[发明专利]车牌倾斜校正方法

权利要求书

1.一种车牌倾斜校正方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

S1，获取车牌RGB格式图像，并将该RGB格式图像转换为HSI格式图像,提取HSI格式图像中的S分量图；

S2，检测S分量图的角点坐标；

具体地，所述步骤S2包括以下几个步骤：

S2-1，用水平和竖直方向的灰度值变化来描述S分量图中像素在任意方向上的灰度变化,描述式为

其中，I(x+u,y+v)＝I(x,y)+I_xu+I_yv+O(u²,v²)，(x,y)为目标像素点坐标，(u,v)表示其他像素点相对于目标像素点的偏移量；ω_u,v为加权窗口函数，I为图像矩阵，I_x和I_y分别表示图像矩阵I在水平方向和竖直方向的一阶偏导数；

S2-2，获取像素点(x,y)的自相关矩阵M：忽略上述描述式中的高阶无穷小得到其中，M为像素点(x,y)的自相关矩阵；

S2-3，令自相关矩阵M＝0，得到矩阵M的两个非负特征值λ₁和λ₂，设λ₁≥λ₂；

S2-4，当λ₂大于设置第一阈值时，则目标像素点为角点；

当λ₂等于0而λ₁大于第一阈值时，表明目标像素点位于边缘处，执行步骤S2-5；

当λ₁等于0，表明目标像素点位于平坦区域，执行步骤S2-5；

S2-5，计算像素点(x,y)的角点响应值R：

S2-6，遍历整幅S分量图的所有像素点，执行步骤S2-1至步骤S2-6，计算所有像素点的角点响应值R；

S2-7，若有像素点的响应值小于Th₁，该像素点不是角点，将像素值赋为B；若有像素点的响应值大于Th₁且小于Th₂，该像素点为候选角点，将像素值赋为C；若有像素点的响应值大于Th₂，该像素点为角点，将像素值赋为D，其中，Th₁Th₂，且Th₁、Th₂、B、C、D为非负数；

S2-8，对图像中的所有候选角点进行非极大值抑制，抑制真实角点周围的伪角点，得到图像中的角点；

S3，将检测到的角点坐标存入二维矩阵L；

S4，寻找左下角点、左上角点、右下角点和右上角点；

其中，左下角点的横坐标最小，纵坐标最小；左上角点的横坐标最小,纵坐标最大；右下角点的横坐标最大，纵坐标最小；右上角点横坐标最大，纵坐标最大的角点；

S5，根据左上角点、右上角点、左下角点和右下角点的坐标，分别求出两个水平斜率和两个垂直斜率，并求出两个水平斜率的均值和两个垂直斜率的均值；

S6，根据斜率与倾角的公式tanα＝k，求出倾角α：

S7，根据倾角α完成车牌倾斜校正。

2.根据权利要求1所述的车牌倾斜校正方法，其特征在于，所述步骤S2-1中，σ为(x+u)和(y+v)的方差。

3.根据权利要求1所述的车牌倾斜校正方法，其特征在于，角点响应值R＝det(M)-k×trace²(M)，其中，det(M)＝λ₁λ₂为自相关矩阵M的行列式，trace(M)＝λ₁+λ₂为自相关矩阵的迹，k为常数。

4.根据权利要求1所述的车牌倾斜校正方法，其特征在于，所述Th₁＝(最大像素值-最小像素值)*1/3，Th₂＝(最大像素值-最小像素值)*2/3，其中，最大像素值和最小像素值指所述S分量图中的最大像素值和最小像素值。