Radon变换在倾斜车牌图像校正中的应用

2009年第23卷第5期测试技术学报V o l.23　N o.5　2009 (总第77期)JOURNAL OF TEST AND M EASURE M ENT TECHNOLOG Y(Sum N o.77)
文章编号:167127449(2009)0520452205
R adon变换在倾斜车牌
图像校正中的应用Ξ
贡丽霞,白艳萍
(中北大学理学院,山西太原030051)
摘　要:　倾斜车牌图像的校正是车牌识别中的重要环节之一.根据R adon变换思想,对三种倾斜方式提出
了相应的校正方法.用数学形态学的方法对车牌图像进行边缘检测;利用R adon变换检测车牌倾斜角度,对
水平方向进行旋转无损校正,对垂直方向进行双线性插值错位偏移校正.实验结果表明该方法是快速有效的.
关键词:　R adon变换;倾斜校正;边缘检测;双线性插值
中图分类号:　T P391 文献标识码:A
Application of Radon Tran sformation to L icen se
Plate Slan t Correction
GON G L ix ia,BA I Yanp ing
(Schoo l of Science,N o rth U niversity of Ch ina,T aiyuan030051,Ch ina)
Abstract:　I m age skew co rrecti on is one of the key techno logies in1icen se p late recogn iti on.A cco rding to the R adon tran sfo r m ati on,the co rresponding co rrecti on m ethods are p resen ted fo r th ree inclined w ays.F irst,the edge of the p late i m age is detected by the related operati on of m athem atical m o rp ho logy.N ex t,lo ssless ro tati on co rrecti on is p erfo r m ed fo r the tilt p late along the ho rizon tal line, and b ilinear in terpo lati on offset co rrecti on is m ade along the vertical line.Experi m en tal resu lts show that the p ropo sed m ethod is valid.
Key words:R adon tran sfo r m ati on;tilt co rrecti on;edge detecti on;b ilinear in terpo lati on
0　引　言
车牌自动识别过程包括图像获取、车牌定位、车牌校正、字符分割及字符识别,其中图像的获取一般是通过固定架设在通道上方及两旁的CCD摄像机拍摄得到,由于受到采集镜头与车牌之间的距离、汽车驾驶速度以及司机所挂车牌位置等的影响,牌照总有一定的倾斜度.这就给字符分割带来不利影响,造成误分割和车牌识别率的下降.因此,需要在字符分割之前进行车牌的倾斜校正.
目前研究倾斜校正问题一般采用的方法有:①用Hough变换法检测车牌的边框直线,进而确定车牌
Ξ收稿日期:2009202221
　基金项目:2009年国家自然科学基金资助项目(60876077);2009年省自然科学基金资助项目(200901101823)
　作者简介:贡丽霞(19832),女,硕士生,主要从事计算机科学中的数学问题研究
通信作者:白艳萍(19622),女,教授,主要从事应用数学研究.
的倾斜角,它对边框明显的车牌效果很好,校正精度较高,但当牌照边框有磨损变形或牌照本身无边框时,效果较差;②用主成份分析法对二值化后的车牌图像直接进行数值计算,用特征向量的方法进行校正,但要求实测图像的二值化图像非常精确;③投影法对投影图形状进行分析,但是由于需要计算每个倾斜角度的投影形状,因此其计算量非常大.
本文利用R adon 变换思想提出倾斜车牌图像的校正方法,在水平方向进行旋转无损校正,垂直方向进行双线性插值错位偏移校正.大量实验表明,该方法简单实用,对光照不敏感,抗干扰性强.1　数学形态学边缘检测
由于车牌里面内容丰富,有汉字、英文字母和阿拉伯数字,为了避免被车牌内容干扰,所以对车牌进行
R adon 变换,检测水平边和垂直边之前,需要对车牌图像进行预处理
.数学形态学是一种非线性滤波方法,可以用于抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割等图像处理问题.其基本的形态运算是腐蚀和膨胀,并通过腐蚀与膨胀还可以构成开运算和闭运算.
许多常用的边缘检测算子通过计算图像中局部小区域的差分来工作,它们对噪声较敏感且常在检测边缘的同时加强噪声.而形态边缘检测器主要用到形态梯度,虽对噪声也较敏感但不会加强或放大噪声.设用A 表示图像,B 表示结构元素(A 和B 均为集合),最基本的形态学梯度定义如下
Grad 1=(A B )-(A (B ).
(1)较尖锐的边界可用如下等价定义的形态梯度获得
Grad 2=(A B )-A .
(2)将原图像灰度化图1(a ),二值化后可得二值图像图1(b ),然后用形态学梯度式(2)检测二值图像的边缘,由腐蚀运算对二值图像中灰度为1的像素点进行,先对原图像取反,见图1(c ),再运用3×3结构的腐蚀运算消除边缘,与腐蚀前的图像相减得边缘图像,见图1(d )
.
图1　数学形态学边缘检测结果
F ig .1　T he dege detecti on results of m athem atical mo rpho logy
2　倾斜车牌校正算法
2.1　车牌倾斜方式
一般情况下,可将倾斜的车牌图像近似看成一个平行四边形,有三种倾斜方式:水平倾斜(图2(a ))、垂直倾斜(图2(b ))和混合倾斜(图2(c )).水平倾斜时字符本身没有发生错切,车牌区域的主轴x ′与图像的水平轴x 之间有一个倾斜角度Α,只需求出Α,把整个图像旋转-Α即可.垂直倾斜图像的倾斜实际上是车牌区域同一行间像素的错位偏移.只要检测到垂直倾斜角度Β进行错位偏移校正即可.混合倾斜图像,既存在水平倾斜又存在垂直倾斜,在实际校正中,先进行水平倾斜校正,在此基础上再进行垂直倾斜校正.
2.2　R adon 变换
R adon 变换可以定义在任意维变量空间域,对于图像而言,考虑二维欧式空间的变换形式
R (Η,Θ)=κD f (x ,y )∆(Θ-
x co s Η-y sin Η)d x d y ,(3)
式中:D 为整个图像平面;f (x ,y )为图像上某一点(x ,y )的像素点灰度值;特征函数∆为狄拉克函数;
x ,y )平面内直线到原点的距离;Η为原点到直线的垂线与x 轴的夹角
.特征函数∆使积分沿着直354(总第77期)R adon 变换在倾斜车牌图像校正中的应用(贡丽霞等)
线Θ=x co s Η+y sin Η进行.图3显示了直线Θ=x co s Η+y sin Η的R adon 变换,由此可看出,当Θ和Η固定时,直线Θ=x co s Η+y sin Η是唯一确定的;反过来,x 2y 平面的任意直线都对应于Θ2Η平面的一个点,故R adon 变换将x 2y 平面的一条直线映射为Θ2Η平面一个点
.
图2　车牌的三种倾斜方式
F ig .2　T he th ree inclined w ays of V eh icle L icense P
late
图3　R adon 变换示意图
F ig .3　Sketch m ap of R adon transfo r m ati
on 图4　R adon 变换F ig .4　R adon transfo r m ati on
2.3　倾斜角度的提取及校正
2.3.1　水平倾斜角度检测及校正
Step 1　通过数学形态学方法,将原始图像转化为二值边缘图像;
Step 2　计算边缘图像的R adon 变换,如图4所示;
Step 3　计算出R adon 变换矩阵中的峰值
.R adon 变换后,原图像中的直线段对应R adon 空间中的点,且线段越长,对应的点亮度越大,所以应在R adon 空间中找那些峰值点,为测量得准确,把所有峰值点按降序排列,取前几个峰值,计算每列之和,存放在矩阵R 中,
并执行如下命令
图5　水平校正后图像F ig .5　P late after ho rizontal tilt co rrecti on
fo r i =2:length (R )
E (i )=a 3R (i )+(1-a )3E (i -1);
end
得到新的矩阵E ,求E (i )的最大值,Α= 90°-i 为车牌的水平旋转
角度.
Step 4　对水平方向进行旋转无损校正,将图像旋转±Α.顺时针旋转时Α<0,逆时针时Α>0.
图4为R adon 变换系数图,颜色越亮的表示系数越大,可知,R adon 变换系数最大值大约出现在角度为95°处,则Α=90°-95°=-5°,将图像顺时针旋转5°即可,如图5所示.
2.3.2　垂直倾斜角度检测及校正
垂直倾斜是左右变形,而左右变形是Y 方向的错切变形,所以垂直倾斜可以看成图像沿X 轴的错切
454测试技术学报2009年第5期
变换,则垂直倾斜校正就是沿X 轴方向的逆错切变换,垂直倾斜校正矩阵形式为
[X ′1　Y ′1　1]=[X 1　Y 1　1]100
tan Β
10001
,(4)式中:X 1和Y 1分别为水平倾斜校正后图像的x 和y 坐标矩阵;X ′1和Y ′1分别为最终校正图像的x 和y 坐
标矩阵;Β为垂直倾斜角度.
具体算法如下:
Step 1　求出E 中Α到E 的长度(-1)的所有极小值的右边界R b ,再求2到Α的所有极小值的左边界L b ,且E (i )小于等于E 的平均值.算法为:
fo r j =alp ha :length (E )-1
if (E (j )<=m )&&(E (j )<E (j -1))&&(E (j )<E (j -1))
R b =j ;
end
end
Step 2　过滤(L b ,R b )之间的值,即E (L b :R b )=m in (E (L b ),E (R b )).
Step 3　在0
～Π之间找出唯一的E (i ),即每一个以1°为步长的小邻域的极大值,且E (i )>m .i 就是垂直倾斜角度,记作Β.当沿X 轴正方向逆错切时,tan Β<0;当沿X 轴负方向逆错切变换时,tan Β>0.
图6　垂直校正后图像F ig .6　P late after vertical tilt co rrecti on
Step 4　将上述垂直倾斜角度Β代入式(4)进行坐标值校正,校正过
程采用双线性插值方法完成.
双线性插值的输出像素值是其在输入图像中2×2邻域采样点的平
均值.此插值方法用分段的双线性来拟和已知数据,插值点的值取决于4
个最邻近点的组合;并且它占用的内存比二次立方插值少,速度也较快.
车牌图像经过水平校正后,已经基本保持水平,根据上述算法,得到垂
直倾斜角度为9°,则垂直校正后图像如图6所示.3　实验结果分析
以下是算法的仿真实验结果,图7(a ),图8(a ),图9(a )都已经定位,并进行二值化处理,背景为黑色,字符为白色;提取边缘图像.把本算法和投影法在时间及检测角度方面进行比较
,本文算法运行时间少,精确度高,在计算机上的平均运行时间为0.3485s .
图7　水平倾斜图像校正结果
F ig .7　
R esults of ho rizontal tilt i m age co rrecti on
图8　垂直倾斜图像校正结果
F ig .8　R esults of vertical tilt i m age co rrecti on
554(总第77期)R adon 变换在倾斜车牌图像校正中的应用(贡丽霞等)
654测试技术学报2009年第5期
图9　混合倾斜图像校正结果
F ig.9　R esults of vertical tilt i m age co rrecti on
4　结　论
本文实现了一种利用R adon变换对车牌进行倾斜校正的方法,为了得到更好的效果,先采用了数学形态学方法对车牌图像进行边缘检测,再利用R adon变换检测车牌的水平和垂直倾斜角度,最后在水平方向进行旋转无损校正,垂直方向进行双线性插值错位偏移校正.实验证明,该方法简单易行,在车牌图像有污迹、光照不均以及车牌边框不明显时仍能得到较好的倾斜校正效果.
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