车牌图像处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种车牌图像处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]目前，机动车辆的数量越来越多，对机动车辆的管理难度越来越大，而车牌识别的智能化将有效降低对机动车辆的管理难度。但是车牌识别具有光影干扰多，环境复杂等特点，例如在实际的卡口监控系统、电子警察系统应用中，光照对车牌识别的影响最大，其中环境因素(太阳光直射)或者补光因素所造成的车牌过曝问题比较普遍，给车牌识别带来了很大的挑战。
[0003]现有技术中，由于对过曝车牌图像进行二值化处理之后的车牌字符粗大，细节丢失，而且容易粘连，因此可对二值化处理后的图像进行腐蚀操作，使得二值化处理后的图像减小一圈。但是腐蚀操作需要确定腐蚀过滤窗口，而车牌字符的边缘是变化的，而且是圆润变化的，用确定形状的腐蚀窗口对车牌字符进行腐蚀会破坏字符的外形结构，对字符识别造成干扰。
【发明内容】
[0004]本发明提供一种车牌图像处理方法及装置，以解决现有技术中对过曝车牌图像进行二值化处理后字符粗大、细节丢失，而且容易粘连的问题，并且避免了现有技术对字符进行腐蚀操作所导致的破坏字符的外形结构及对字符识别造成的干扰。
[0005]根据本发明实施例的第一方面，提供一种车牌图像处理方法，所述方法包括:
[0006]计算待处理车牌图像中待处理车牌字符的笔画宽度值；
[0007]比较所述待处理车牌字符的笔画宽度值与正常车牌字符的笔画宽度值，若所述待处理车牌字符的笔画宽度值大于所述正常车牌字符的笔画宽度值，则判定所述待处理车牌图像过曝；
[0008]对所述待处理车牌字符按像素宽度逐层消减字符边缘，细化所述待处理车牌字符。
[0009]根据本发明实施例的第二方面，提供一种车牌图像处理装置，所述装置包括:
[0010]计算单元，用于计算待处理车牌图像中待处理车牌字符的笔画宽度值；
[0011]判断单元，用于比较所述待处理车牌字符的笔画宽度值与正常车牌字符的笔画宽度值，若所述待处理车牌字符的笔画宽度值大于所述正常车牌字符的笔画宽度值，则判定所述待处理车牌图像过曝；
[0012]细化单元，用于对所述待处理车牌字符按像素宽度逐层消减字符边缘，细化所述待处理车牌字符。
[0013]应用本发明实施例，通过图像处理设备计算待处理车牌图像中待处理车牌字符的笔画宽度值;比较待处理车牌字符的笔画宽度值与正常车牌字符的笔画宽度值，若待处理车牌字符的笔画宽度值大于正常车牌字符的笔画宽度值，则判定待处理车牌图像过曝;对待处理车牌字符按像素宽度逐层消减字符边缘，细化待处理车牌字符。本发明对车牌字符进行细化处理后，解决了过曝车牌字符进行二值化处理后字符粗大、细节丢失，而且容易粘连的问题，而且避免了腐蚀操作破坏字符的外形结构并对字符识别造成的干扰，提高了字符识别准确性。
【附图说明】
[0014]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
[0015]图1为本发明一种实施方式中车牌图像处理方法流程图；
[0016]图2为本发明一种实施方式中判断车牌图像是否过曝的流程图；
[0017]图3为本发明一种实施方式中车牌图像处理装置所在设备的一种硬件结构图；
[0018]图4为本发明一种实施方式中车牌图像处理装置框图。
【具体实施方式】
[0019]为便于对本发明的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本发明保护范围的限定。
[0020]本发明实施例提供的技术方案可应用于智能交通技术领域的车牌识别领域，可应用于对过曝车牌图像的处理。
[0021]参见图1，为本发明一种实施方式中车牌图像处理方法流程图:
[0022]步骤101:获取所述待处理车牌图像的灰度图，对所述灰度图进行二值化处理，分离出待处理车牌字符和背景。
[0023]优选的，可使用大津法对待处理图像进行二值化处理，得到待处理车牌字符和背景分开的二值图像。可选的，二值图像中，车牌字符部分的像素值为1，背景部分的像素值为0;车牌字符部分的像素值也可为0，背景部分的像素值为1。本申请文件中以车牌字符部分的像素值为1，背景部分的像素值为0为例描述本发明技术方案。
[0024]步骤102:计算待处理车牌图像中车牌字符的笔画宽度值。
[0025]计算待处理车牌图像中待处理车牌字符的笔画宽度值的具体操作方法可参见图2所示的流程图。
[0026]步骤103:比较所述待处理车牌字符的笔画宽度值与正常车牌字符的笔画宽度值，若所述待处理车牌字符的笔画宽度值大于所述正常车牌字符的笔画宽度值，则判定所述待处理车牌图像过曝。
[0027]其中，正常车牌字符的笔画宽度值为成像正常的车牌图像中车牌字符的笔画宽度值，成像正常的车牌图像与待处理车牌图像的采集场景相同。
[0028]由于不同采集场景下，所采集的车牌图像的车牌字符笔画宽度可能不同，因此为了计算结果的准确性，可在待处理图像的采集场景下采集的图像中提取大量的成像正常的车牌图像，即光照正常、没有过曝的车牌图像。同样可按照图2所示的方法计算出每个成像正常的车牌图像的车牌字符的字符笔画宽度，对大量的成像正常的车牌图像的车牌字符的字符笔画宽度求平均值，即可得到车牌字符的正常笔画宽度值。
[0029]步骤104:计算所述待处理车牌字符的笔画宽度值与所述正常车牌字符的笔画宽度值的差值，根据差值设置细化阈值。
[0030]其中，细化阈值可以是细化次数，也可以是细化笔画宽度。
[0031 ]细化阈值为细化次数时，细化阈值为待处理车牌字符的笔画宽度值与正常车牌的笔画宽度值之间的差值的一半;细化阈值为细化笔画宽度时，细化阈值为待处理车牌字符的笔画宽度值与正常车牌的笔画宽度值之间的差值。这是因为每次细化操作，笔画的两侧都可细化一个像素。例如，如果车牌字符的正常笔画宽度值为6个像素，而待处理图像的当前笔画宽度值为10个像素，则当前笔画宽度值与正常笔画宽度值之间的差值为4个像素，需要细化4个像素，每次细化的值为2个像素，因此只需要细化2次即可。当然采用其他方式来设置阈值。
[0032]因为字符细化是通过将每个字符的边缘像素的像素值置0来实现的，因此细化程度决定了将每个字符的几层边缘像素的像素值置0。
[0033]步骤105:获取每个字符连通分量的坐标，以及每个字符连通分量的梯度值。
[0034]按照一个字符构成一个字符连通分量的准则，可将车牌字符的每个字符分割开。每个字符连通分量的坐标形式可记录为(XI，X2，Y1，Y2)的形式，即记录每个字符所占据的车牌上的矩形区域。可选的，由于车牌上可能有一些污点，在车牌图像上这些污点也显示为单独的杂质连通分量，在获取每个字符连通分量之前，可先将杂质连通分量去除。
[0035]但是如果两个字符粘连在一起，则这两个字符将无法被分割，两个粘连字符为一个字符连通分量。后续可通过字符细化分开粘连的字符。
[0036]步骤106:获取每个字符连通分量的字符边缘，以及每个字符连通分量的所有边缘像素的坐标值。
[0037]具体的，计算每个字符连通分量的梯度值，梯度值突变的为字符连通分量的边缘像素，每个字符连通分量的所有边缘像素构成字符的字符边缘。记录每个字符连通分量的所有边缘像素的坐标值。
[0038]步骤107:对所述待处理车牌字符按像素宽度逐层消减字符边缘，当细化达到所述细化阈值时，停止细化。
[0039]如果二值图像的车牌字符像素值为1，则将每个字符的所有边缘像素的像素值置为0后，即实现了消减一层字符边缘。当细化达到细化阈值时，停止细化即可。
[0040]本实施例中逐层消减字符边缘的定义是按像素宽度消除字符的外轮廓，像素宽度根据设置而定，例如可以是一个像素宽度。
[0041 ]步骤108:如果对所述待处理车牌字符的全部字符按像素宽度逐层消减字符边缘后，有车牌字符的剩余笔画宽度大于正常字符的笔画宽度，则判定所述待处理车牌图像位置倾斜，校正所述细化车牌字符后的车牌图像。
[0042]如果采集的车牌图像倾斜比较严重，则可能出现对车牌字符进行细化处理后，两个或者两个以上的字符仍然粘连在一起的情况，这是可对车牌字符进行校正处理。
[0043]结合图1所示的实施例可知，通过图像处理设备计算待处理车牌图像中待处理车牌字符的笔画宽度值；比较待处理车牌字符的笔画宽度值与正常车牌字符的笔画宽度值，若待处理车牌字符的笔画宽度值大于正常车牌字符的笔画宽度值，则判定待处理车牌图像过曝;对待处理车牌字符按像素宽度逐层消减字符边缘，细化待处理车牌字符。本发明对车牌字符进行细化处理后，解决了过曝车牌字符进行二值化处理后字符粗大、细节丢失，而且容易粘连的问题，而且避免了腐蚀操作破坏字符的外形结构并对字符识别造成的干扰，提高了字符识别准确性。
[0044]参见图2，为本发明一种实施方式中判断车牌图像是否过曝的流程图:
[0045]步骤201:按照同一个字符构成一个字符连通分量的准则，对待处理车牌字符进行分割。
[0046]在一种可选的实现方式中，由于在实际应用场景中，如果车牌中任意两个字符的粗细宽度与正常粗细宽度值相差不大，则所有车牌字符的粗细宽度都与正常粗细宽度相差不大，即可通过任意两个字符的粗细宽度值来确定车牌图像是否过曝。在对车牌字符进行分割时，可以分割出车牌字符中的任意两个字符。优选的，为了防止车牌图像一边曝光，可分割出车牌字符中间的两个字符，一般如果中间两个字符没有曝光，则整个车牌图像就没有曝光。
[0047]在另一种可选的实现方式中，为了计算出准确的车牌字符的粗细宽度值，也可将车牌字符中的所有字符都分割开，计算每个字符的粗细宽度值，并计算每个字符的粗细宽度值的