基于自適應投影方法的快速車牌定位

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1、維普資訊http://www.cqvip.com第32卷第3期紅外與激光工程2003年6月Vo1．32No．3InfraredandLaserEngineeringJun．2003基于自適應投影方法的快速車牌定位馮國進，顧國華，鄭瑞紅(南京理工大學電光學院，江蘇南京210094)摘要：定位是車牌識別技術的關鍵。針對傳統(tǒng)投影方法的不足，提出了一種基于自適應峰區(qū)檢測與投影的快速車牌定位方法，首先得到候選車牌區(qū)，然后根據車牌區(qū)的特征篩選出車牌區(qū)。實驗結果表明該方法能對車牌快速準確定位。關鍵詞：車牌定位；圖像分割；車牌識別；投影中圖分類號：TP391．4文獻標識碼：B文章編號：1007-2276(2o

2、03)03—0285—03FastlicenseplatelocationalgorithmbasedonadaptiveprojectionFENGGuo-jin，GUGuo-hua，ZHENGRui—hong(InstituteofElectronicOptics，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China)Abstract：Licenseplatelocationisessentialinlicenseplaterecognition．Aalgorithmforli—censeplatelocationbased

3、onadaptivesignalpeaksdetectionandprojectionisputforwardinviewoftheshortcomingofgeneralprojectionmethod．Firstly，theinputimagewassegmentedhori—zontallybyprojection．Thenverticalprojectionwasusedtoobtainpotentialregionswithlicense．Intheend，falseregionsweredeleted．Experimentalresultsprovethatthealgorithm

4、iseffective．Keywords：Licenselocation；Imagesegmentation；Licenserecognition；Projection計算復雜；彩色分割的計算量大，而且由于車牌及其1引言背景顏色多樣，難以對各種圖像進行統(tǒng)一處理；投影方法雖簡單，但存在許多不足。文中在分析投影法缺目前車牌定位的方法有：邊緣檢測口]、Hough變點的基礎上，提出一種基于自適應峰區(qū)檢測與投影的換、神經網絡、彩色分割等。邊緣檢測的關鍵在于設快速定位方法。計一種適合字符的檢測算子，一般的邊緣檢測算法即分析車牌圖像很容易發(fā)現(xiàn)其明顯特征：使結合形態(tài)學方法得到的結果仍非常復雜，難以突出(1)車

5、牌呈規(guī)則的矩形(440×140，7～8個字符車牌區(qū)域；車牌圖像直線眾多，而且車牌區(qū)可能被噪均勻排列)；聲污染，導致Hough變換定位精度不高；神經網絡法(2)車牌區(qū)對比強烈；收稿日期：2002一10—2O；修訂日期：2002一II-05作者筒介：馮國進(1978一)，男，江西習lI昌人，碩士研究生，主要從事圖像處理、模式識別、光電信息等研究。維普資訊http://www.cqvip.com紅外與激光工程第32卷(3)汽車背景往往水平紋理豐富，而車牌區(qū)則有f(n)J2滑動，定義第，l點信號變化量Var(n)為用前較多豎向紋理。N個值的平均減去后N個值的平均取絕對值，即：突出車牌圖像的這些特征是檢

6、測車牌區(qū)域的關鍵。參考文獻[2，3]提出了一維水平邊緣檢測算子。∑)=l+)一—)l(1)文中提出了一種基于鄰點灰度差異放大的車牌定位mfil算子，有效地利用了這些特征。同時記錄各點變化符號(+或一)，用Sgn(n)表示得到的第點的變化符號，然后對Var()求取局部峰2自適應投影方法值點。局部峰值點用數(shù)組表示，第i個峰區(qū)的起止點(Rf1’R‘)JArk中得到。這里要遵循幾條規(guī)則：2．1傳統(tǒng)的投影方法(1)峰區(qū)的起止點(RR。)的Var(，1)值滿足傳統(tǒng)的投影方法采用兩級定位算法]：垂直定位IVr(Rf1)一Vr(R。)I

7、)一r(rk+1)I0。點，沿由下到上的方向根據經驗閾值搜索投影曲線，白適應投影方法是通過白適應求取垂直投影最即可