[发明专利]一种复杂背景下车牌识别的方法、装置以及系统

权利要求书

1.一种复杂背景下车牌识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S101：采集车辆图像；

步骤S102：恢复车辆图像；

步骤S103：预处理车辆图像；

步骤S104：定位车牌图像；

步骤S105：分割车牌字符，并识别车牌；

步骤S106：结果输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S103：预处理车辆图像，包括:所述预处理为灰度处理，获得灰度图像，并且用直方图均衡化法对灰度图像增强。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S104：定位车牌图像，用车牌的纹理特征对车牌图像定位，还包括：对车牌图像进行倾斜矫正，采用Hough矫正计算法进行矫正。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S105：分割车牌字符，并识别车牌，还包括：按照相似程度把字符图像分类，先使用支持向量回归机对低分辨率图像粗分类，再以高分辨率的图像对难区分的字符细分。

5.一种复杂背景下车牌识别的装置，其特征在于，包括：

图像采集单元，用于采集车辆图像；

图像恢复单元，用于恢复车辆图像；

图像预处理单元，用于预处理车辆图像；

定位单元，用于定位车牌图像；

识别单元，用于分割车牌字符，并识别车牌；

输出单元，用于结果输出。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，图像预处理单元，包括:用于灰度处理，获得灰度图像，并且用直方图均衡化法对灰度图像增强。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，定位单元，用于车牌的纹理特征对车牌图像定位，还包括：用于对车牌图像进行倾斜矫正，采用Hough矫正计算法进行矫正。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，识别单元，用于分割车牌字符，并识别车牌，还包括：用于按照相似程度把字符图像分类，先使用支持向量回归机对低分辨率图像粗分类，再以高分辨率的图像对难区分的字符细分。

9.一种复杂背景下车牌识别的系统，其特征在于，包括：上位机和图像采集器；

所述图像采集器与所述上位机连接；

所述图像采集器，用于采集车辆图像；

所述上位机，用于采集车辆图像，恢复车辆图像，预处理车辆图像，定位车牌图像，分割车牌字符，并识别车牌，结果输出。