一种车牌左右边界精确定位的方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本申请涉及车牌识别领域，特别涉及一种车牌左右边界精确定位的方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着技术的发展，人们对车牌左右边界定位的要求越来越高。
[0003]目前的车牌定位方法主要包括以下几种：（1)基于边缘检测的车牌定位方法：该 类方法定位较准确，速度较慢，漏检较高，误检率也较高；(2)基于数学形态学的定位方法： 该类方法适用于某些特定的场合，对于复杂场景可能会失效，形态学处理的结构大小不易 控制，速度较慢；（3)基于车牌颜色特征的车牌定位方法：该类方法特点是定位准确，精度 高，但适应性差，对于偏色，以及背景颜色干扰等情况无法作出有效处理，一般不单独使用， (4)基于机器学习的车牌定位方法，例如使用SVM，Adaboost等分类器训练的车牌检测器， 此类方法定位精准，适应性较好，但是速度很慢，一般结合粗检使用。
[0004] 当前通过粗检和精检的策略，车牌定位已可达到实用的水平，但是仍然存在一些 复杂背景或者带外边框的车牌定位不精准的问题，尤其是车牌的左右边界精确定位问题。
【发明内容】
[0005] 本申请所要解决的技术问题是提供一种车牌左右边界精确定位的方法及系统，解 决了现有技术中针对一些复杂背景或者带外边框的车牌定位不精准的问题，尤其是车牌的 左右边界精确定位问题。
[0006] 其具体方案如下：
[0007] -种车牌左右边界精确定位的方法，该方法包括：
[0008] 获取经过粗检的目标车牌图像；
[0009] 将所述目标车牌图像转换到YCbCr颜色空间；
[0010] 抽取出所述目标车牌图像在YCbCr颜色空间中对应的Cb分量；
[0011] 通过最大类间方差法对所述Cb分量进行二值化处理，得到二值图像；
[0012] 对所述二值图像进行边界定位；
[0013] 当边界定位成功时，对经过边界定位的图像通过最大类间方差法进行二值化处 理；
[0014] 对经过二值化处理后的图像进行有效跳变点的扫描；
[0015] 对每一行左边界及右边界的有效跳变点分别进行拟合，得到最佳左边界及最佳右 边界。
[0016] 上述的方法，优选的，所述对所述二值图像进行边界定位，包括：
[0017] 从所述二值图像中获取满足阈值的上下左右边界；
[0018] 判断车牌宽高是否满足预设条件，若否，则将车牌的上下左右边界设置为所述经 过粗检的目标车牌图像的上下左右边界；
[0019] 进行上下边界定位。
[0020] 上述的方法，优选的，所述从所述二值图像中获取满足阈值的上下左右边界，包 括：
[0021] 对所述二值图像进行水平投影和垂直投影；
[0022] 从左向右，从右向左，从上到下，从下到上，遍历垂直投影图像和水平投影图像；
[0023] 获取满足阈值的上下左右边界，并对所述上下左右边界进行一定比例的外扩。
[0024] 上述的方法，优选的，所述对经过二值化处理后的图像进行有效跳变点的扫描，包 括：
[0025] 按行对所述经过二值化处理后的图像进行有效跳变点扫描，记录有效跳变点信 息；
[0026] 判断有效跳变点信息是否满足阈值条件，若是，则保留有效跳变点信息，否则，则 丢弃当前行的有效跳变点信息。
[0027] 上述的方法，优选的，所述对每一行左边界及右边界的有效跳变点分别进行拟合， 得到最佳左边界及最佳右边界，包括：
[0028] 对每一行左边界及右边界的有效跳变点分别进行拟合，得到拟合后的左边界和拟 合后的右边界；
[0029] 判断所述拟合后的左边界和所述拟合后的右边界是否符合车牌宽度的要求；
[0030] 当所述拟合后的左边界和所述拟合后的右边界符合车牌宽度的要求时，确定所述 拟合后的左边界为最佳左边界，所述拟合后的右边界为最佳右边界。
[0031] -种车牌左右边界精确定位的系统，该系统包括：
[0032] 第一获取单元，用于获取经过粗检的目标车牌图像；
[0033] 转换单元，用于将所述目标车牌图像转换到YCbCr颜色空间；
[0034] 抽取单元，用于抽取出所述目标车牌图像在YCbCr颜色空间中对应的Cb分量；
[0035] 第一二值化处理单元，用于通过最大类间方差法对所述Cb分量进行二值化处理， 得到二值图像；
[0036] 定位单元，用于对所述二值图像进行边界定位；
[0037] 第二二值化处理单元，用于当边界定位成功时，对经过边界定位的图像通过最大 类间方差法进行二值化处理；
[0038] 扫描单元，用于对经过二值化处理后的图像进行有效跳变点的扫描；
[0039] 拟合单元，用于对每一行左边界及右边界的有效跳变点分别进行拟合，得到最佳 左边界及最佳右边界。
[0040] 上述的系统，优选的，所述定位单元包括：
[0041] 第二获取单元，用于从所述二值图像中获取满足阈值的上下左右边界；
[0042] 第一判断单元，用于判断车牌宽高是否满足预设条件，若否，则将车牌的上下左右 边界设置为所述经过粗检的目标车牌图像的上下左右边界；
[0043] 定位子单元，用于进行上下边界定位。
[0044] 上述的系统，优选的，所述第二获取单元包括：
[0045] 投影单元，用于对所述二值图像进行水平投影和垂直投影；
[0046] 遍历单元，用于从左向右，从右向左，从上到下，从下到上，遍历垂直投影图像和水 平投影图像；
[0047] 第二获取子单元，用于获取满足阈值的上下左右边界，并对所述上下左右边界进 行一定比例的外扩。
[0048] 上述的系统，优选的，所述扫描单元包括：
[0049] 扫描子单元，用于按行对所述经过二值化处理后的图像进行有效跳变点扫描，记 录有效跳变点信息；
[0050] 第二判断单元，用于判断有效跳变点信息是否满足阈值条件，若是，则保留有效跳 变点信息，否则，则丢弃当前行的有效跳变点信息。
[0051] 上述的系统，优选的，所述拟合单元包括：
[0052] 拟合子单元，用于对每一行左边界及右边界的有效跳变点分别进行拟合，得到拟 合后的左边界和拟合后的右边界；
[0053] 第三判断单元，用于判断所述拟合后的左边界和所述拟合后的右边界是否符合车 牌宽度的要求；
[0054] 确定单元，用于当所述拟合后的左边界和所述拟合后的右边界符合车牌宽度的要 求时，确定所述拟合后的左边界为最佳左边界，所述拟合后的右边界为最佳右边界。
[0055] 本申请提供的车牌左右边界精确定位的方法中，获取经过粗检的目标车牌图像； 将所述目标车牌图像转换到YCbCr颜色空间；抽取出所述目标车牌图像在YCbCr颜色空间 中对应的Cb分量；通过最大类间方差法对所述Cb分量进行二值化处理，得到二值图像；对 所述二值图像进行上下边界定位；当所述上下边界定位成功时，对经过上下边界定位的图 像通过最大类间方差法进行二值化处理；对经过二值化处理后的图像进行有效跳变点的扫 描；对每一行左边界及右边界的有效跳变点分别进行拟合，得到最佳左边界及最佳右边界。 本申请中，对经过粗检的目标车牌图像进行转换，得到对应的Cb分量，使用Cb分量的二值 化进行边界的定位，然后进行左、右边界有效跳变点的拟合，得到最佳的左边界及右边界， 完成了车牌左右边界的精确定位，有效的改善了复杂背景中车牌左右边界定位不准的问 题。
【附图说明】
[0056] 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其 他的附图。
[0057] 图1是本申请的一种车牌左右边界精确定位的方法实施例的流程图；
[0058] 图2是本申请的一种车牌左右边界精确定位的方法具体实现过程图；
[0059] 图3是本申请的一种车牌左右边界精确定位的系统实施例的示意图。
【具体实施方式】
[0060] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全