专利名称：处置车牌色彩退化的图像清晰度增强方法
技术领域：
本发明涉及一种车牌图像处理方法，具体地说是一种处置车牌色彩退化的图像清 晰度增强方法。
背景技术：
目前，机动车号牌是由各省组织生产的，由各地公安交通管理部门负责发放。综合 我国各地机动车号牌应用特点，各地生产的机动车号牌在色彩上并不完全一致。事实上，从 色彩构成的原理来说，即使是使用同一种颜色配方，在不同时间受环境影响也会在颜色上 产生细微差异。路面上行驶的机动车号牌虽然在式样上大致相同，但车牌颜色不尽相同，并 且由于各地车牌制造工艺的不同，故机动车号牌在使用一段时间后不可避免产生车牌底色 发白、颜色变浅变花等问题，这给机动车号牌图像自动识别带来了不少困难。通过对公路机 动车交通技术监控设备拍摄的机动车通行记录图像统计表明，我国路面行驶的机动车号牌 有8% -10%存在车牌色彩退化现象。因此，机动车号牌是机动车上路行驶的身份证，提高 色彩退化的车牌图像自动识别水平是深化道路交通技术监控设备应用的内在要求，更是图 像信息化应用的前提。
发明内容
本发明的目的是为了提高色彩退化后的车牌图像清晰度，解决色彩退化后的车牌 图像计算机自动识别准确率低下难题，提供一种处置车牌色彩退化的图像清晰度增强方 法，用于机动车号牌模糊图像自动识别过程中对车牌色彩退化后的机动车号牌图像进行清 晰度快速增强，为快速、准确、自动提取车牌字符信息奠定基础，适用于对道路交通技术监 控设备记录的图像进行智能化、信息化处理和分析。按照本发明提供的技术方案，所述处置车牌色彩退化的图像清晰度增强方法 如下首先对待处理的24位车牌真彩图每个像素点由R、G、B三个色值根据公式Y = 0. 299R+0. 587G+0. 114B提取新的亮度特征值Y，并将Y值作为新的车牌图像像素数据，从而 形成8位色彩的车牌图像灰色重构图；然后，对所述车牌图像灰色重构图进行色彩优化和 增强处理，形成车牌图像清晰度增强图，具体为(1)建立所述车牌图像灰色重构图的图像像素点数组V[WXH]，其中W为图像宽度 值，H为图像高度值，像素点数据从V
开始按照从左到右、从上倒下的顺序存储；(2)按照水平方向连续取所述车牌图像灰色重构图中的两个像素点值，即 V[IXW+J]、V[IXW+J+1]，其中I的取值为0到H-l，J的取值为0到W-I ；(3)判断所取得的两个像素点值的最大者MAXl JfMAXl赋给V[J+1]；(4) J的值增加1，判断J < W-2是否成立，是则转步骤2，否则进入步骤5 ；(5) I的值增加1，判断I < H是否成立，是则转步骤2，否则进入步骤6 ；(6)按照垂直方向连续取所述车牌图像灰色重构图中的两个像素点值，即 V[IXW+J]、V[(I+1) XW+J]；
(7)判断所取得的两个像素点值的最大者MAX2，将MAX2赋给V[IXW+J]；(8) J的值增加1，判断J < W是否成立，是则转步骤6，否则进入步骤9 ；(9) I的值增加1，判断I < H-2是否成立，是则转步骤6，否则进入步骤10 ；(10)将新形成的图像像素点数组V[WXH]取代原车牌图像灰色重构图中相应位 置的像素点值，形成车牌图像清晰度增强图。本发明的优点是由于本发明所述的处置车牌色彩退化的图像清晰度增强算法与 原始车牌图像灰度图无关，避免出现因车牌色彩变化而导致图像字符信息混乱，从而大大 提高了车牌图像字符信息自动识别准确率。
具体实施例方式由于专利申请文件对附图
的要求，本说明书未提供处理过程中的车牌图像作为附 图，可依审查员的要求提供这些图像以展现每一步处理的效果。采集到的车牌图像上的色彩已发生大面积退化的情况，给精确字符信息自动识别 带来了难度。但按照本发明的处置车牌色彩退化的图像清晰度增强方法，将原始24位真彩 的车牌图像进行红、绿、蓝三色不同比例特征进行灰度重构，形成新的灰色重构图，将灰色 重构图分别从水平、垂直方向进行色彩优化和增强处理，形成车牌图像清晰度增强图，为快 速、准确、自动识别出色彩退化后的车牌图像字符信息奠定基础。本发明的待处理图像为24位的车牌真彩图。中华人民共和国公共安全行业标准 《中华人民共和国机动车号牌》(GA36-2009)规定了常用的十九种机动车号牌式样。小型汽 车号牌颜色为蓝底白字，而待处理图像中的车牌色彩已发生退化变形，底色与字符颜色之 间色差并不十分明显。按照三基色原理，24位真彩图中的单个像素值是按照红(R)、绿(G)、蓝(B)三种色 值存贮的，取红、绿、蓝三个色值中的一个数值，可重新形成新的号牌图像，即形成8位色彩 的灰度图。但是这样的车牌图像的灰度图中的字符边界轮廓不清晰。如果在此基础上进行 车牌识别，则不仅会造成字符自动识别时间加长，而且也会降低字符信息自动识别准确率。本发明使用车牌图像灰色重构图。按照三基色原理，取红、绿、蓝三个色 度值R、G、B不同比例，形成新的灰色重构图像。具体由色彩系统的亮度公式Y = 0. 299R+0. 587G+0. 114B提取新的亮度特征值Y，并按照像素点次序作为新的车牌图像数 据，从而形成8位色彩的车牌图像灰色重构图。这样的灰色重构图中，车牌字符边界轮廓虽 然较清晰，但车牌图像色彩不均勻，仍然不利于车牌图像中的字符分割。根据所述车牌图像灰色重构图中像素点值分布特征，分别按照水平、垂直方向对 车牌图像数据进行色彩优化和增强处理，形成车牌图像清晰度增强图。具体步骤为(1)建立所述车牌图像灰色重构图的图像像素点数组V[WXH]，其中W为图像宽度 值，H为图像高度值，像素点数据从V
开始按照从左到右、从上倒下的顺序存储；(2)按照水平方向连续取所述车牌图像灰色重构图中的两个像素点值，即 V[IXW+J]、V[IXW+J+1]，其中I的取值为0到H-l，J的取值为0到W-I ；(3)判断所取得的两个像素点值的最大者MAX1，并将所取得的最大者MAXl赋给 V[J+1]；(4)向水平方向推进一个像素点(即令J的值增加1)，判断水平方向是否结束，即判断J < W-2成立则转步骤2，不成立则进入步骤5 ；(5)向垂直方向推进一行(即I的值增加1)，判断垂直方向是否结束，即判断I < H 成立则转步骤2，不成立则进入步骤6 ；(6)按照垂直方向连续取所述车牌图像灰色重构图中的两个像素点值，即 V[IXW+J]、V[(I+1) Xff+J]；(7)判断所取得的两个像素点值的最大者MAX2并将所取得的最大者MAX2赋给 V[IXff+J]；(8)向水平方向推进一个像素点(即J的值增加1)，判断水平方向是否结束，即判 断J < W成立则转步骤6，不成立则进入步骤9 ；(9)向垂直方向推进一行(即I的值增加1)，判断垂直方向是否结束，即判断I < H-2 (图像高度)成立则转步骤6，不成立则进入步骤10 ；(10)将所形成的图像像素点数组V[WXH]取代原车牌图像灰色重构图中相应位 置的像素点值，形成新的车牌图像数据，即车牌图像清晰度增强图。按照车牌字符构造标准来对得到的车牌图像清晰度增强图中的车牌字符进行分 割，一个字符为一块；再将分割好的字符图像分别转换为黑白二色图，即能准确识别车牌中 的全部字符信息。本发明解决了车牌色彩退化后的图像清晰度增强难题，提高了车牌色彩退化后的 车牌图像自动识别准确率，为深化道路交通技术监控设备应用提供了技术支持。
权利要求
一种处置车牌色彩退化的图像清晰度增强方法，其特征是首先对待处理的24位车牌真彩图每个像素点由R、G、B三个色值根据公式Y＝0.299R+0.587G+0.114B提取新的亮度特征值Y，并将Y值作为新的车牌图像像素数据，从而形成8位色彩的车牌图像灰色重构图；然后，对所述车牌图像灰色重构图进行色彩优化和增强处理，形成车牌图像清晰度增强图，具体为(1)建立所述车牌图像灰色重构图的图像像素点数组V[W×H]，其中W为图像宽度值，H为图像高度值，像素点数据从V
开始按照从左到右、从上倒下的顺序存储；(2)按照水平方向连续取所述车牌图像灰色重构图中的两个像素点值，即V[I×W+J]、V[I×W+J+1]，其中I的取值为0到H 1，J的取值为0到W 1；(3)判断所取得的两个像素点值的最大者MAX1，将MAX1赋给V[J+1]；(4)J的值增加1，判断J＜W 2是否成立，是则转步骤2，否则进入步骤5；(5)I的值增加1，判断I＜H是否成立，是则转步骤2，否则进入步骤6；(6)按照垂直方向连续取所述车牌图像灰色重构图中的两个像素点值，即V[I×W+J]、V[(I+1)×W+J]；(7)判断所取得的两个像素点值的最大者MAX2，将MAX2赋给V[I×W+J]；(8)J的值增加1，判断J＜W是否成立，是则转步骤6，否则进入步骤9；(9)I的值增加1，判断I＜H 2是否成立，是则转步骤6，否则进入步骤10；(10)将新形成的图像像素点数组V[W×H]取代原车牌图像灰色重构图中相应位置的像素点值，形成车牌图像清晰度增强图。
全文摘要
本发明涉及一种处置车牌色彩退化的图像清晰度增强方法，具体地说是用于机动车号牌模糊图像自动识别过程中对车牌色彩退化后的机动车号牌图像进行清晰度快速增强，适用于对道路交通技术监控设备记录的图像进行智能化、信息化处理和分析。按照本发明的处置车牌色彩退化的图像清晰度增强算法，将原始24位真彩的车牌图像进行红、绿、蓝三色不同比例特征进行灰度重构，形成新的灰色重构图，将灰色重构图分别从水平、垂直方向进行色彩优化和增强处理，形成车牌图像清晰度增强图，从而为快速、准确、自动识别出色彩退化后的车牌图像字符信息奠定基础。
文档编号G06T5/00GK101901478SQ201010241640
公开日2010年12月1日 申请日期2010年7月26日 优先权日2010年7月26日
发明者付长青, 俞春俊, 姜良维, 张志云, 高晨 申请人:公安部交通管理科学研究所