[发明专利]一种基于手持终端拍摄的复杂背景图像中的车牌定位方法

权利要求书

1.一种基于手持终端拍摄的复杂背景图像中的车牌定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：基于手持终端拍摄含有车牌的复杂背景图像，实现图像的采集；

步骤二：建立复杂背景图像中车辆区域的检测分割模型，具体采用基于图分割的组合优化方法最小化能量函数，分割出位于图像前景中的车辆区域图像；

前景和背景分割问题的模型用以下能量函数表示：

其中，Z_Λ是配分函数；λ1、λ2是表示势函数权重的常数；

是所有像素点组成的类c₁的势函数，E_f、E_b分别表示前景边缘点和背景边缘点的集合，N_e表示非边缘点的集合，a₁、a₂为大于0的常数；是所有像素点四邻域点组成的类c₂的势函数，N(r)是像素点r的邻域像素点集合，δ²为常数，c_i、c_j为节点r_i、r_j的RGB颜色矢量，函数δ(l_i,l_j)定义为：l_i、l_j为节点r_i、r_j的标记；

步骤三：提取从复杂背景中检测分割出的车辆区域图像的色调特征信息，将车辆区域图像转换为具有表示色调通道的HSI图像，提取车辆区域图像中所蕴含的色调信息分量H；

再结合车牌的先验色调信息，标记蓝、黄、白、黑不同类型车牌的颜色像素点，将像素点分别在水平方向和垂直方向上做投影，得到车牌的位置坐标区间，在初始拍摄图像上按照投影所得坐标区间进行车牌区域分割，实现车牌的粗定位；

步骤四：提取粗定位的车牌区域的几何高宽比特征和区域字符-背景颜色像素比，去除伪车牌，实现车牌的精确定位。

2.根据权利要求1所述的基于手持终端拍摄的复杂背景图像中的车牌定位方法，其特征在于，所述步骤三中车辆区域图像转换为HSI图像的过程如下：

基于上述变换过程，可以得到待检测车辆区域HSI图像，提取车辆区域图像的色调分量H，利用色调信息实现车牌的粗提取，同时利用颜色标记车牌，将定位的车牌进行分类；蓝色、黄色、黑色、白色对应的色调分量H分别是240、60、0、90；分别对各种车牌颜色设定minH和maxH作为H分量检测的限定阈值，Bw表示车辆区域，车牌像素点提取过程描述如下：

在检测过程中加入反馈调节，先设定较小范围的初始阈值进行检测，如果不能检测到车牌，再逐步扩大阈值的检测范围，直到得出相应的车牌区域；将标记像素点分别在水平方向和垂直方向上做投影，得到车牌的位置坐标区间，在初始拍摄图像上按照投影所得坐标区间进行车牌区域分割，实现车牌的粗定位。

3.根据权利要求1所述的基于手持终端拍摄的复杂背景图像中的车牌定位方法，其特征在于，所述步骤四中提取粗定位的车牌区域的几何高宽比特征和区域字符-背景颜色像素比中，提取车牌的几何特征为提取车牌的高宽比；提取颜色边缘检测信息为提取粗定位车牌区域内的字符颜色和背景颜色的像素点的比值；

设置一车牌高宽比阈值范围，首先将区域分别进行水平和垂直的投影，得到区域的高度和宽度，高宽比超出设定阈值范围，则认为该粗定位区域为伪车牌；进一步对粗定位车牌进行色彩边缘信息检测，得出字符和背景的区域，统计区域字符-背景颜色像素比，不在设定的区域字符-背景颜色像素比波动区间的区域则视为伪车牌，最终得到精确定位的车牌区域。