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一种基于二值图像灰度变化特征的车牌定位方法
摘要：
车牌定位是智能交通系统中的基础、关键技术之一，本论文提出了一种基于二值图像灰度变化特征的车牌定位方法。该方法基于对车牌特定区域内灰度变化规律进行分析，实现车牌定位功能。
本文首先分析车牌的特点和影响车牌定位的因素，然后提出了一种车牌定位的基本流程，包括图像预处理、二值化、车牌定位和车牌校正等步骤。其中，车牌定位是最关键的一步，需要对车牌特定区域内的灰度变化规律进行分析。
在车牌定位算法中，我们提出了一种基于灰度变化特征的定位方法。具体的，将车牌特定区域内的像素分为若干个子区域，将每个子区域内像素的灰度值求平均后，将每个子区域的灰度差计算出来，进而得出灰度变化序列。通过对灰度变化序列进行一系列处理，如求峰值、滤波等，得出车牌的位置和大小。
对于不同的车牌图像，本算法进行了多组实验，结果表明本算法可以快速、准确地定位车牌，并且具有良好的鲁棒性和实时性。
关键词：车牌定位；二值图像；灰度变化；特征；算法
1.引言
随着汽车保有量的不断增加和城市交通的日益拥堵，智能交通系统作为一种新兴的交通管理方式被越来越广泛地应用于城市交通管理中。其中，车牌识别技术作为智能交通系统中重要的组成部分，是实现车辆自动识别、追踪和管理的基础技术之一。而车牌定位作为车牌识别技术的先导，也是识别成功的前提，是智能交通系统中的关键技术之一。
车牌定位是从图像中找出预期区域的车牌位置，通常包括车牌的位置和大小。好的车牌定位算法应该具有高效、准确、鲁棒等特点。车牌定位的研究主要针对三种方法：基于颜色的车牌定位方法、基于边缘的车牌定位方法和基于特征的车牌定位方法。其中，基于颜色的车牌定位方法是目前最常用的方法，但由于光线、天气等因素的影响，定位的准确性不易保证。基于边缘的车牌定位方法虽然准确性高，但对图像亮度变化等因素的敏感性较大，较难实现实时应用。因此，基于特征的车牌定位方法成为了当前热门的研究方向，其在车牌定位领域具有广泛的应用前景。
2.车牌定位方法
车牌定位的基本流程包括图像预处理、二值化、车牌定位和车牌校正等步骤。其中，车牌定位是最关键的一步，需要对车牌特定区域内的灰度变化规律进行分析。
2.1车牌定位算法
本文提出的车牌定位算法基于灰度变化特征的分析，具体算法流程如下：
第一步，将彩色图像转为灰度图像，去除噪声和干扰，得到车牌区域的二值图像。
第二步，将车牌特定区域内的像素分为若干个子区域。根据计算成本和效果要求，每个子区域可包括30×20~50×40个像素。将每个子区域内像素的灰度值求平均后，将每个子区域的灰度差计算出来，得到灰度变化序列。
第三步，对灰度变化序列进行处理。首先求出序列中所有的峰值，过滤掉非车牌区域内的峰值。然后进行中值滤波等图像处理算法，得到最符合车牌位置和大小的峰值点。
第四步，根据车牌的实际大小和比例，确定提取出的峰值点是否为车牌位置。如果确定是车牌，则可以进行车牌校正等后续处理。
2.2算法实现
本方法基于OpenCV进行实现，算法流程框图如下所示：
（图片来自网络，仅供参考）
具体实现过程如下：
第一步，对原图像进行处理，去除噪声、干扰等因素，得到二值图像。
第二步，对二值图像进行处理，得到车牌区域特定的灰度变化序列。
第三步，对灰度变化序列进行处理，得到符合车牌位置和大小的峰值点。
第四步，根据车牌的实际大小和比例，确定提取出的峰值点是否为车牌位置。如果不是车牌，则返回第二步继续处理；如果是车牌，进行车牌校正等后续处理。
3.实验结果
为了验证本方法的有效性和实时性，我们对不同的车牌图像进行了多组实验。通过与其他方法的对比，结果表明本方法可以快速、准确地定位车牌，并且具有良好的鲁棒性和实时性。
4.结论
本研究提出了一种基于二值图像灰度变化特征的车牌定位方法，通过对车牌特定区域内灰度变化规律进行分析，实现车牌定位功能。本算法具有高效、准确、实时等优点，具有良好的应用前景。未来研究可以进一步探讨其在车牌识别等领域的应用。