[发明专利]一种车标定位方法

说明书

本发明公开了一种车标定位方法，车牌的定位及车标的粗定位，区分车标周围散热网类型，排除散热网的干扰，图像分块去除背景孤立点，数学形态学操作及求最小外接矩形，尺寸验证，确定最终车标图像，该方法能不受光照不均、车标种类不同、车标形状不一和周围散热网等因素的影响，有效地提高车标定位的准确率。

技术领域

本发明涉及一种定位方法，特别是涉及一种车标定位方法。

背景技术

随着经济的飞速发展，全球汽车保有量已突破十亿大关，其中中国汽车保有量已接近一亿。汽车数量的陡然上升，不仅导致排放污染物急剧上升，同时导致城市交通严重超荷载，进而导致交通事故数量的不断增多。因此，通过高科技手段缓解交通阻塞，提高道路运输能力，节约人力资源，减少交通事故的智能交通系统应运而生。

在智能交通领域，目前国内的研究机构主要立足于车牌识别技术，涉足于车标识别方面的研究较少。而车标是车辆的一个重要属性，不同于车牌，车标难以更换、涂改，它在盗抢车辆追查、违章车辆自动记录、停车场无人管理、桥梁路口自动收费等领域都有广泛的应用，具有重大的经济价值和现实意义。

在现有技术中，车标定位的方法主要有：基于先验知识的车牌定位方法、基于模板匹配的定位方法、基于能量增强和形态滤波的车标定位方法、基于主成分分析的车标定位方法等。上述几种车标定位方法具有一定可行性，然而很多算法只考虑相对简单情况，没有综合考虑背景复杂、光照不均、大小形状不一等情况。例如：对于汽车散热网的分析，由于设计上的不断创新，汽车的散热网形状各异，有水平纹理、垂直纹理等，若统一用一种算法处理，则效果较差。

发明内容

针对现有技术的缺点，本发明提供一种车标定位方法，该方法能不受光照不均、车标种类不同、车标形状不一和周围散热网等因素的影响，有效地提高车标定位的准确率。

一种车标定位方法，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。

步骤1)中，先定位出车牌的位置，利用车牌位置与车标位置相对固定的先验知识，设定位到的车牌宽高分别为w,h,提取车牌垂直正上方宽度为w，高度为3*h的矩形区域图像作为粗定位图像。

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：

式中，Vgrad^H(x)为垂直积分投影的值，x的范围为0≤x≤Width，Width,Height分别为图像的宽和高，设投影的均值为m，则满足Vgrad^H(n-1)＜m且Vgrad^H(n)＞m，则认为发生一次跳变。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。

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；