一種車牌傾斜校正方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車牌傾斜校正方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國(guó)車輛保有量及交通出行的迅猛增長(zhǎng)，各種與交通管理相關(guān)的問(wèn)題也愈加 凸顯，交通狀況監(jiān)控、車輛實(shí)時(shí)定位、停車場(chǎng)車輛管理、機(jī)動(dòng)車違章查處等問(wèn)題的高效解決 越來(lái)越受到有關(guān)部門的重視，智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System，簡(jiǎn)稱 ITS)的出現(xiàn)有效的緩解了交通負(fù)荷、保證了交通安全、提高了運(yùn)輸效率，儼然成為當(dāng)前交通 管理發(fā)展的主要方向。
[0003] 車牌識(shí)別技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，在高速公路收費(fèi)、城市道路監(jiān) 控、停車場(chǎng)管理、車輛違章查處等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。車牌識(shí)別技術(shù)主要包括圖像預(yù)處 理、車牌定位、車牌傾斜校正、字符分割、字符識(shí)別等幾個(gè)部分，其中車牌傾斜校正是后續(xù)字 符有效分割和識(shí)別的重要基礎(chǔ)，傾斜校正的好壞將直接影響到車牌的整體識(shí)別率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提供一種車牌傾斜校正方法及裝置，以優(yōu)化車牌傾斜校正的效果。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供一種車牌傾斜校正方法，包括：
[0006] 確定目標(biāo)車輛的監(jiān)控圖像中的車牌區(qū)域圖像；
[0007] 分別在車牌區(qū)域圖像的上下兩部分中搜索車牌的上邊緣點(diǎn)和下邊緣點(diǎn)；
[0008] 分別對(duì)所述上邊緣點(diǎn)和下邊緣點(diǎn)進(jìn)行線性擬合，得到所述車牌區(qū)域圖像的上下兩 部分中的車牌邊界對(duì)應(yīng)的斜率和方差；
[0009] 根據(jù)所述車牌區(qū)域圖像上下兩部分的紋理集中度以及所述車牌區(qū)域圖像的上下 兩部分中的車牌邊界對(duì)應(yīng)的斜率和方差，確定車牌傾斜角度；
[0010] 根據(jù)所述車牌傾斜角度進(jìn)行車牌傾斜校正。
[0011 ]根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供一種車牌傾斜校正裝置，包括：
[0012] 第一確定單元，用于確定目標(biāo)車輛的監(jiān)控圖像中的車牌區(qū)域圖像；
[0013] 搜索單元，用于分別在車牌區(qū)域圖像的上下兩部分中搜索車牌的上邊緣點(diǎn)和下邊 緣點(diǎn)；
[0014] 擬合單元，用于分別對(duì)所述上邊緣點(diǎn)和下邊緣點(diǎn)進(jìn)行線性擬合，得到所述車牌區(qū) 域圖像的上下兩部分中的車牌邊界對(duì)應(yīng)的斜率和方差；
[0015] 第二確定單元，用于根據(jù)所述車牌區(qū)域圖像上下兩部分的紋理集中度以及所述車 牌區(qū)域圖像的上下兩部分中的車牌邊界對(duì)應(yīng)的斜率和方差，確定車牌傾斜角度；
[0016] 校正單元，用于根據(jù)所述車牌傾斜角度進(jìn)行車牌傾斜校正。
[0017] 應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例，在確定目標(biāo)車輛的監(jiān)控圖像中的車牌區(qū)域圖像后，通過(guò)分別 在車牌區(qū)域圖像的上下兩部分中搜索車牌的上邊緣點(diǎn)和下邊緣點(diǎn)，進(jìn)而，分別對(duì)上邊緣點(diǎn) 和下邊緣點(diǎn)進(jìn)行線性擬合，得到車牌區(qū)域圖像的上下兩部分中的車牌邊界對(duì)應(yīng)的斜率和方 差，并根據(jù)車牌區(qū)域圖像上下兩部分的紋理集中度以及所述車牌區(qū)域圖像的上下兩部分中 的車牌邊界對(duì)應(yīng)的斜率和方差，確定車牌傾斜角度，根據(jù)該車牌傾斜角度進(jìn)行車牌傾斜校 正，優(yōu)化了車牌傾斜校正效果。
【附圖說(shuō)明】
[0018] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種車牌傾斜校正方法的流程示意圖；
[0019] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種車牌傾斜校正裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0020] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種車牌傾斜校正裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0021] 圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種車牌傾斜校正裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022] 為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，并使本發(fā)明實(shí) 施例的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中技術(shù)方 案作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
[0023]請(qǐng)參見圖1，圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種車牌傾斜校正方法的流程示意圖，如 圖1所示，該車牌傾斜校正方法可以包括：
[0024] 步驟101、確定目標(biāo)車輛的監(jiān)控圖像中的車牌區(qū)域圖像。
[0025] 本發(fā)明實(shí)施例中，上述方法可以應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)中，例如，應(yīng)用于智能交通系 統(tǒng)中的后臺(tái)服務(wù)器。為便于描述，以下以上述方法的執(zhí)行主體為服務(wù)器為例進(jìn)行描述。
[0026] 本發(fā)明實(shí)施例中，目標(biāo)車輛并不特指某一車輛，而是可以指代任一進(jìn)行車牌傾斜 校正的車輛，本發(fā)明實(shí)施例后續(xù)不再?gòu)?fù)述。
[0027] 本發(fā)明實(shí)施例中，服務(wù)器采集到目標(biāo)車輛的監(jiān)控圖像之后，可以定位監(jiān)控圖像中 的車牌區(qū)域，以獲取車牌區(qū)域圖像。其中，在目標(biāo)車輛的監(jiān)控圖像中定位車牌區(qū)域的具體實(shí) 現(xiàn)可以參照現(xiàn)有車牌定位方法(如粗定位算法）中的相關(guān)實(shí)現(xiàn)，本發(fā)明實(shí)施例不做贅述。
[0028] 步驟102、分別在車牌區(qū)域圖像的上下兩部分中搜索車牌的上邊緣點(diǎn)和下邊緣點(diǎn)。
[0029] 本發(fā)明實(shí)施例中，服務(wù)器確定車牌區(qū)域圖像后，可以在車牌區(qū)域圖像的上下兩部 分中搜索車牌的上邊緣點(diǎn)和下邊緣點(diǎn)，以便于確定車牌的具體位置。
[0030] 作為一種可選的實(shí)施方式，上述步驟102中，分別在車牌區(qū)域圖像的上下兩部分中 搜索車牌的上邊緣點(diǎn)和下邊緣點(diǎn)，可以包括以下步驟：
[0031] 11)、將車牌區(qū)域圖像等分為上下兩部分；
[0032] 12)、從左到右逐列掃描上半部分圖像和下半部分圖像，并分別將上半部分圖像各 列中連續(xù)大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)量的白色像素點(diǎn)中最靠上的白色像素點(diǎn)，以及下半部分圖像各 列中連續(xù)大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)量的白色像素點(diǎn)中最靠下的白色像素點(diǎn)，確定為候選上邊緣點(diǎn) 以及候選下邊緣點(diǎn)；
[0033] 13)、采用基于統(tǒng)計(jì)信息的可信邊緣點(diǎn)篩選方式對(duì)候選邊緣點(diǎn)以及候選下邊緣點(diǎn) 進(jìn)行篩選，以確定車牌的上邊緣點(diǎn)和下邊緣點(diǎn)。
[0034] 在該實(shí)施方式中，服務(wù)器可以以圖像高度的1/2為界，將車牌區(qū)域圖像等分為上下 兩部分，并分別搜索上下兩部分圖像中的候選邊緣點(diǎn)（即可能是車牌邊緣的點(diǎn)），其具體搜 索方式可以如下：
[0035] a)、對(duì)于上半部分圖像:服務(wù)器可以對(duì)上半部分圖像從左往右逐列掃描，對(duì)于每一 列，則可以從上往下逐個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行掃描，以檢測(cè)白色像素點(diǎn)，若在某一列中，查找到連續(xù) 大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)量(該預(yù)設(shè)數(shù)量可以根據(jù)具體場(chǎng)景設(shè)定，以下描述為N)的白色像素點(diǎn)，則 將該連續(xù)大于或等于N個(gè)白色像素點(diǎn)中最靠上的白色像素點(diǎn)（即從上往下的第一個(gè)白色像 素點(diǎn)）確定為候選上邊緣點(diǎn)，其中，第i個(gè)候選上邊緣點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)可以分別記為 LocationUpX[i]和LocationUpY[i]〇
[0036] b、對(duì)于下半部分圖像:服務(wù)器可以對(duì)下半部分圖像從左往右逐列掃描，對(duì)于每一 列，則可以從下往上逐個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行掃描，以檢測(cè)白色像素點(diǎn)，若在某一列中，查找到連續(xù) 大于或等于N個(gè)白色像素點(diǎn)，則將該連續(xù)大于或等于N個(gè)白色像素點(diǎn)中最靠下的白色像素點(diǎn) (即從下往上的第一個(gè)白色像素點(diǎn))確定為候選下邊緣點(diǎn)，其中，第i個(gè)候選下邊緣點(diǎn)的橫縱 坐標(biāo)可以分別記為L(zhǎng)ocationDnX[ i ]和LocationDnY[ i ]。
[0037] 通過(guò)上述處理，服務(wù)器可以分別從上下兩部分圖像中搜索到若干候選上邊緣點(diǎn)和 候選下邊緣點(diǎn)。
[0038] 在該實(shí)施方式中，服務(wù)器搜索到候選上邊緣點(diǎn)和候選下邊緣點(diǎn)之后，可以根據(jù)位 置信息、紋理信息等對(duì)候選邊緣點(diǎn)進(jìn)行篩選，如采用基于統(tǒng)計(jì)信息的可信邊緣點(diǎn)篩選方式 對(duì)候選上邊緣點(diǎn)以及候選下邊緣點(diǎn)進(jìn)行篩選，其具體實(shí)現(xiàn)可以包括以下步驟：
[0039] 21)、分別計(jì)算上候選邊緣點(diǎn)和下候選邊緣點(diǎn)所在列的白色像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的平均值， 并將所在列的白色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)小于平均值的候選上邊緣點(diǎn)和候選下邊緣點(diǎn)刪除；
[0040] 22)、將一次篩選后的候選上邊緣點(diǎn)和候選下邊緣點(diǎn)中縱坐標(biāo)值為0或車牌區(qū)域圖 像高度的候選上邊緣點(diǎn)和候選下邊緣點(diǎn)刪除；
[0041] 23)、分別將二次篩選后的候選上邊緣點(diǎn)和候選下邊緣點(diǎn)中橫坐標(biāo)值的差值的絕 對(duì)值小于預(yù)設(shè)距離閾值的候選上邊緣點(diǎn)和候選下邊緣點(diǎn)刪除；
[0042] 24)、分別將三次篩選后的候選上邊緣點(diǎn)和候選下邊緣點(diǎn)中縱坐標(biāo)值不符合單調(diào) 性的候選上邊緣點(diǎn)和候選下邊緣點(diǎn)刪除。
[0043]以服務(wù)器對(duì)候選上邊緣點(diǎn)進(jìn)行篩選為例(候選下邊緣點(diǎn)的篩選可以同理得之），在 該實(shí)施方式中，服務(wù)器搜索到候選上邊緣點(diǎn)后，可以計(jì)算各候選上邊緣點(diǎn)所在列的白色像 素點(diǎn)個(gè)數(shù)的平均值A(chǔ)verUp:
[0044]
[0045] 其中，m為候選上邊緣點(diǎn)的總數(shù)，HistUp[i]為第i個(gè)候選上邊緣點(diǎn)所在列中白色像 素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。
[0046]服務(wù)器計(jì)算得到AverUp后，可以將所在列的白色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)小于該AverUp的候 選上邊緣像素點(diǎn)刪除，剩余的候選上邊緣點(diǎn)可以稱為一次篩選后的候選上邊緣點(diǎn)。
[0047]在該實(shí)施方式中，考慮到車牌定位不全可能會(huì)導(dǎo)致車牌候選邊緣點(diǎn)的縱坐標(biāo)為0 或車牌區(qū)域圖像高度（以車牌區(qū)域圖像的頂點(diǎn)為原點(diǎn)，車牌區(qū)域圖像所在平面內(nèi)水平方向 為橫坐標(biāo)軸、豎直方向?yàn)榭v坐標(biāo)軸），這些點(diǎn)對(duì)車牌傾斜角度的確定會(huì)產(chǎn)生較大干擾，因而， 服務(wù)器可以將一次篩選后的候選上邊緣點(diǎn)中縱坐標(biāo)為〇或車牌區(qū)域圖像高度的候選上邊緣 點(diǎn)刪除，剩余的候選上邊緣點(diǎn)可以稱為二次篩選后的候選上邊緣點(diǎn)。
[0048] 對(duì)于二次篩選后的候選上邊緣點(diǎn)，服務(wù)器可以進(jìn)一步計(jì)算各候選上邊緣點(diǎn)在水平 方向的距離，例如，第i +1個(gè)候選上邊緣點(diǎn)和第i個(gè)候選上邊緣點(diǎn)的在水平方向的距離為： LocationUpX[i+l]-LocationUpX[i]。服務(wù)器可以將二次