[0015]S32：并过滤出宽高比小于1的候选区域；[0016]S33：对所述宽高比小于1的候选区域进行滤噪处理；[0017]S34：对所述经过滤噪处理的候选区域进行水平投影分析，得到粗定位的候选区域。[0018]作为优选，S4包括：[0019]过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域，实现车牌二次定位。[0020]作为优选，S4中，过滤所述粗定位的候选区域中不符合条件的候选区域是根据国家规定的机动车牌尺寸比例进行的。[0021]作为优选，S4中，还包括对较大的车牌候选区域进行矫正处理。[0022]本发明提供的基于纹理特征的车牌定位方法的有益效果在于：[0023]本发明提供的基于纹理特征的车牌定位方法定位速度快，定位精确度高