一種基于圖像處理和投影的車牌定位方法

摘要：為了提高車牌的定位率和準確性，通過對車牌特征的研究，提出一種采用顏色特征、圖像處理和投影結合的定位方法。首先利用車牌的顏色特征將車牌可能區(qū)域從整幅圖像中確定，再利用水平移差掃描，邊緣檢測對圖像進行處理，并利用投影以及車牌的長寬比例相結合的方法，確定車牌具體位置。結果表明，此方法對藍底白字車牌定位較準確，并且具有一定的魯棒性和實時性。

　　車牌識別系統在現代交通系統中占據重要位置,在停車場管理、高速公路收費管理、十字路口監(jiān)控都有廣泛應用。車牌定位是車牌識別系統中的一個重要部分，由于車牌定位的車牌圖片采集于戶外，圖像背景復雜、噪聲干擾嚴重，圖像質量較低，因此車牌定位受到影響。

　　車牌的定位在車牌識別系統中有著重要的地位,是后續(xù)車牌字符識別的前提條件。但是由于車牌定位的車牌圖片采集于戶外，圖像背景復雜、噪聲干擾嚴重，圖像質量較低，因此車牌定位往往受到影響而不能準確定位。所以在車牌定位算法中，關鍵是尋找某種圖像處理方法，使原始圖像經過該算法的處理后能夠清楚地顯示出車牌區(qū)域，同時使圖像中的非車牌區(qū)域消失或者減弱，從而能準確有效地定位出車牌在圖像中的位置。文中主要針對的是藍底白字車牌，首先利用車牌藍色特征和圖像處理的方法進行初次定位，減少了車牌候選區(qū)域，然后對初次定位的車牌圖片進行投影，最終完成車牌定位。

　　1. 車牌初步定位

　　1.1. RGB 空間向HSI空間轉化后的車牌

　　彩色圖像包含豐富的顏色信息，給人良好的視覺效果，根據這一特點進行初次定位。但在一般情況下，彩色圖片都在RGB 模型下，而HSI模型較適合人的視覺系統，所以需進行顏色空間轉換，將RGB模型轉化為HSI模型，從RGB 空間到H SI空間的轉換公式為：

　　當B =G 時，H = θ；當B > G 時，H = 360°- θ.。

　　藍底白字車牌中，藍色的色度H 約為240°，飽和度S 值較大。通過這兩個量，可以將輸入圖像中的藍色部分全部過濾，從而去除了大量的背景噪音。