[发明专利]一种车标定位方法

权利要求书

1.一种车标定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)车牌的定位及车标的粗定位，

2)区分车标周围散热网类型，

3)排除散热网的干扰，

4)图像分块去除背景孤立点，

5)数学形态学操作及求外接矩形，

6)尺寸验证，完成车标精定位，

通过上述步骤就能定位车标。

2.根据权利要求1所述的车标定位方法，其特征在于，步骤2)中，对步骤1)的粗定位图像进行灰度化，拍摄获得的图像含有一定的噪声，使用邻域平均法对图像进行平滑去噪，保留图像的特征，得到平滑去噪的车标粗定位图像，利用定义水平梯度的Sobel算子，对平滑去噪的车标粗定位图像进行滤波处理，获得垂直边缘检测图像，然后在垂直方向上进行积分投影，即：

计算水平梯度投影的总跳变次数，选取适当阈值，即可区分散热网是水平分布还是垂直分布。

3.根据权利要求1所述的车标定位方法，其特征在于，步骤3)中，当步骤2)检测到车标周围散热网为水平分布时，则使用Sobel算子求垂直边缘检测，并将二值化后的图像作为操作图像；

当步骤2)检测到车标周围散热网为垂直分布时，则使用Sobel算子求水平边缘检测，为了排除车标上方的引擎盖分界线和散热网的上下包围线，二值化后进行水平方向投影，投影后车标部分的投影值与引擎盖分界线及散热网包围线的投影值相比总是较低，且车标部分投影后，其上下分别有一小部分投影值接近0的区域；根据上述两点信息，计算水平投影后非零行的数目，记为nrows，总投影值记为sum，则定义阈值T＝sum/nrows，投影值大于阈值T的区域判断为车标上方的引擎盖分界线和散热网的上下包围线，将这部分区域对应的像素点的值设置为0，得到操作图像。

4.根据权利要求1所述的车标定位方法，其特征在于，步骤4)中，拍摄获得的图像容易受到的光照、阴影等外部因素的影响，二值化后的车标附近会有较少量的背景孤立点残留，为消除这些孤立点，对步骤3)中获得的操作图像，进行分块，并计算每一块的二值和，根据自适应阈值分辨目标块和背景块，其中：

M＝Width/m (2)

N＝Height/n (3)输入图像的大小为Width×Height，分成M×N块，每块记为A(i,j)，利用自适应来求出阈值m_Th：

通过判断背景的条件：

若判断为目标块，则保留块内的白色像素点；若判断为背景块，则块内的白色像素点为背景孤立点，剔除后作为操作图像。