复杂背景下快速车牌定位方法研究

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1、’’第!(卷’第)期计’算’机’仿’真!""%年)月’’文章编号：&""%$*(+,（!""%）")$"!#%$"+复杂背景下快速车牌定位方法研究鹿晓亮，陈继荣（中国科学技术大学电子工程与信息科学系，安徽合肥!(""!)）摘要：在-./颜色空间内，根据车牌图像的纹理特征，充分利用车牌图像的三个分量彩色信息，提出了一种基于彩色边缘的车牌定位方法。该方法利用车牌区域竖直边缘异常丰富的特点，采用一种针对性很强的边缘提取算子，对-，.和/三个颜色分量分别进行竖直边缘提取；三个分量图像竖直边缘提取之后，依据一定的准则，融合三个竖直边缘图像，得到原彩色图像的边缘。试验结果表明

2、，与一般的单纯灰度图像边缘提取相比，该方法能更准确地定位车牌；并且经边缘提取之后，非车牌区域的边缘所剩很少，使车牌区域搜索部分变得异常简单，从而极大地减少了系统的运算负担和时间开销，满足系统实时性的要求。关键词：车牌识别；颜色空间；竖直边缘提取；车牌搜索中图分类号：01(*&’’文献标识码：2!"#$%&’(#")*#$)’+,%$-’./+.%01’23"%45#(670’/+.3.4567$8569:，;<=>?5$@79:（=8ABC@795BD=9:59AA@59:EF9G7@H6C579IB5A9BAJAKCL7G.I0;，

3、)，;M596）859:;81:：O6P59:NDA7GCMACAQCN@ABM6@6BCA@5DC5BD69RCMAB787@59G7@H6C5797GK86CA5H6:AD，CM5DK6KA@:5SAD7NC69ATHACM7R，TM5BM5DU6DAR79CMAB787@$AR:A59CMADK6BA7G-./，C7AQC@6BC85BA9DAK86CALV5@DC8W，TAB6@@W7NCSA@C5B68AR:ARACABC57979CMACM@AAB7HK79A9CD7G-，.69R/UAB6NDACMASA@C5B68AR:AD59CMA85BA9DA

4、K86CA6@A66@ASA@W6UN9R69CL2CCMAD6HAC5HA，69ATDAC7G6@5CMHAC5B7KA@6C7@DTM5BMH6598W65H6CCMASA@C5B68AR:AD6@A6KXK85ARLIAB79R8W，TAB7HU59ACMACM@AAAR:AH6KDC7:ACMA@N9RA@6BA@C659:N5RA859A，69RCMNDCMAAR:AH6K7GCMAB787@5H6:A5D:7CL=QKA@5HA9C68@ADN8CDDM7TCM6CCM5DHACM7RB69AQC@6BC85BA9DAK86CAH7@AAQ6BC8WB

5、7HK6@ART5CMC@6R5C57968AR:ARACABC579TM5BM798W6KK85ADCMAB7HK79A9C7G-LVN@CMA@H7@A，798W85CC8A7GCMA979$K86CAAR:A5D8AGC6GCA@CMAB787@$AR:ARACABC579，D7CMAG7887T59:DA6@BM59:G7@CMA85BA9DAK86CAUAB7HADHNBMA6D5A@69RCMAB7HXKNC6C579876R5D:@A6C8W@ARNBARL<=>?@;A9：186CA@AB7:95C579；;787@DK6BA；/A@C5B68AR

6、:ARACABC579；186CADA6@BM59:BC引言另外，如果车牌图像背景比较复杂，存在诸多和车牌颜色类智能交通系统（F0I）是当前交通管理发展的主要方向。似的区域，那么单纯根据颜色信息搜索车牌则会变为徒劳。车牌识别（31Y）技术则是整个智能交通系统的核心，其发展基于纹理的车牌定位方法利水平对于F0I的发展有着举足轻重的影响。在整个车牌识用车牌区域边缘丰富的特点进行边缘提取，进而确定车别流程中，车牌的定位又是最至关重要的一步。牌的位置。文献［(］［+］提出了一种基于灰度图像纹理特征车牌的定位是一种复杂背景下的目标提取问题，背景包的车牌定位方法。括车牌区域周

7、围的车身以及车辆周围的场景。目前，国内外本文在-./颜色空间内，首先分别对三个颜色分量进对此进行了一些研究，主要采用基于颜色的车牌定位方法和行竖直方向的边缘提取，继而融合所得到的三个边缘图像，基于纹理的车牌定位方法。前者需要根据车牌的特点（蓝获取原彩色图像的边缘图。与文献［(］所提出方法相比，利牌，黄牌，黑牌，白牌）定义颜色空间。这种方法运算简单，容用本文所提出的方法进行边缘提取之后，非车牌区域的边缘易实现。然而很多时候，颜色空间的定义并不容易，诸如阴所剩无几，使随后的车牌区域搜索变得非常容易和简单。本影以及光照变化等因素会使颜色空间的界定变得异常困难。文方法的流

8、程图如图&