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一種基于灰值形態(tài)學(xué)的汽車牌照提取方法
摘要：提出了一種利用灰度形態(tài)變換快速提取汽車牌照區(qū)域的方法。利用灰度形態(tài)變換對輸入的圖像進(jìn)行濾波，根據(jù)牌照的大致尺寸和濾波圖像的模板卷積得到幾個牌照的候選區(qū)域，最后分析候選區(qū)域內(nèi)水平方向的波峰高寬比波峰數(shù)得到真正的牌照區(qū)域。關(guān)鍵詞：灰值動態(tài)學(xué) 卷積 模板卷積投影 牌照識別
基于圖像理解的汽車牌照自動識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)一個重要分支，有著非常廣泛的應(yīng)用前景，而把汽車牌照從復(fù)雜的汽車圖像中分割出來是汽車牌照自動識別系統(tǒng)必須解決的關(guān)鍵問題。在過去的十幾年中，各國的科研人員提出了不少提取汽車牌照的方法。Choi和Kim提出利用Hough變換尋找垂直邊緣提取汽車牌照的方法，此方法由于許多汽車前部散熱器產(chǎn)生的垂直邊緣和某些牌照邊框的扭曲或某些汽車牌照沒有邊框而魯棒性較差。S.K.Kim和H.J.Kim提出的基于遺傳算法分割提取汽車牌照的方法，最大缺點(diǎn)是耗時長，難以進(jìn)行實(shí)時處理。S.H.Park提出的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取汽車牌照的方法，使用二個時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水平和垂直方向?qū)斎雸D像進(jìn)行濾波，得到牌照的候選區(qū)域，然后利用牌照的長寬比、面積、面積與周長比來區(qū)分真正的牌照區(qū)域與類牌照區(qū)域。此方法要求圖像中的牌照尺寸基本不變，一旦圖像中的牌照尺寸發(fā)生了較大的變化，必須對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)行訓(xùn)練。T.R.Crimmins提出了一種數(shù)字形態(tài)學(xué)方法，此方法用不同尺寸的每個可能字符作為結(jié)構(gòu)元素，采用擊中擊不中方法先提取輸入圖像中的字符，再根據(jù)牌照字符的語法得到汽車牌照，這種方法計(jì)算量非常大且易受噪聲影響。C.H.Poon提出了一種灰值形態(tài)學(xué)方法，它通過檢測字符中的直線段和字符間的空間來提取牌照，這種方法耗時較多，且沒有利用版照的尺寸信息。C.M.Hwang提出了空間頻率方法，它利用牌照區(qū)域內(nèi)空間頻率變化大的特性，對圖像進(jìn)行一階差分。差分圖在牌照區(qū)域內(nèi)形成多個峰，然后利用峰的幅度、寬度和密度區(qū)分真正的牌照區(qū)域與類牌照區(qū)域。這種方法具耗時少、抗噪能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。本文提出的灰值形態(tài)學(xué)方法僅利用了牌照區(qū)域內(nèi)空間頻率變化大的特性而且利用了牌照區(qū)域字符筆劃具有高曲的特性，因而比單純的空間頻率方法更加有效。通過建立牌照與卷積算子形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素尺寸的相互關(guān)系。本文提出的方法對不同尺寸牌照具有很好的魯棒性。
1 數(shù)字形態(tài)學(xué)
數(shù)字形態(tài)學(xué)是一種重要的數(shù)字圖像處理方法和理論。在數(shù)字形態(tài)學(xué)中，兩種最基本的變換或運(yùn)算是腐蝕和膨脹，其它形態(tài)學(xué)變換都可通過它們來定義。下面列出了一些灰值形態(tài)學(xué)變換的定義。
圖像f(x,y)平移（a,b）定義為：
f(a,b)(x,y)=f(x-a,y-b)
圖像f(x,y)相對于原點(diǎn)的反射為：
f^(x,y)=f(-x,-y)
二幅圖像f(x,y)和g(x,y)的最小記為（f∧g）（x,y）。
當(dāng)（x,y）位于圖像f的定義域D(f)和圖像g的定義域D(g)的交集D（f）∩D(g)內(nèi)時：
（f∧g）(x,y)=min{f(x,y),g(x,y)}
否則：
（f∧g）（x,y）=0
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【一種基于灰值形態(tài)學(xué)的汽車牌照提取方法】相關(guān)文章：
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