是灰度分布均勻性的一種度量，較亮分區(qū)和較暗分區(qū)之間 的類間方差越大，說明構(gòu)成這兩個分區(qū)的差別越大，當(dāng)部分較亮分區(qū)錯分為較暗分區(qū)、或者 部分較暗分區(qū)錯分為較亮分區(qū)時，都會導(dǎo)致這兩個分區(qū)的差別變小，所以，使類間方差最大 的分割意味著錯分概率最小。上述公式不但計算簡單、不受圖像亮度和對比度的影響，而且 計算得到的分割閾值最接近最佳分割閾值，進(jìn)一步提高了車牌定位兼顧過曝、逆光等情況 的精確度。
[0090] 在其中一個實施例中，所述提取模塊203還用于通過Sobel算子提取各分區(qū)的豎直 紋理。通過提取各分區(qū)的圖像紋理，將每一個分區(qū)作為單獨的圖像進(jìn)行紋理提取，使得整個 灰度圖紋理提取結(jié)果更加準(zhǔn)確;根據(jù)各個分區(qū)的平均紋理灰度值對對應(yīng)分區(qū)的圖像紋理進(jìn) 行二值化處理，使得車牌灰度圖的圖像紋理處理兼顧過曝、逆光等情況。由于車牌圖像中的 字符排列緊密，所以豎直方向的紋理非常豐富，通過Sobel算子提取豎直方向的紋理更加凸 顯出圖像字符的特征，有助于對車牌的定位。
[0091] 在其中一個實施例中，所述提取模塊203還用于通過以下公式對各分區(qū)的圖像紋 理進(jìn)行二值化處理：
[0093] 其中，（x，y)為像素點的坐標(biāo)，SrC(X，y)為像素點的像素值，dst(X，y)為像素點二 值化后的像素值，m為像素點所在分區(qū)的平均紋理灰度值，η為系數(shù)，取值范圍為[1.4，3.4 ]。 其中，通過大量實驗可知，取各分區(qū)內(nèi)圖像紋理的均值的2.4倍作為該分區(qū)的紋理二值化閾 值，亦即η取值2.4，二值化的效果最佳。
[0094] 在其中一個實施例中，所述基于圖像的車牌定位系統(tǒng)還包括：
[0095]過濾模塊，用于按照預(yù)設(shè)的像素高度對二值化處理后的圖像紋理進(jìn)行過濾，根據(jù) 過濾后的圖像紋理定位所述原始圖像中的車牌。
[0096]具體地，由于主流的車牌識別軟件的處理車牌的寬度在60至400個像素之間，車牌 字符的高度不應(yīng)小于14個像素，因此，選擇以8個像素高度為閾值，過濾掉所有高度小于8個 像素的噪聲點，最后得到較為整潔的車牌紋理圖片，根據(jù)車牌的跳變情況很容易定位到車 牌的區(qū)域。
[0097]從上述本發(fā)明實施例提供的基于圖像的車牌定位系統(tǒng)可知，通過將包含車牌的原 始圖像的灰度圖，按照灰度值大小劃分為若干個分區(qū)，并提取各分區(qū)的圖像紋理，計算各分 區(qū)的平均紋理灰度值，根據(jù)所述平均紋理灰度值對各分區(qū)的圖像紋理進(jìn)行二值化處理，根 據(jù)二值化處理后的圖像紋理定位所述原始圖像中的車牌，因此，有針對性地對各個分區(qū)的 圖像紋理進(jìn)行處理，實現(xiàn)在不影響正常情況的前提下，兼顧過曝、逆光等情況的車牌定位， 從而提高車牌定位的準(zhǔn)確度。
[0098] 以上所述實施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實 施例中的各個技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存 在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范圍。
[0099] 以上所述實施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并 不能因此而理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員 來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保 護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
【主權(quán)項】
1. 基于圖像的車牌定位方法，其特征在于，包括： 將包含車牌的原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖； 按照灰度值大小將所述灰度圖劃分為若干個分區(qū)； 提取各分區(qū)的圖像紋理，計算各分區(qū)的平均紋理灰度值，根據(jù)所述平均紋理灰度值對 各分區(qū)的圖像紋理進(jìn)行二值化處理； 根據(jù)二值化處理后的圖像紋理定位所述原始圖像中的車牌。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像的車牌定位方法，其特征在于，所述按照灰度值大小 將所述灰度圖劃分為若干個分區(qū)，包括： 將灰度值由高到低劃分為第一灰度區(qū)間、第二灰度區(qū)間和第Ξ灰度區(qū)間； 根據(jù)第一灰度區(qū)間、第二灰度區(qū)間和第Ξ灰度區(qū)間將所述灰度圖劃分為對應(yīng)的高亮分 區(qū)、較亮分區(qū)和較暗分區(qū)。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像的車牌定位方法，其特征在于，所述將灰度值由高到 低劃分為第一灰度區(qū)間、第二灰度區(qū)間和第Ξ灰度區(qū)間，包括： 通過預(yù)設(shè)灰度值確定所述第一灰度區(qū)間，得到所述灰度圖中與所述第一灰度區(qū)間對應(yīng) 的局見分區(qū)； 通過分割闊值確定所述第二灰度區(qū)間和第Ξ灰度區(qū)間，得到所述灰度圖中與所述第二 灰度區(qū)間對應(yīng)的較亮分區(qū)、W及所述灰度圖中與所述第Ξ灰度區(qū)間對應(yīng)的較暗分區(qū)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像的車牌定位方法，其特征在于，所述提取各分區(qū)的圖 像紋理，包括： 通過Sobel算子提取各分區(qū)的豎直紋理。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像的車牌定位方法，其特征在于，所述根據(jù)所述平均紋 理灰度值對各分區(qū)的圖像紋理進(jìn)行二值化處理，包括： 通過W下公式對各分區(qū)的圖像紋理進(jìn)行二值化處理：其中，（x，y)為像素點的坐標(biāo)，src(x，y)為像素點的像素值，dst(x，y)為像素點二值化 后的像素值，m為像素點所在分區(qū)的平均紋理灰度值，η為系數(shù)，取值范圍為[1.4,3.4]。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像的車牌定位方法，其特征在于，所述根據(jù)二值化處理 后的圖像紋理定位所述原始圖像中的車牌，包括： 按照預(yù)設(shè)的豎直紋理高度對二值化處理后的圖像紋理進(jìn)行過濾，根據(jù)過濾后的圖像紋 理定位所述原始圖像中的車牌。7. 基于圖像的車牌定位系統(tǒng)，其特征在于，包括： 轉(zhuǎn)換模塊，用于將包含車牌的原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖； 劃分模塊，用于按照灰度值大小將所述灰度圖劃分為若干個分區(qū)； 提取模塊，用于提取各分區(qū)的圖像紋理，計算各分區(qū)的平均紋理灰度值，根據(jù)所述平均 紋理灰度值對各分區(qū)的圖像紋理進(jìn)行二值化處理； 定位模塊，用于根據(jù)二值化處理后的圖像紋理定位所述原始圖像中的車牌。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像的車牌定位系統(tǒng)，其特征在于，所述劃分模塊包括： 劃分子模塊，用于將灰度值由高到低劃分為第一灰度區(qū)間、第二灰度區(qū)間和第Ξ灰度 區(qū)間；根據(jù)第一灰度區(qū)間、第二灰度區(qū)間和第Ξ灰度區(qū)間將所述灰度圖劃分為對應(yīng)的高亮 分區(qū)、較亮分區(qū)和較暗分區(qū)； 所述劃分子模塊包括： 區(qū)間子模塊，用于通過預(yù)設(shè)灰度值確定所述第一灰度區(qū)間，得到所述灰度圖中與所述 第一灰度區(qū)間對應(yīng)的高亮分區(qū)；通過分割闊值確定所述第二灰度區(qū)間和第Ξ灰度區(qū)間，得 到所述灰度圖中與所述第二灰度區(qū)間對應(yīng)的較亮分區(qū)、W及所述灰度圖中與所述第Ξ灰度 區(qū)間對應(yīng)的較暗分區(qū)。9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像的車牌定位系統(tǒng)，其特征在于，所述提取模塊還用于 通過W下公式對各分區(qū)的圖像紋理進(jìn)行二值化處理：其中，（X，y)為像素點的坐標(biāo)，src(X，y)為像素點的像素值，dst (X，y)為像素點二值化 后的像素值，m為像素點所在分區(qū)的平均紋理灰度值，η為系數(shù)，取值范圍為[1.4,3.4]。10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像的車牌定位系統(tǒng)，其特征在于，還包括： 過濾模塊，用于按照預(yù)設(shè)的像素高度對二值化處理后的圖像紋理進(jìn)行過濾，根據(jù)過濾 后的圖像紋理定位所述原始圖像中的車牌。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于圖像的車牌定位方法及其系統(tǒng)，通過將包含車牌的原始圖像的灰度圖，按照灰度值大小劃分為若干個分區(qū)，提取各分區(qū)的圖像紋理，計算各分區(qū)的平均紋理灰度值，根據(jù)所述平均紋理灰度值對各分區(qū)的圖像紋理進(jìn)行二值化處理，根據(jù)二值化處理后的圖像紋理定位所述原始圖像中的車牌，因此，有針對性地對各個分區(qū)的圖像紋理進(jìn)行處理，實現(xiàn)在不影響正常情況的前提下，兼顧過曝、逆光等情況的車牌定位，從而提高車牌定位的準(zhǔn)確度。
【IPC分類】G06K9/32
【公開號】CN105550684
【申請?zhí)枴緾N201510932550
【發(fā)明人】田飛, 梁曉宇, 王訓(xùn)平
【申請人】廣東安居寶數(shù)碼科技股份有限公司
【公開日】2016年5月4日
【申請日】2015年12月14日