一种车牌识别系统及识别方法与流程

本发明涉及图像识别技术领域，更具体地说，它涉及一种车牌识别系统及识别方法。

背景技术

车牌识别技术在当今发展的时代发挥着十分重要的作用，目前来说，已经广泛地用于智能交通领域，如红绿灯路口、停车场、公安卡口等场所。

目前，车辆识别一般采用摄像机抓拍汽车的动态图像，然后对抓拍到的整张图像中的车牌信息进行识别；采用车牌信息识别技术一般为图像处理和图像恢复，图像处理包括灰度变换、直方图处理和滤波处理。

但是，由于外界环境的影响，摄像机抓拍到的动态图像会有不同程度的模糊，如：阴、雨、雾、雪、夜晚光照强度弱、汽车前灯光照强度强等恶劣环境影响，易导致动态图像中的车牌信息难以识别的情况发生，现有车辆识别技术的识别效率较低。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种车牌识别方法，具有在恶劣环境影响下快速准确的识别车牌信息，提高车牌信息的识别效率。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种车牌识别方法，包括以下步骤：

1).图像获取，获取识别车辆的车辆图像；

2).图像梯度信息提取，提取所述车辆图像中灰度变化的梯度信息，根据所述梯度信息形成相应的梯度图像；

3).梯度图像直方图处理，对所述梯度图像的直方图进行处理，调整所述梯度图像的对比度；

4).车牌区域突显，根据车牌固有灰度变化特征将所述梯度图像中的车牌区域突出显示；

5).车牌信息识别，根据车牌固有几何特征识别所述车辆区域中的车辆信息；

6).车牌信息显示，通过显示装置将所述车辆信息呈现出来。

通过采用上述技术方案，便于在恶劣环境影响下快速准确的识别车牌信息，使得人眼能够识别车牌信息，提高了车牌信息的识别效率。

本发明进一步设置为：所述图像梯度信息提取具体包括：

设s1-s6为不同方向的车牌区域梯度信息，设h1-h6为不同方向的梯度信息提取模板，设f(x,y)为车辆图像卷积，则s1-s6的计算公式为：

设s为车牌区域融合梯度信息，则s的计算公式为：

s＝0.25s1+0.125s2+0.125s3+0.125s4+0.125s5+0.25s6。

通过采用上述技术方案，降低不同恶劣环境对车牌信息识别的影响，提高了车牌信息识别的全面性与精确性。

本发明进一步设置为：所述车牌固有几何特征包括车牌背景颜色特征和车牌字体颜色特征；

所述车牌背景颜色特征包括蓝色背景、黄色背景和黑色背景；

所述车牌字体颜色特征包括白色字体和黑色字体；

所述蓝色背景与白色字体为小型车辆；所述黄色背景与黑色字体为大型车辆、摩托车或驾校教练车；所述黑色背景与白色字体为涉外车辆。

通过采用上述技术方案，便于快速准确的识别出识别车辆的车辆类型。

本发明进一步设置为：所述车牌区域突显具体包括：

设g(x,y)为突显后的车牌区域梯度图像，则g(x,y)的计算公式为：

式中，[c,d]为突显前的车牌区域灰度梯度分布范围，[a,b]为突显后的车牌区域灰度梯度分布范围。

通过采用上述技术方案，便于提高车牌区域的突显效果。

本发明进一步设置为：所述车牌信息识别具体包括：

设定车牌区域灰度梯度变化范围为δ，d＝c+δ；则，突显前的车牌区域灰度梯度分布范围的寻找方式为：

设定c的初始值，以δ为步长，在整个梯度分布范围内搜索具有最清晰车牌号码图像的c的取值，形成车牌区域灰度梯度分布范围[c,d]。

通过采用上述技术方案，便于提高车牌信息识别的可靠性。

本发明的另一目的是提供一种车牌识别系统，具有在恶劣环境影响下快速准确的识别车牌信息，提高车牌信息的识别效率。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种车牌识别系统，包括图像获取模块、图像梯度信息提取模块、梯度图像直方图处理模块、车牌区域突显模块、车牌信息识别模块和车牌信息显示模块；

所述图像获取模块，与所述图像梯度信息提取模块通信连接，用于获取识别车辆的车辆图像，并将所述车辆图像传送至所述图像梯度信息提取模块；

所述图像梯度信息提取模块，与所述梯度图像直方图处理模块通信连接，用于提取所述车辆图像中灰度变化的梯度信息，根据所述梯度信息形成相应的梯度图像，并将所述梯度图像传送至所述梯度图像直方图处理模块；

所述梯度图像直方图处理模块，与所述车牌区域突显模块通信连接，用于对所述梯度图像的直方图进行处理，调整所述梯度图像的对比度，并将处理后的梯度图像传送至所述车牌区域突显模块；

所述车牌区域突显模块，与所述车牌信息识别模块通信连接，用于根据车牌固有灰度变化特征将所述梯度图像中的车牌区域突出显示，并将突显处理后的梯度图像传送至所述车牌信息识别模块；

所述车牌信息识别模块，用于根据车牌固有几何特征识别所述车辆区域中的车辆信息，并将所述车辆信息传送至所述车牌信息显示模块；

所述车牌信息显示模块，用于显示所述车辆信息。

通过采用上述技术方案，便于在恶劣环境影响下快速准确的识别车牌信息，使得人眼能够识别车牌信息，提高了车牌信息的识别效率。

综上所述，本发明具有以下有益效果：便于在恶劣环境影响下快速准确的识别车牌信息，使得人眼能够识别车牌信息，提高了车牌信息的识别效率；降低不同恶劣环境对车牌信息识别的影响，提高了车牌信息识别的全面性与精确性；便于快速准确的识别出识别车辆的车辆类型。

附图说明

图1是实施例1中的流程图；

图2是实施例2中的架构框图。

图中：1、图像获取模块；2、图像梯度信息提取模块；3、梯度图像直方图处理模块；4、车牌区域突显模块；5、车牌信息识别模块；6、车牌信息显示模块。

具体实施方式

以下结合附图1-2对本发明作进一步详细说明。

实施例1：一种车牌识别方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤一：图像获取，获取识别车辆的车辆图像。本实施例中通过摄像装置抓拍识别车辆的车辆图像。

步骤二：图像梯度信息提取，提取车辆图像中灰度变化的梯度信息，根据梯度信息形成相应的梯度图像。

步骤三：梯度图像直方图处理，对梯度图像的直方图进行处理，调整梯度图像的对比度。

步骤四：车牌区域突显，根据车牌固有灰度变化特征将梯度图像中的车牌区域突出显示。本实施例中通过增强车牌区域的对比度以及降低非车牌区域的对比度实现车牌区域的突出显示，还可为去除非车牌区域的图像实现车牌区域的突出显示。

步骤五：车牌信息识别，根据车牌固有几何特征识别车辆区域中的车辆信息。

步骤六：车牌信息显示，通过显示装置将车辆信息呈现出来。本实施例中的显示装置采用液晶显示屏。便于在恶劣环境影响下快速准确的识别车牌信息，使得人眼能够识别车牌信息，提高了车牌信息的识别效率。

如图1所示，图像梯度信息提取具体包括：

设s1-s6为不同方向的车牌区域梯度信息，设h1-h6为不同方向的梯度信息提取模板，设f(x,y)为车辆图像卷积，则s1-s6的计算公式为：

设s为车牌区域融合梯度信息，则s的计算公式为：

s＝0.25s1+0.125s2+0.125s3+0.125s4+0.125s5+0.25s6。

降低不同恶劣环境对车牌信息识别的影响，提高了车牌信息识别的全面性与精确性。

如图1所示，车牌固有几何特征包括车牌背景颜色特征和车牌字体颜色特征。车牌背景颜色特征包括蓝色背景、黄色背景和黑色背景。车牌字体颜色特征包括白色字体和黑色字体。蓝色背景与白色字体为小型车辆。黄色背景与黑色字体为大型车辆、摩托车或驾校教练车。黑色背景与白色字体为涉外车辆。便于快速准确的识别出识别车辆的车辆类型。

如图1所示，车牌区域突显具体包括：

设g(x,y)为突显后的车牌区域梯度图像，则g(x,y)的计算公式为：

式中，[c,d]为突显前的车牌区域灰度梯度分布范围，[a,b]为突显后的车牌区域灰度梯度分布范围。便于提高车牌区域的突显效果。

如图1所示，车牌信息识别具体包括：设定车牌区域灰度梯度变化范围为δ，d＝c+δ，则突显前的车牌区域灰度梯度分布范围的寻找方式为：设定c的初始值，以δ为步长，在整个梯度分布范围内搜索具有最清晰车牌号码图像的c的取值，形成车牌区域灰度梯度分布范围[c,d]，本实施例中δ取值为0.1。便于提高车牌信息识别的可靠性。

实施例2：一种车牌识别系统，如图2所示，包括图像获取模块1、图像梯度信息提取模块2、梯度图像直方图处理模块3、车牌区域突显模块4、车牌信息识别模块5和车牌信息显示模块6。

图像获取模块1与图像梯度信息提取模块2通信连接，用于获取识别车辆的车辆图像，并将车辆图像传送至图像梯度信息提取模块2。

图像梯度信息提取模块2与梯度图像直方图处理模块3通信连接，用于提取车辆图像中灰度变化的梯度信息，根据梯度信息形成相应的梯度图像，并将梯度图像传送至梯度图像直方图处理模块3。

梯度图像直方图处理模块3与车牌区域突显模块4通信连接，用于对梯度图像的直方图进行处理，调整梯度图像的对比度，并将处理后的梯度图像传送至车牌区域突显模块4。

车牌区域突显模块4与车牌信息识别模块5通信连接，用于根据车牌固有灰度变化特征将梯度图像中的车牌区域突出显示，并将突显处理后的梯度图像传送至车牌信息识别模块5。

车牌信息识别模块5用于根据车牌固有几何特征识别车辆区域中的车辆信息，并将车辆信息传送至车牌信息显示模块6。

车牌信息显示模块6用于显示车辆信息。

工作原理：利用车牌固有灰度变化特征，根据梯度图像将车辆图像中感兴趣的车牌区域突出显示，并衰减其不需要的区域部分；同时根据车牌固有几何特征，选出车牌区域；便于在恶劣环境影响下快速准确的识别车牌信息，使得人眼能够识别车牌信息，提高了车牌信息的识别效率。

本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。