[发明专利]一种图像处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术，尤指一种图像处理方法及装置。

背景技术

汽车已经是人们日常生活中不可缺少的一种交通工具，随着汽车用户的急速增加，高速公路、城市道路和停车场越来越多，道路交通管理和停车场管理变得越来越麻烦，对交通的控制和安全管理要求也日益提高，这些都必然要求有一个更高效、更方便、更简单的管理方式来管理交通。智能交通系统(Intelligent Traffic System，ITS)已经成为当前交通管理发展的主要方向，作为实现交通管理自动化的重要手段的车辆车牌识别(License Plate Recognition，LPR)技术就由此而生，其任务是对汽车监控图像进行分析和处理，然后自动识别出汽车监控图像中包括的车牌号，并进行相关数据库管理。LPR系统可以被广泛应用于各种需要车牌识别的场合，如电子收费站、停车场车辆管理等。

汽车监控图像的采集一般都在高速公路收费站、城市里的电子眼或者停车场出入口，由于室外环境的不稳定性，受多种因素的影响，汽车监控图像在成像过程中，图像质量会下降，这种图像质量下降的过程称为图像的退化，图像退化干扰了车牌号的提取，严重影响了车牌号的定位和识别。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像处理方法，实现了将字符很明显地在字符图像中凸显出来，提高了识别字符图像中字符的准确率。

为了达到本发明目的，本发明提供了一种图像处理方法，包括：

根据灰度色的字符图像中像素的灰度值，计算灰度阈值；

利用计算出的灰度阈值对灰度色的字符图像进行二值化处理。

进一步地，所述进行二值化处理之后，还包括：

根据所述二值化处理得到的二值化图像中连通区域的参数，筛选出参数满足预定条件的连通区域。

进一步地，所述连通区域的参数包括以下之一或任意多种的组合：所述连通区域中像素的个数、所述连通区域的最小外接矩形中像素的个数、所述连通区域的最小外接矩形的长、宽、在水平方向上的倾斜角度。

进一步地，所述预定条件包括：

S≥50、S/N≥20、L/W<5.0且L<60；或者

S≥50、S/N≥20、L/W≥5.0、L<60且0°≤angle≤5°；或者

S≥50、S/N≥20、L/W≥5.0、L<60且85°≤angle≤90°；

其中，S表示所述连通区域的最小外接矩形中像素的个数，N表示所述连通区域中像素的个数，L表示所述连通区域的最小外接矩形的长，W表示所述连通区域的最小外接矩形的宽，angle表示所述连通区域的最小外接矩形在水平方向上的倾斜角度。

进一步地，在所述根据灰度色的字符图像中像素的灰度值，计算灰度阈值之前，还包括：

利用形态学图像处理在灰度图像中提取所述灰度色的字符图像。

进一步地，所述利用形态学图像处理在灰度图像中提取所述灰度色的字符图像，包括：

利用预先设置的结构元素对所述灰度图像进行开运算；

将所述灰度图像减去开运算得到的图像，得到所述灰度色的字符图像。

进一步地，所述利用形态学图像处理在灰度图像中提取所述灰度色的字符图像之前，还包括：

对于待识别的彩色图像中的每个像素，将所述像素的三个基色的分量代入到以下公式中：

Y＝R×0.2989+G×0.5870+B×0.1141，

其中，R、G和B分别表示所述像素的三个基色的分量，Y表示所述像素的亮度值；

将所述像素的灰度值设置成计算出的亮度值，以将待识别的彩色图像转换成所述灰度图像。

进一步地，所述根据灰度色的字符图像中像素的灰度值，计算灰度阈值，包括：

比较所述灰度色的字符图像中像素的灰度值与预先设置的步长k，将所述灰度色的字符图像中灰度值大于或等于预先设置的步长k的像素分为第一类像素，将所述灰度色的字符图像中灰度值小于步长k的像素分为第二类像素，计算第一类像素的灰度值和第二类像素的灰度值之间的方差；

递增步长k，返回执行所述比较的步骤，直到步长k大于所述灰度色的字符图像中像素的最大灰度值时为止，其中k的初始值为0；

将所述灰度阈值设置为最后一次计算出的方差。

进一步地，所述灰度色的字符图像为车牌图像、票据图像或者文档图像。

本发明提供了一种图像处理装置，包括：