一种车牌识别方法
【专利摘要】本发明涉及一种车牌识别方法。本发明方法包括以下步骤：步骤1、采集车辆图像；步骤2、于所述车辆图像中定位车牌所在区域；步骤3、于车牌所在区域中分割成字符块；步骤4、识别所述字符块。通过对本发明技术方案的实施，可以获得以下技术效果：自动完成车牌识别，节省人力；识别速度快，识别精度高，提高了车牌识别的效率。
【专利说明】—种车牌识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种图像处理方法，尤其涉及一种车牌识别方法。
【背景技术】
[0002]随着人民生活水平的提高和经济的发展，机动车的数量逐年增多，道路交通成为人们日益关注的问题。为了解决道路交通问题，一种准确、高效的新型运输系统——智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称 ITS)应运而生。
[0003]智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)是集成先进传感器技术、数据传输技术、计算机图像处理等技术，建立的一种在大范围内、全方位、全时段发挥作用的综合交通运输管理系统。
[0004]车牌识别是智能交通系统的基础部分，但是现有技术中车牌识别通常是通过人工完成的，使整个智能交通系统出现信息处理的瓶颈。且人工识别车牌耗时长，消耗人力，效率低。
【发明内容】
[0005]针对现有的车牌识别方法存在的问题，本发明提供的技术方案的主要目的是:提供一种基于图像处理技术的自动完成识别的车牌识别方法。
[0006]为了实现上述目的，本发明采用了如下的技术方案:
一种车牌识别方法，其中，包括以下步骤:
步骤1、采集车辆图像；
步骤2、于所述车辆图像中定位车牌所在区域；
步骤3、于车牌所在区域中分割成字符块；
步骤4、识别所述字符块。
[0007]本发明的另一方面，对所述步骤I中采集的所述车辆图像进行预处理以去除所述车辆图像中的噪声。
[0008]本发明的另一方面，所述步骤2中，于所述车辆图像中定位车牌所在区域包括以下步骤:
步骤21、将所述车辆图像从RGB彩色模型转换为HIS彩色模型；
步骤22、根据车牌的颜色特征，设定HIS色彩空间的各分量的阈值，去除不符合条件的区域，以得到候选区域；
步骤23、根据车牌中字符颜色特征和背景颜色特征检测所述候选区域以获得所述候选区域的边缘；
步骤24、利用车牌的几何特征，去掉边缘形状不符合的所述候选区域，并得到车牌图
像；
步骤25、对得到的车牌图像进行投影，以得到车牌于所述车辆图像上的起始位置，并定位到车牌所在区域。[0009]本发明的另一方面，于所述步骤25后对所述车辆图像进行倾斜校正，具体包括如下步骤:
步骤a、通过霍夫变换获得所述车辆图像的倾斜角度；
步骤b、根据获得的倾斜角度旋转车牌所在区域的图像。
[0010]本发明的另一方面，所述步骤3中分割成字符块具体包括以下步骤:
步骤31、对车牌所在区域的图像进行二值化操作得到二值化图像；
步骤32、对所述二值化图像进行连通域标记；
步骤33、对标记的连通域块进行分析得出字符块。
[0011]本发明的另一方面，所述步骤4中识别所述字符块具体包括以下步骤:
步骤41、提取字符块的特征；
步骤42、采用SVM分类器识别字符块；
步骤43、通过区分相似字符的特殊特征对相似字符进行二次识别；
步骤44、根据车牌字符的排列特点对每个字符进行对应识别；
步骤45、将识别结果组合得到车牌号码。
[0012]本发明的另一方面，所述步骤b中根据以下公式旋转车牌所在区域的图像:
【权利要求】
1.一种车牌识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤: 步骤1、采集车辆图像； 步骤2、于所述车辆图像中定位车牌所在区域； 步骤3、于车牌所在区域中分割成字符块； 步骤4、识别所述字符块。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于:对所述步骤I中采集的所述车辆图像进行预处理以去除所述车辆图像中的噪声。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于:所述步骤2中，于所述车辆图像中定位车牌所在区域包括以下步骤: 步骤21、将所述车辆图像从RGB彩色模型转换为HIS彩色模型； 步骤22、根据车牌的颜色特征，设定HIS色彩空间的各分量的阈值，去除不符合条件的区域，以得到候选区域； 步骤23、根据车牌中字符颜色特征和背景颜色特征检测所述候选区域以获得所述候选区域的边缘； 步骤24、利用车 牌的几何特征，去掉边缘形状不符合的所述候选区域，并得到车牌图像； 步骤25、对得到的车牌图像进行投影，以得到车牌于所述车辆图像上的起始位置，并定位到车牌所在区域。
4.如权利要求3所述方法，其特征在于:所述步骤25后对所述车辆图像进行倾斜校正，具体包括如下步骤: 步骤a、通过霍夫变换获得所述车辆图像的倾斜角度； 步骤b、根据获得的倾斜角度旋转车牌所在区域的图像。
5.如权利要求1所述方法，其特征在于:所述步骤3中分割成字符块具体包括以下步骤: 步骤31、对车牌所在区域的图像进行二值化操作得到二值化图像； 步骤32、对所述二值化图像进行连通域标记； 步骤33、对标记的连通域块进行分析得出字符块。
6.如权利要求5所述方法，其特征在于:所述步骤4中识别所述字符块具体包括以下步骤: 步骤41、提取字符块的特征； 步骤42、采用SVM分类器识别字符块； 步骤43、通过区分相似字符的特殊特征对相似字符进行二次识别； 步骤44、根据车牌字符的排列特点对每个字符进行对应识别； 步骤45、将识别结果组合得到车牌号码。
7.如权利要求4所述方法，其特征在于:所述步骤b中根据以下公式旋转车牌所在区域的图像:COS & Slll & JTqyx_ -~sm Θ cos θ_ J0 _其中，OcI,Λ)为旋转后坐标，(?.:?)为旋转前坐行C1是旋转角度。
8.如权利要求5所述方法，其特征在于:所述步骤31中，对车牌所在区域的图像进行二值化操作采用最大类间方差二值化算法。
9.如权利要求5所述方法，其特征在于:所述步骤32中，对所述二值化图像进行连通域标记采用行程码方法标记。
10.如权利要求6所述方法，其特征在于:所述步骤41中，通过逐像素点位置特征和分块统计特征的方法提 取字符块的特征。
【文档编号】G08G1/017GK104036241SQ201410241341
【公开日】2014年9月10日 申请日期:2014年5月30日 优先权日:2014年5月30日
【发明者】姜永栎 申请人:宁波海视智能系统有限公司