一种基于图像处理和投影的车牌定位方法
( 2)移差扫描与边缘检测本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/197495.htm
移差扫描就是从左到右扫过整个图像,以相邻的像素作为消弱水平纹理的灰度级,保留并增多纵向跳变处的灰度级,如式( 4)所示。
式中,f (xj,yi) 是原图像,g (xj,y i) 是扫描后的图像,经过处理,图像的垂直纹理和线条变得比较明显,从而消弱了其他区域突出了车牌区域。如图4所示。再利用边缘检测,将车牌所在区域的边界从整个图片中加以突出,使车牌区域的特征更加明显。效果如图5所示。
图5边缘检测图
2. 车牌的精确定位
经过移差扫描后的图片,灰度图像中的车牌区域变得纹理和线条比较明显,而且整个图片的噪音较少,可以进行车牌水平和垂直方向的边界确定。
通过对图像的边缘检测处理,清楚地将车牌区域划分出来,非车牌区域的噪音点减少,所以采用水平投影的方法确定垂直方向的车牌边界。
水平投影是先自上而下对图像f (xj,yi) 进逐行扫描,将每一列的值相加,得到一维函数f (yi) 。使二维函数转变为一维函数,如式( 5)所示。
得到的一维函数是对图像每一列的白色像素的统计。当f( yi) 值较大时,对应车牌区域; f (yi) 值较小或者为0时,对应非车牌区域噪音,利用这一特点将车牌水平方向的边界确定。对函数f yi 绘制图像,可以发现当f (yi) 不为0时,该点的对应的f (xj,yi )竖直方向上存在白色像素点。当f yi 为0时,对应的f (xj ,yi) 竖直方向不存在白色像素,可以确定为非车牌区域。
在车牌左右边界确定时,垂直方向的定位相对噪音减少,垂直投影是先从左到右对图像f (xj,yi) 进逐行扫描,将每一行的值相加,得到一维函数f (xj )。
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