一种车牌定位方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字图像处理技术领域，更具体的说，是涉及一种车牌定位方法和装置。
【背景技术】
[0002]随着汽车在人们生活中被广泛的应用，基于一个车对应一个车牌，不管是在交通安全方面，还是日常道路管理方面，都可以通过道路上的摄像头扑捉通过摄像区域的车辆车牌，并通过识别车牌得到车牌上承载的信息，从而实现对车辆的管理。
[0003]目前，通常利用车牌的颜色完成对车牌的定位，但是，现有的车牌的颜色构成有蓝底白字，黄底黑字，黑底白字，白底黑字等，该定位方式在一定程度上受光照的影响，抗干扰能力较差。因此目前被广泛使用的车牌定位方式为:基于边缘轮廓的方式对车牌进行定位，其虽然对光照具有一定的稳定性，但也仅适用于较为简单的场景。由于黑白两色在车牌中属于常见色，在很多场景下会受到较多的颜色干扰，尤其是当车牌在图像中所占比例不是很大或者场景比较复杂的时候边缘信息比较丰富时，采用上述方式会产生边缘轮廓干扰，从而造成较高的误检率。
【发明内容】
[0004]有鉴于此，本发明提供了一种车牌定位方法和装置，以实现降低多场景下对车牌进行定位时的误检率的目的。
[0005]为实现上述目的，本发明提供如下技术方案:
[0006]一种车牌定位的方法，包括:
[0007]获取原始车牌图像，并利用所述原始车牌图像进行灰度转化，得到对应的灰度图；
[0008]对所述灰度图进行边缘提取并进行二值化处理，得到二值化后的边缘图；
[0009]利用所述边缘图和预设的三组颜色阈值搭配方案对所述原始车牌图像进行颜色搭配约束检测，并得到分别对应三组颜色阈值搭配方案的第一结果图，第二结果图和第三结果图；
[0010]对所述第一结果图至所述第三结果图上的各个字符像素进行或操作，得到对应的合并子图像；
[0011]提取所述合并子图像中的各个第一连通域，整合各个第一连通域对应的车牌候选区域为车牌候选区域集，其中，每一个第一连通域对应一个车牌候选区域；
[0012]计算所述车牌候选区域集的每一个车牌候选区域中的白色平均值和黑色平均值，将每一个车牌候选区域中得到的所述白色平均值和黑色平均值的搭配作为其自身的自适应颜色搭配方案，得到对应所述车牌候选区域集的N个自适应颜色搭配方案，其中，N的取值与提取的连通域的个数相同；
[0013]利用所述边缘图和所述N个自适应颜色搭配方案在所述原始车牌图像中对边缘点周边像素进行黑白颜色搭配约束颜色检测，得到对应各个自适应颜色搭配方案的颜色搭配方案结果图集G1^i，其中，i的取值范围为I?N;
[0014]提取所述颜色搭配方案结果图集G卜i的每一个颜色搭配方案结果图中的第二连通域，整合各个第二连通域对应的最终车牌候选区域为最终车牌候选区域集H1?i，其中，每一个第二连通域对应一个最终车牌候选区域；
[0015]对所述最终车牌候选区域集H卜i进行初步筛选，提取符合预设筛选条件的最终车牌候选区域进行整合，得到车牌区域集；
[0016]定位所述车牌区域集中的车牌字符区域，输出最终车牌区域集。
[0017]优选的，所述预设的三组颜色阈值搭配方案的生成过程包括:
[0018]统计不同场景下车牌上的黑白颜色的像素值，所述不同场景至少包括在强光环境下，在弱光环境下，在正常光照环境下；
[0019]利用统计所得的所述黑白颜色的像素值，预设高阈值范围，预设中阈值范围和预设低阈值范围，得到预设的三组颜色阈值搭配方案；
[0020]其中，所述预设高阈值范围为230?200，所述预设中阈值范围为180?120，所述预设低阈值范围为100?60。
[0021]优选的，利用所述边缘图和预设的三组颜色阈值搭配方案对所述原始车牌图像进行颜色搭配约束检测，并得到分别对应三组颜色阈值搭配方案的第一结果图，第二结果图和第三结果图，包括:
[0022]构造与所述原始车牌图像长宽相等的第一中间处理图像，将所述第一中间处理图像中的像素值初始化为O ;
[0023]基于所述三组颜色阈值搭配方案，分别遍历所述边缘图，当遇到边缘点，则执行标记操作；若未遇到所述边缘点，则继续执行遍历所述边缘图的步骤；其中，所述边缘点指像素值为I的点(X，y)；
[0024]得到执行标记操作过程中分别对应第一组颜色阈值搭配方案的第一结果图，对应第二组颜色阈值搭配方案的第二结果图，及对应第三组颜色阈值搭配方案的第三结果图；
[0025]所述标记操作包括:
[0026]检测所述第一中间处理图像中对应边缘点(X，y)的检测点，根据一组颜色阈值搭配方案中的颜色阈值判断所述检测点是否为白色，且所述检测点右侧是否有黑色，以及判断所述检测点是否为黑色，且所述检测点右侧是否有白色；
[0027]如为白色且右侧有黑色，则标记所述检测点为车牌字符起始像素，否则继续执行检测所述对应边缘点(X，y)的检测点；
[0028]如为黑色且右侧有白色，则标记所述检测点为车牌字符终止像素，否则继续执行检测所述对应边缘点(X，y)的检测点；
[0029]直至标记出所述第一中间处理图中的所述车牌字符起始像素和所述车牌字符终止像素后，将所述车牌字符起始像素和所述车牌字符终止像素之间位置的像素置为255，得到对应该组颜色阈值搭配方案的结果图。
[0030]优选的，利用所述边缘图和所述N个自适应颜色搭配方案在所述原始车牌图像中对边缘点周边像素进行黑白颜色搭配约束颜色检测，得到对应各个自适应颜色搭配方案的颜色搭配方案结果图集Ghi，其中，i的取值范围为I?N，包括:
[0031]构造与所述原始车牌图像长宽相等的第二中间处理图像，将所述第二中间处理图像中的像素值初始化为O ;
[0032]基于所述N个自适应颜色搭配方案，分别遍历所述边缘图，当遇到边缘点，则执行标记操作；若未遇到所述边缘点，则继续执行遍历所述边缘图的步骤；其中，所述边缘点指像素值为I的点(X，，I，);
[0033]得到执行标记操作过程中分别对应各个自适应颜色搭配方案的颜色搭配方案结果图集Ghi，其中，i的取值范围为I?N;
[0034]所述标记操作包括:
[0035]检测所述原始车牌图像中对应边缘点(x’，y’ )的检测点，根据一个自适应颜色搭配方案中的颜色阈值判断所述检测点是否为白色，且所述检测点右侧是否有黑色，以及判断所述检测点是否为黑色，且所述检测点右侧是否有白色；
[0036]如为白色且右侧有黑色，则标记所述检测点为车牌字符起始像素，否则继续执行检测所述对应边缘点(X’，y’ )的检测点；
[0037]如为黑色且右侧有白色，则标记所述检测点为车牌字符终止像素，否则继续执行检测所述对应边缘点(X’，y’ )的检测点；
[0038]直至标记出所述第二中间处理图中的所述车牌字符起始像素和所述车牌字符终止像素后，将所述车牌字符起始像素和所述车牌字符终止像素之间位置的像素置为255，得到对应该自适应颜色搭配方案的结果图。
[0039]优选的，对所述最终车牌候选区域集H1?1进行初步筛选，提取符合预设筛选条件的最终车牌候选区域进行整合，得到车牌区域集，包括:
[0040]针对所述最终车牌候选区域集H1?i中每一个最终车牌候选区域H 1进行长宽比例检测，若符合预设长宽比例筛选条件，则对所述最终车牌候选区域进行纹理检测，否则删除所述最终车牌候选区域，并对下一个最终车牌候选区域进行长宽比例检测，直至所有最终车牌候选区域都执行长宽比例检测；
[0041]若所述最终车牌候选区域符合纹理检测，则将所述最终车牌候选区域作为车牌待选区域，并提取至车牌待选区域集中，否则删除所述最终车牌候选区域，并对下一个最终车牌候选区域进行纹理检测；
[0042]获取并对所述车牌待选区域集中的每一个车牌待选区域进行角点检测，判断所述车牌待选区域中的角点个数是否满足阈值，若满足所述阈值，则将所述车牌待选区域作为车牌区域，否则删除所述车牌待选区域，并对下一个车牌待选区域进行角点检测，直至所有车牌待选区域都执行角点检测；
[0043]整合各个所述车牌区域，得到车牌区域集。
[0044]优选的，定位所述车牌区域集中的车牌字符区域，输出最终车牌区域集，包括:
[0045]获取最终车牌候选区域集H1?i中最终车牌候选区域的四个顶点坐标，计算车牌倾斜角度；
[0046]利用所述车牌倾斜角度对所述车牌区域集进行车牌倾斜校正；
[0047]在校正后的车牌区域集中检测角点位置，定位车牌字符区域，输出最终车牌区域集。
[0048]一种车牌定位装置，包括:
[0049]灰度转化单元，用于获取原始车牌图像，并利用所述原始车牌图像进行灰度转化，得到对应的灰度图；
[0050]二值化单元，用于对所述灰度图进行边缘提取并进行二值化处理，得到二值化后的边缘图；
[0051]第一颜色约束检测单元，用于利用所述边缘图和预设的三组颜色阈值搭配方案对所述原始车牌图像进行颜色搭配约束检测，并得到分别对应三组颜色阈值搭配方案的第一结果图，第二结果图和第三结果图；
[0052]或操作单元，用于对所述第一结果图至所述第三结果图上的各个字符像素进行或操作，得到对应的合并子图像；
[0053]第一提取连通域单元，用于提取所述合并子图像中的各个第一连通域，整合各个第一连通域对应的车牌候选区域为车牌候选区域集，其中，每一个第一连通域对应一个车牌候选区域；
[0054]计算单元，用于计算所述车牌候选区域集的每一个车牌候选区域中的白色平均值和黑色平均值，将每一个车牌候选区域中得到的所述白色平均值和黑色平均值的搭配作为其自身的自适应颜色搭配方案，得到对应所述车牌候选区域集的N个自适应颜色搭配方案，其中，N的取值与提取的连通域的个数相同；
[0055]第二颜色约束检测单元，用于利用所述边缘图和所述N个自适应颜色搭配方案在所述原始车牌图像中对边缘点周边像素进行黑白颜色搭配约束颜色检测，得到对应各个自适应颜色搭配方案的颜