[发明专利]一种复杂背景下的车牌定位的方法

权利要求书

1.一种复杂背景下的车牌定位的方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、采集含有车牌的车辆图像；

步骤2、对车辆图像进行预处理；

步骤3、选取样本库中样本图像，提取样本图像的特征信息，并将特征信息进行融合，得到融合特征；

步骤4、通过融合特征对Adaboost弱分类器的训练，得到Adaboost强分类器；

步骤5、通过Adaboost强分类器对步骤2中预处理后的车辆图像进行车牌定位，确定车牌区域；步骤5具体过程为：

步骤5.1、设置最小尺寸为车牌图像的大小的滑动窗口，滑动窗口从上到下，从左到右扫描整个待确定图片，步长为i；

步骤5.2、每次扫描完整个待确定图片后，滑动窗口按比例k增大，循环次数为z；通过滑动窗口扫描结果确定目标车牌区域；

步骤5.2通过滑动窗口确定目标车牌区域过程为：

步骤5.2.1、滑动窗口移动过程中提取滑动窗口下的待确定图片中心像素的8邻域内的特征信息，通过Adaboost强分类器对该特征信息分析判断是否含有车牌，并判断含有车牌个数；

步骤5.2.2、若不少于两个滑动窗口被确定为含有车牌，则滑动窗口下的待确定图片为车牌区域；

若只有一个滑动窗口被确定为含有车牌，则滑动窗口下的待确定图片不是车牌区域，程序终止；

步骤5.2.3、确定目标车牌：

将多个车牌区域的中心区域作为目标车牌区域；

步骤5.3、提含有目标车牌区域的待确定图片的特征信息，通过Adaboost强分类器判断该待确定图片是否包含车牌。

2.根据权利要求1所述一种复杂背景下的车牌定位的方法，其特征在于，步骤1具体过程为：利用拍照设备通过触发器对车牌进行触发拍照，得到含有车牌的图像。

3.根据权利要求1所述一种复杂背景下的车牌定位的方法，其特征在于，步骤2所述对车辆图像进行预处理是指把图像进行灰度化处理。

4.根据权利要求1所述一种复杂背景下的车牌定位的方法，其特征在于，步骤3中所述样本图像指车牌图像、非车牌图像。

5.根据权利要求1所述一种复杂背景下的车牌定位的方法，其特征在于，步骤3中所述特征信息指方向梯度直方图HOG特征、分层的局部二值模式LBP特征。