一种汽车牌照图像定位处理方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理方法技术领域，尤其涉及一种汽车牌照图像定位处理方法。
【背景技术】
[0002]Matlab是功能较为强大的科学计算和分析平台，它提供了强大的图像处理工具包，也提供了丰富的数学计算函数，但在Matlab环境下的运行速度难以令人满意。虽然Matlab可以通过编译器将m文件转化为C代码应用于嵌入式环境，但是转换后的C代码的可读性与执行效率仍然存在较大问题。利用OpenCV对Web服务器的静态图片进行处理，不能对摄像头采集的动态视频进行实时处理，基于B/S架构的网络视频监控系统在目前是一种比较成熟的应用于嵌入式的视频监控方案，但缺点是缺少开源的图象处理模块。
【发明内容】
[0003]本发明就是针对上述问题，提供一种实时性非常好的汽车牌照图像定位处理方法。
[0004]为实现上述目的，本发明包括以下步骤。
[0005](I)在车牌图像中每隔3行进行一次行扫描，每次扫描的灰度由白到黑或由黑到白都记为一次灰度跳变。
[0006](2)令η表示灰度的跳变次数，黑白灰度每跳变一次则η依次加1，当本行扫描结束后η的值即为本行的灰度跳变次数。
[0007](3)设置车牌区域包括7个字符，扫描一个字符的4次跳变，设置一个跳变阈值Τ，T = 25。
[0008](4)对图像进行垂直投影。
[0009]作为一种优选方案，本发明如果图像的动态范围加大，车牌底色和字符色相差较大，将灰度拉伸增加对比度；如果图像的动态范围较小，车牌区域的动态范围小，使用直方图均衡。
[0010]作为另一种优选方案，本发明先对处理的图像采用高斯滤波器进行平滑滤波，然后采用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值进行非极大值抑制，然后用双阈值算法检测和连接边缘，再采用高斯平滑，得到边缘图像。
[0011]本发明有益效果。
[0012]本发明在嵌入式视频监控系统平台的基础上，利用OpenCV丰富高效的库函数对远端摄像头采集的视频图像进行车牌定位。取得了很好的实验结果。
[0013]本发明在嵌入式视频监控系统中，利用OpenCV代码的高效算法，实现了对远端视频流的实时处理。实验结果表明，这种低成本方案是可行的，而且视频处理效果明显，实时性非常好，方便二次开发。
【具体实施方式】
[0014]本发明包括以下步骤。
[0015](I)在车牌图像中每隔3行进行一次行扫描，每次扫描的灰度由白到黑或由黑到白都记为一次灰度跳变。
[0016](2)令η表示灰度的跳变次数，黑白灰度每跳变一次则η依次加1，当本行扫描结束后η的值即为本行的灰度跳变次数。
[0017](3)设置车牌区域包括7个字符，扫描一个字符的4次跳变，设置一个跳变阈值Τ，T = 25。
[0018](4)对图像进行垂直投影。
[0019]本发明如果图像的动态范围加大，车牌底色和字符色相差较大，将灰度拉伸增加对比度；如果图像的动态范围较小，车牌区域的动态范围小，使用直方图均衡。
[0020]本发明先对处理的图像采用高斯滤波器进行平滑滤波，然后采用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值进行非极大值抑制，然后用双阈值算法检测和连接边缘，再采用高斯平滑，得到边缘图像。
[0021]本发明系统硬件部分主要包括:PC客户端、网眼2000USB摄像头、ARM9内核的S3C2440处理器、FLASH、SDRAM、USB控制器、以太网控制器以及电源、时钟等模块。远端USB摄像头的图像经压缩通过总线送到ARM平台上的服务器上，服务器再基于TCP/IP的UDP协议把视频流数据进过以太网发送到PC机客户端，在客户端经解压就可以对车辆进行实时监控。
[0022]系统软件部分开发工作主要包括:Linux操作系统移植、USB摄像头驱动移植、
H.264编码库的移植、OpenCV库移植及应用程序的设计等。
[0023]OpenCV 是 “OpenSourceComputerVis1NLibrary” 的简写，是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量的C++类构成，是可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV拥有包括300多个C函数的、跨平台的中、高层API，它不依赖与其它的外部库。
[0024]OpenCV对非商业应用和商业应用都是免费的；另外，OpenCV为Intel的IPP也提供了透明接口。这意味着，如果有为特定处理器优化的IPP库，那么，OpenCV将在运行时自动加载这些库，以使函数性能达到最好。OpenCV的优点是开放源代码，具有基于Intel处理器指令集开发的优化代码，统一的结构和功能定义，强大的图像和矩阵运算能力，以及方便灵活的用户接口，同时支持MS-Windows和Linux平台。
[0025]图像灰度化是将彩色图像中的彩色信息剔除，只包含亮度信息。计算机中表示灰度图是把亮度值进行量化等分成O到255个级别，O最暗(全黑)，255最亮(全白)，而在RGB模型中，如果R=G=B,则颜色(R，G, B)就表示灰度色。
[0026]以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明所提交的权利要求书确定的保护范围。
【主权项】
1.一种汽车牌照图像定位处理方法，其特征在于包括以下步骤: (1)在车牌图像中每隔3行进行一次行扫描，每次扫描的灰度由白到黑或由黑到白都记为一次灰度跳变； (2)令η表示灰度的跳变次数，黑白灰度每跳变一次则η依次加1，当本行扫描结束后η的值即为本行的灰度跳变次数； (3)设置车牌区域包括7个字符，扫描一个字符的4次跳变，设置一个跳变阈值T，T=25 ； (4)对图像进行垂直投影。2.根据权利要求1所述一种汽车牌照图像定位处理方法，其特征在于如果图像的动态范围加大，车牌底色和字符色相差较大，将灰度拉伸增加对比度；如果图像的动态范围较小，车牌区域的动态范围小，使用直方图均衡。3.根据权利要求2所述一种汽车牌照图像定位处理方法，其特征在于先对处理的图像采用高斯滤波器进行平滑滤波，然后采用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值进行非极大值抑制，然后用双阈值算法检测和连接边缘，再采用高斯平滑，得到边缘图像。
【专利摘要】<b>一种汽车牌照图像定位处理方法属于图像处理方法技术领域，尤其涉及一种汽车牌照图像定位处理方法。本发明提供一种实时性非常好的汽车牌照图像定位处理方法。本发明包括以下步骤。（</b><b>1</b><b>）在车牌图像中每隔</b><b>3</b><b>行进行一次行扫描，每次扫描的灰度由白到黑或由黑到白都记为一次灰度跳变；（</b><b>2</b><b>）令</b><b>n</b><b>表示灰度的跳变次数，黑白灰度每跳变一次则</b><b>n</b><b>依次加</b><b>1</b><b>，当本行扫描结束后</b><b>n</b><b>的值即为本行的灰度跳变次数；（</b><b>3</b><b>）设置车牌区域包括</b><b>7</b><b>个字符，扫描一个字符的</b><b>4</b><b>次跳变，设置一个跳变阈值</b><b>T</b><b>，</b><b>T</b><b>＝</b><b>25</b><b>；（</b><b>4</b><b>）对图像进行垂直投影。</b>
【IPC分类】G06T5/40, G06T7/00
【公开号】CN105590310
【申请号】CN201410622905
【发明人】李福霞
【申请人】李福霞
【公开日】2016年5月18日
【申请日】2014年11月8日