[发明专利]一种利用水平梯度和饱和度的车牌定位方法

权利要求书

1.一种利用水平梯度和饱和度的车牌定位方法,其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取原始图像的灰度图像，对灰度图像的水平梯度图像进行二值化，获得水平梯度二值图像并扫描水平梯度二值图像，标记出满足车牌纹理特征的特征线段，根据特征线段的排列和数目特征搜索出连通区域，将满足条件的连通区域作为第一组粗定位车牌候选区域；

步骤2、获取原始图像的饱和度图像，对饱和度图像进行二值化，获得饱和度二值图像并扫描饱和度二值图像，标记出满足车牌饱和度特征的特征线段，根据特征线段的排列和数目搜索出连通区域，将满足条件的连通区域作为第二组粗定位车牌候选区域；

步骤3、合并第一组粗定位车牌候选区域和第二组粗定位车牌候选区域，获得最终的粗定位车牌候选区域；

步骤4、对每个粗定位车牌候选区域，首先利用当前粗定位车牌候选区域的饱和度图像的水平投影值确定出当前粗定位车牌候选区域的精确上下边界，然后对当前粗定位车牌候选区域的灰度图像作垂直边缘检测，获得垂直边缘图，接着利用垂直边缘图的垂直投影值确定出车牌候选区域的精确左右边界，更新粗定位车牌候选区域的上下左右边界，获得精确定位的车牌候选区域；

步骤5、获取每个车牌候选区域的二值图像的垂直投影值序列，利用垂直投影值序列中垂直投影值大小构建出车牌候选区域二值图像的参考分割线，相对参考分割线找出垂直投影值序列符合真实车牌垂直投影值跳变规律的车牌候选区域，作为最终的车牌区域。

2.根据权利要求1所述的一种利用水平梯度和饱和度的车牌定位方法,其特征在于，所述的步骤1或步骤2，其中扫描、标记和搜索操作包括以下步骤：

(1)对于水平梯度图像或饱和度图像的第i行像素，设置筛选条件为牌照线段两端像素点的灰度值为255、牌照线段内像素点的灰度值连续为0的个数n₀20、牌照线段内像素点的灰度值为255的个数n₁7和牌照线段端点s和e满足e-s50，其中，s和e表示第i行像素中的牌照线段L(i,s,e)两端像素的列坐标，根据筛选条件，对水平梯度二值图像或饱和度二值图像进行逐行扫描，找出并标记所有同时满足筛选条件的牌照线段L(i,s,e)；

(2)利用标记的牌照线段L(i,s,e)，更新水平梯度二值图像或饱和度二值图像中对应像素点(x,y)位置的值；

(3)搜索出更新后的水平梯度二值图像或饱和度二值图像中像素点和其邻域内值为255的像素点集合作为连通区域，得到每个连通区域的上、下、左、右边界，将连通区域的宽高比在[2.5,5.5]范围内的作为车牌候选区域。

3.根据权利要求1所述的一种利用水平梯度和饱和度的车牌定位方法,其特征在于，所述的步骤4，包括以下步骤：

步骤4.1.1、由饱和度图像计算出每个粗定位车牌候选区域水平投影值；

步骤4.1.2、确定出水平投影值的最大值，由其最大值构建第一筛选阈值，搜索出水平投影值中满足第一筛选阈值的所有值，获得车牌候选区域的上下边界；

步骤4.2.1、利用Sobel垂直算子与灰度图像进行卷积运算，获得边缘特征图像，由边缘特征图像计算出对应每个粗定位车牌候选区域垂直投影值；

步骤4.2.2、确定出垂直投影值的最大值，由其最大值构建第二筛选阈值，搜索出垂直投影值中满足第二筛选阈值的所有值，获得车牌候选区域的左右边界；

步骤4.3、更新粗定位车牌候选区域的上下左右边界，获得精确定位的车牌候选区域。

4.根据权利要求1所述的一种利用水平梯度和饱和度的车牌定位方法,其特征在于，所述的步骤5，包括以下步骤：

步骤5.1、采用最大类间差法对车牌候选区域进行二值化处理，得到车牌候选区域的二值图像；

步骤5.2、计算出二值图像的垂直投影值序列，利用垂直投影值序列中垂直投影值的最小值构建分段阈值，在分段阈值的条件下建立关于车牌候选区域高度的参考分割线函数，再根据参考分割线函数，在垂直投影值序列中画出参考分割线；

步骤5.3、相对参考分割线找出垂直投影值序列中波谷数为[5,7]范围的车牌候选区域，作为车牌区域。

5.根据权利要求1或4所述的一种利用水平梯度和饱和度的车牌定位方法,其特征在于，还包括

若车牌区域数量大于等于2，则选取在灰度图像中高度相对低的车牌区域作为最终确定的真实车牌区域。