标识牌图像二值化方法及其装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本申请涉及图像数据处理领域，尤其涉及到一种标识牌图像二值化方法及其装置。
【背景技术】
[0002]随着居民收入的不断提高，城市规模不断扩大，城市中的机动车数目也在不断的迅速增长。随之而来的是城市道路交通流量不断增大，交通事故、交通阻塞等问题日益严重。传统上的管理方式已经不能满足日益增长的需求，由此，智能交通系统应运而生。智能交通中的车牌识别或者路标识别技术是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域中应用的重要研究课题。以车牌识别为例，在车牌识别系统中，主要可以分为较为独立的三个环节:车牌定位、字符分割、字符识别。车牌字符分割中有一项重要的工作是对车牌图像进行二值化的预处理。
[0003]在车牌预处理这个阶段，车牌二值化是较关键的步骤，车牌因为受到光线不均、定位不准确等干扰因素的影响，二值化结果往往会不够理想。公开号为CN101154270的中国发明专利公开了一种基于补偿原理和中心区域扫描的车牌二值化方法，主要包括如下步骤:(1)车牌图像增强，运用灰度直方图和灰度拉伸变换对车牌区域进行处理以实现对车牌中字符区域的增强；(2)采用基于光照补偿原理的二值化方法对增强后的车牌进行二值化:(A)计算增强后车牌的灰度直方图，然后计算字符象素点和背景象素点的灰度级gl和g2以及增强后的车牌图像的均值和标准差；(B)计算光照补偿函数f(L) ；(C)计算二值化的阈值，并对对增强后的车牌图像进行二值化；(3)采用中心区域扫描法对车牌进行处理:(a)确定车牌中心区域的位置；(b)计算二值车牌区域水平方向黑白线段长度之和，并统计黑、白线段的各自最大长度；(c)比较黑、白线段的最大长度，判断原始车牌类型是白底黑字还是黑底白字；(d)根据上述结果确定最终车牌二值化图像。
[0004]利用补偿原理和中心区域扫描的方法对车牌进行二值化，可以很好的抑制光照对二值化结果的影响。但是这种方法实现起来相对复杂，因此需要提供一种复杂度低但能够对光照有鲁棒性的车牌二值化方法。
【发明内容】
[0005]本申请提供一种标识牌图像二值化方法及其装置，以减少光照对二值化结果的影响，并较容易实现。
[0006]根据本申请的第一方面，本申请提供一种标识牌图像二值化方法，标识牌图像包括前景字符和前景字符的背景图像，二值化方法包括:
[0007]图像获取步骤，获取标识牌图像的灰度数据；
[0008]全局阈值确定步骤，确定标识牌图像指定区域的全局阈值；
[0009]局部阈值计算步骤，计算指定区域各像素点的局部阈值；
[0010]最终阈值计算步骤，根据全局阈值和各像素点的局部阈值计算各像素点的最终阈值；
[0011]指定区域二值化步骤，基于各像素点对应的灰度值和最终阈值对该像素点进行二值化处理。
[0012]根据本申请的第二方面，本申请提供另一种标识牌图像二值化方法，包括:
[0013]图像获取步骤，获取标识牌图像；
[0014]标识牌种类判别步骤，根据获取的标识牌图像判别标识牌种类，其中，标识牌种类为背景图像种类，包括白色标识牌和非白色标识牌；
[0015]如果判别标识牌种类为非白色标识牌，则执行步骤如下:
[0016]图像转换步骤，将获取的标识牌图像转换为灰度图像；
[0017]全局阈值确定步骤,确定灰度图像指定区域的全局阈值；
[0018]局部阈值计算步骤，计算指定区域各像素点的局部阈值；
[0019]最终阈值计算步骤，根据全局阈值和各像素点的局部阈值计算各像素点的最终阈值；
[0020]指定区域二值化步骤，基于各像素点对应的灰度值和最终阈值对该像素点进行二值化处理。
[0021]根据本申请的第三方面，本申请提供一种标识牌图像二值化装置，包括:
[0022]图像获取模块，用于获取标识牌图像的灰度数据；
[0023]全局阈值确定模块，用于确定标识牌图像指定区域的全局阈值；
[0024]局部阈值计算模块，用于计算指定区域各像素点的局部阈值；
[0025]最终阈值计算模块，用于根据全局阈值和各像素点的局部阈值计算该像素点的最终阈值；
[0026]指定区域二值化模块，用于基于各像素点对应的灰度值和最终阈值对该像素点进行二值化处理。
[0027]根据本申请的第四方面，本申请提供另一种标识牌图像二值化装置，包括:
[0028]图像获取模块，用于获取标识牌图像；
[0029]标识牌种类判别模块，用于根据获取的标识牌图像判别标识牌种类，其中，标识牌种类为背景图像种类，包括白色标识牌和非白色标识牌，如果判别标识牌种类为非白色标识牌，则触发灰度转换模块；
[0030]灰度转换模块用于将获取的标识牌图像转换为灰度图像；
[0031]全局阈值确定模块，用于确定灰度图像指定区域的全局阈值；
[0032]局部阈值计算模块，用于计算指定区域各像素点的局部阈值；
[0033]最终阈值计算模块，用于根据全局阈值和各像素点的局部阈值计算各像素点的最终阈值；
[0034]指定区域二值化模块，用于基于各像素点对应的灰度值和最终阈值对该像素点进行二值化处理。
[0035]本申请的有益效果是:根据本申请提供的标识牌图像二值化方法/装置，采用全局阈值和局部阈值的结合获得指定区域的各像素点的最终阈值，基于各最终阈值对指定区域的各像素点进行二值化。由于全局阈值能够放映出标识牌图像整体的光照情况，而局部阈值能够反映出单个像素点所处局部区域的纹理细节，能够减少光照不均匀对二值化结果的影响，并且该方法较为容易实现。
[0036]进一步，通过预先判断出标识牌种类，从而便于选取合适的二值化方案，提高效率、改善效果。
【附图说明】
[0037]图1为本申请实施例一公开的标识牌图像二值化装置结构框图；
[0038]图2为本申请实施例一公开的标识牌图像二值化方法流程图；
[0039]图3为本申请实施例一标识牌图像轮廓示意简图；
[0040]图4为本申请实施例一指定区域个像素最终阈值计算的一种方案流程图；
[0041]图5为本申请实施例二公开的标识牌图像二值化装置结构框图；
[0042]图6为本申请实施例二公开的标识牌图像二值化方法流程图
【具体实施方式】
[0043]下面通过【具体实施方式】结合附图对本发明作进一步详细说明。
[0044]实施例一:
[0045]在智能交通领域，通过计算机视觉与模式识别技术对标识牌(车牌或路标等)的识别尤显重要。通常而言，标识牌图像包括前景字符和前景字符的背景图像。前景字符包括文字、数字、和/或图案等。计算机视觉与模式识别系统需要对标识牌图像进行二值化，从而区分出前景字符和背景图像，以便于后续实现前景字符的识别。
[0046]请参考图1，为本实施例公开的一种标识牌图像二值化装置结构框图，包括:图像获取模块1、全局阈值确定模块2、局部阈值计算模块3、最终阈值计算模块4和指定区域二值化模块5。
[0047]图像获取模块1用于获取标识牌图像的灰度数据；
[0048]全局阈值确定模块2用于确定标识牌图像指定区域的全局阈值；全局阈值基于标识牌本身特性确定，例如全局阈值与标识牌上前景字符的多少和/或大小、以及标识牌当前的整体光照情况有关，全局阈值对指定区域中所有像素点的二值化具有约束作用；
[0049]局部阈值计算模块3用于计算指定区域各像素点的局部阈值；局部阈值与像素点个体所处区域的当前光照情况有关，其只对该像素点的二值化具有约束作用，能够反映出该像素点所处区域的纹理细节；
[0050]最终阈值计算模块4用于根据全局阈值和各像素点的局部阈值计算各像素点的最终阈值，各像素点的最终阈值分别为全局阈值和各像素点局部阈值的加权值，优选为均值；
[0051]指定区域二值化模块5用于基于各像素点对应的灰度值和最终阈值对该像素点进行二值化处理。
[0052]在优选的实施例中，该装置还包括边缘区域二值化模块6，边缘区域二值化模块6用于获取边缘区域待求像素点最临近的已知最终阈值的像素点，并将该像素点的最终阈值作为该待求像素点的最终阈值；基于待求像素点的灰度值和最终阈值对该待求像素点进行二值化处理。其中，边缘区域为获取的标识牌图像中指定区域外的图像区域。
[0053]在一种具体实施例中，全局阈值确定模块2包括:比例获取单兀和全局阈值选取单元。其中，比例获取单元用于获取预定基准，预定基准为用于表征指定区域的前景字符与背景图像所占面积的大小比例的数值区间或数值；全局阈值选取单元用于根据指定区域图像的所有像素点的灰度分布，确定出一灰度值，该灰度值使得大于该灰度值的像素点数与小于该灰度值的像素点数之比符合预定基准，将该灰度值选取为指定区域的全局阈值。需要说明的是，当预定基准为数值区间时，所称符合预定基准是指落入数值区间范围；当预定基准为