基于自适应投影方法的快速车牌定位

《基于自适应投影方法的快速车牌定位》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、维普资讯http://www.cqvip.com第32卷第3期红外与激光工程2003年6月Vo1．32No．3InfraredandLaserEngineeringJun．2003基于自适应投影方法的快速车牌定位冯国进，顾国华，郑瑞红(南京理工大学电光学院，江苏南京210094)摘要：定位是车牌识别技术的关键。针对传统投影方法的不足，提出了一种基于自适应峰区检测与投影的快速车牌定位方法，首先得到候选车牌区，然后根据车牌区的特征筛选出车牌区。实验结果表明该方法能对车牌快速准确定位。关键词：车牌定位；图像分割；车牌识别；投影中图分类号：TP391．4文献标识码：B文章编号：1007-2276(2o

2、03)03—0285—03FastlicenseplatelocationalgorithmbasedonadaptiveprojectionFENGGuo-jin，GUGuo-hua，ZHENGRui—hong(InstituteofElectronicOptics，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China)Abstract：Licenseplatelocationisessentialinlicenseplaterecognition．Aalgorithmforli—censeplatelocationbased

3、onadaptivesignalpeaksdetectionandprojectionisputforwardinviewoftheshortcomingofgeneralprojectionmethod．Firstly，theinputimagewassegmentedhori—zontallybyprojection．Thenverticalprojectionwasusedtoobtainpotentialregionswithlicense．Intheend，falseregionsweredeleted．Experimentalresultsprovethatthealgorithm

4、iseffective．Keywords：Licenselocation；Imagesegmentation；Licenserecognition；Projection计算复杂；彩色分割的计算量大，而且由于车牌及其1引言背景颜色多样，难以对各种图像进行统一处理；投影方法虽简单，但存在许多不足。文中在分析投影法缺目前车牌定位的方法有：边缘检测口]、Hough变点的基础上，提出一种基于自适应峰区检测与投影的换、神经网络、彩色分割等。边缘检测的关键在于设快速定位方法。计一种适合字符的检测算子，一般的边缘检测算法即分析车牌图像很容易发现其明显特征：使结合形态学方法得到的结果仍非常复杂，难以突出(1)车

5、牌呈规则的矩形(440×140，7～8个字符车牌区域；车牌图像直线众多，而且车牌区可能被噪均匀排列)；声污染，导致Hough变换定位精度不高；神经网络法(2)车牌区对比强烈；收稿日期：2002一10—2O；修订日期：2002一II-05作者筒介：冯国进(1978一)，男，江西习lI昌人，硕士研究生，主要从事图像处理、模式识别、光电信息等研究。维普资讯http://www.cqvip.com红外与激光工程第32卷(3)汽车背景往往水平纹理丰富，而车牌区则有f(n)J2滑动，定义第，l点信号变化量Var(n)为用前较多竖向纹理。N个值的平均减去后N个值的平均取绝对值，即：突出车牌图像的这些特征是检

6、测车牌区域的关键。参考文献[2，3]提出了一维水平边缘检测算子。∑)=l+)一—)l(1)文中提出了一种基于邻点灰度差异放大的车牌定位mfil算子，有效地利用了这些特征。同时记录各点变化符号(+或一)，用Sgn(n)表示得到的第点的变化符号，然后对Var()求取局部峰2自适应投影方法值点。局部峰值点用数组表示，第i个峰区的起止点(Rf1’R‘)JArk中得到。这里要遵循几条规则：2．1传统的投影方法(1)峰区的起止点(RR。)的Var(，1)值满足传统的投影方法采用两级定位算法]：垂直定位IVr(Rf1)一Vr(R。)I

7、)一r(rk+1)I0。点，沿由下到上的方向根据经验阈值搜索投影曲线，白适应投影方法是通过白适应求取垂直投影最即可