本發(fā)明涉及一種渣土車車牌傾斜校正方法。
背景技術(shù)：
車牌識別(License Plate Recognition，LPR)是計算機(jī)圖像識別技術(shù)的一種典型應(yīng)用，它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，將運動中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識別出來，它是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，已被廣泛應(yīng)用于自動收費站、智能停車場、車流量監(jiān)測、安全禁區(qū)管理等場所。
LPR系統(tǒng)主要包括車牌定位、傾斜校正、字符分割、字符識別四個部分，國內(nèi)外學(xué)者圍繞這四個環(huán)節(jié)進(jìn)行了大量的研究，并取得了眾多研究成果。
圖像采集過程中拍攝角度常常會造成車牌水平或垂直傾斜，這會影響字符的準(zhǔn)確分割，甚至導(dǎo)致分割失敗，因此必須進(jìn)行車牌傾斜校正。常用的傾斜校正方法有Hough變換、Radon變換、Harris角點檢測等，但是上述方法僅僅關(guān)注水平傾斜校正而忽略垂直傾斜校正，并且對圖像預(yù)處理依賴性較高，常常因車牌邊框模糊甚至沒有邊框而導(dǎo)致校正效果不理想。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種渣土車車牌傾斜校正方法。
為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了如下的技術(shù)方案：
本發(fā)明一種渣土車車牌傾斜校正方法，其包括以下步驟：
S21、采用雙線性插值擬合法擬合車牌黃色區(qū)域邊緣的直線，從而檢測車牌的水平、垂直傾斜角度；
S22、采用圖像錯切變換法實現(xiàn)車牌傾斜校正；
進(jìn)一步地，步驟S21具體是指：
S211、首先對粗定位的車牌彩色圖像從上往下逐行或者從左往右逐列掃描，記錄每一列或行第一次出現(xiàn)黃色像素點的坐標(biāo)；
S212、采用雙線性插值擬合法來擬合這些點，便可得到一條擬合直線；
S213、通過這條直線的斜率即可得到車牌的水平或者垂直傾斜角度。
進(jìn)一步地，步驟S22具體步驟為：
以x軸為依賴軸的錯切變換矩陣為
則變換后的圖像坐標(biāo)為
式中shx＝tanα，α是水平錯切的角度；
以y軸為依賴軸的錯切變換矩陣為
則變換后的圖像坐標(biāo)為
式中shy＝tanβ，β是垂直錯切的角度。
本發(fā)明所達(dá)到的有益效果是：
本發(fā)明在圖像預(yù)處理之前，運用雙線性插值擬合和錯切變換方法，對粗定位的彩色車牌圖像實現(xiàn)水平、垂直傾斜校正，提出了雙線性擬合與錯切變換相融合方法以實現(xiàn)彩色車牌圖像的傾斜校正，有效的避免了Hough變換、Radon變換等傾斜校正方法的缺點。
具體實施方式
以下對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進(jìn)行說明，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的優(yōu)選實施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
一種渣土車車牌傾斜校正方法，其包括以下步驟：
S21、采用雙線性插值擬合法擬合車牌黃色區(qū)域邊緣的直線，從而檢測車牌的水平、垂直傾斜角度：
S211、首先對粗定位的車牌彩色圖像從上往下逐行(從左往右逐列)掃描，記錄每一列(行)第一次出現(xiàn)黃色像素點的坐標(biāo)；
S212、采用雙線性插值擬合法來擬合這些點，便可得到一條擬合直線；
S213、通過這條直線的斜率即可得到車牌的水平(垂直)傾斜角度；
實現(xiàn)車牌傾斜校正，必須要先知道車牌的水平、垂直傾斜角度。檢測傾斜角度的方法是檢測一條直線的斜率，目前常用的方法是基于二值圖像的Hough變換或Radon變換檢測出車牌金屬邊框的斜率。本發(fā)明采用雙線性插值擬合法擬合車牌黃色區(qū)域邊緣的直線，從而檢測車牌的水平、垂直傾斜角度。
在這個過程中要特別防止車牌邊框附近的黃色像素坐標(biāo)偏離太遠(yuǎn)而造成擬合誤差過大。在逐行(逐列)掃描檢測每一列(行)第一次出現(xiàn)黃色像素點的坐標(biāo)時，列(行)掃描的范圍為這樣可以有效的避免統(tǒng)計車牌邊框附近的黃色像素坐標(biāo)，從而降低擬合誤差。其中參數(shù)λ、γ均是經(jīng)驗值，λ一般取0.2-1.0比較合適，γ一般取4.0-4.8比較合適。
經(jīng)過粗定位后的車牌區(qū)域已經(jīng)集中于字符周圍，其黃色相對突出，此時擬合黃色像素區(qū)域邊緣直線的誤差大大降低。與已有的基于二值圖像檢測傾斜角度的方法相比，該方法更加精確。
S22、采用圖像錯切變換法實現(xiàn)車牌傾斜校正，其具體步驟為：
以x軸為依賴軸的錯切變換矩陣為
則變換后的圖像坐標(biāo)為
式中shx＝tanα，α是水平錯切的角度；
以y軸為依賴軸的錯切變換矩陣為
則變換后的圖像坐標(biāo)為
式中shy＝tanβ，β是垂直錯切的角度；
由(2)、(4)式可得，錯切變換類似于平行四邊形扭動，水平錯切時垂直邊不動，垂直錯切時水平邊不動，相對圖像旋轉(zhuǎn)變換具有明顯的優(yōu)勢。
目前常用的傾斜校正方法是得到傾斜角度后采用圖像旋轉(zhuǎn)變換法，其缺點是在進(jìn)行水平校正時也會旋轉(zhuǎn)垂直邊緣，進(jìn)行垂直矯正時同樣也會旋轉(zhuǎn)水平邊緣。本文為了避免圖像旋轉(zhuǎn)變換的缺點，采用圖像錯切變換法實現(xiàn)車牌傾斜校正。
由于步驟S1的車牌定位過程只實現(xiàn)了車牌的粗定位，而在實際應(yīng)用中，由于相機(jī)的拍攝角度等原因造成車牌水平或垂直傾斜，會影響字符的準(zhǔn)確分割，甚至導(dǎo)致字符分割失敗，因此車牌傾斜校正至關(guān)重要。而傾斜校正實際上是車牌精定位的過程。以往的傾斜校正方法大都是基于圖像預(yù)處理后的二值圖像實現(xiàn)的，而本發(fā)明在圖像預(yù)處理之前，運用雙線性插值擬合和錯切變換方法，對粗定位的彩色車牌圖像實現(xiàn)水平、垂直傾斜校正。
最后應(yīng)說明的是：以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，盡管參照前述實施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。