车牌照字符倾斜校正方法的研究

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第 25 卷第 4 期增刊 仪 器 仪 表 学 报 2004 年 8 月
车牌照字符倾斜校正方法的研究Ξ
杨立刚1 张兴会2 李兰友1
1 (天津工业大学计算机系 天津 300160) 2 (天津技术师范学院 天津 300222)
摘要 提出了一种车牌照字符倾斜的校正方法, 该方法基于 Hough 变换和 R adon 变换。用 Hough 变换检测车牌照上下两边, 并对水平倾斜的牌照进行水平校正, 再用 R adon 变换检测字符垂直倾斜角度并进行垂直校正, 实验结果表明车牌图像经过二 次校正大大减少了字符切分的困难, 有利于后面字符的正确识别。 关键词 车牌照 倾斜校正 Hough 变换 R adon 变换
图 1 图 2 鉴于上述情况, 先对牌照粗定位, 再利用 Hough 变 换检测车牌照边框上下两直线来精确定位, 并进行水平 倾斜校正, 然后去掉牌照上下边框及左右噪声, 得到一组 倾斜的字符, 再利用 R adon 变换检测这组字符的倾斜角 度并进行垂直校正, 该方法取得了良好实验效果。
图 4 倾斜字符 图 5 Η= 0°时的投影
图 3 R adon 变换
图 6 Η= 11°时的投影 图 7 校正后的字符图像
车牌照的水平倾斜角度 Α和字符的倾斜角度 Β一 般不超过一个范围, 本文在- 25°< Α< 25°和- 30°< Β < 30°范围内进行计算, 给倾角 Α和 Β取一定范围, 来 缩短 Hough 变换和 R adon 变换的计算时间。本方法在 P 667M H z 计算机上平均执行时间为 0123s。
参考文献
1 郝永杰, 刘文耀, 路烁. 畸变汽车牌照图像的空间校正. 西 南交通大学学报, 2002, 37 (4) : 417~ 420.
2 李小平, 任江兴, 杨德刚. 车牌识别系统中若干问题的探 讨. 北京理工大学学报, 2001, 21 (1) : 116~ 119.
3 汤井田, 黄国祥, 朱德兵. 一种基于 R adon 变换的车牌图像 分割和识别方法. 中南工业大学学报, 2002, 33 (1) : 5~ 7.
1 引 言
车牌照识别系统包括图像采集、车牌定位、字符分 割和字符识别四大部分。 图像采集一般由在公路上方 或两侧架设 CCD 摄像机实现。摄像机与汽车牌照成一 定的角度, 所以采集到的牌照图像有一定的倾斜。车牌 照倾斜有两种情况: 水平倾斜和垂直倾斜。水平倾斜指 牌照水平边框偏离水平线; 垂直倾斜指牌照垂直边框 偏离垂线。当倾斜到一定程度时, 需要对其进行校正以 提高识别率。 车牌定位是指从采集到的图像中找出包 含车牌字符的最小区域。文献[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]均采用检测车 牌照四条边框的方法来定位, 但在实际应用中有些车 牌左右边界有断裂如图 1, 此时容易受到伪直线目标 的干扰 (如字符“1”) ; 有些车牌左右边界缺失如图 2, 这些都将导致左右边界直线的检测失败, 这就使得在 定位时应尽量避开对左右边界的检测。
(x′, y′) 为 (x, y) 转过 Η角度后的坐标, f (x, y) 的 R adon
变换公式如下:
∫+ ∞
R Η(x′) = - ∞f (x′co sΗ- y′sinΗ, x′sinΗ+ y′co sΗ) dy′
其中:
x′ y′=
co sΗ sinΗ - sinΗ co sΗ =
x y
投影为 0 的个数, 个数最多的角度为字符倾斜的角度。图 4 是一组倾斜的字符, 图 5 是为该组图像的垂直投影, 由 图可见, 中间连续三个字符(8, 8 和 7) 及第六和第七个字 符 (8 和 3) 投影部分重合在一起, 造成字符的切分困难, 如果不对其进行倾斜校正, 势必影响字符的正确识别率。 用R adon 变换求得该组字符的倾斜角度为11°, 在该角度 下的投影如图 6, 由图可见每个字符的投影孤立出来, 用 R adon 变换校正后如图 7 所示。
本文实现了一种基于 Hough 变换和 R adon 变换 的车牌照定位及倾斜校正方法。 实验证明该方法对倾 斜的字符图像有良好的校正效果, 用 Hough 变换检测 车牌上下边框的直线, 避免了检测左右两边的不准确 性; 用 R adon 变换检测倾斜字符的倾斜角度并加以校 正, 该方法也可应用于O RC 图像和二维条码图像的倾 斜校正上。
Abstract It p resen t s the m ethod of lean licen se p late character co rrect ion based on Hough and R adon t ran sfo rm. It u t ilizes the Hough t ran sfo rm in detect ing the top and bo t tom edges and co rrect ing ho rizon tal lean, and u t ilizes the R adon t ran sfo rm in co rrect ing vert ical lean of the p late. T he exp erim en t show s that the m ethod m in im izes the difficu lty of character iso lat ion after second co rrect ion and m akes fo r the po sterio r character recogn it ion. Key words L icen se p late L ean co rrect ion Hough t ran sfo rm R adon t ran sfo rm
Ξ 天津市高等学校科技发展基金项目 (0120403)
第 4 期增刊
车牌照字符倾斜校正方法的研究
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里对点的检测问题, 通过在参数空间里进行简单的累 加统计即可完成检测任务。
3 Radon 变换
平面上的函数 f (x, y) 在任意角度 Η直线上的投影
定义为 f 沿垂直该线方向上的线积分。 如图 3 所示,
Study on M ethod of Correcting L ean L icen se P la te Characters
Yang L igang1 Zhang X inghu i2 L i L anyou1
1 (C olleg e of C om p u ter T echnology , T ianj in P oly techn ic U n iv ersity , T ianj in 300160, C h ina) 2 (T ianj in U n iv ersity of T echnology and E d uca tion, T ianj in 300222, C h ina)
2 Hough 变换
Hough 变换的基本思想是点—线的对偶性。图像 变换前在图像空间, 变换后在参数空间。 在图像空间 XY 中的一条直线 y= p x + q ( 其中 p 为斜率, q 为截 距) 对应参数空间 PQ 中的一个点 (p , q)。因此, Hough 变换把在图像空间中的直线检测问题转换到参数空间
4 字符倾斜校正方法实现
5 结束语
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车牌的准确定位是直接关系到系统的识别精度, 是整个系统的关键技术。 对车牌照进行定位分割和倾 斜度校正的步骤如下:
(1) 图像预处理: 首先要把彩色图像转换为 256 级 灰度图像, 然后对灰度图像取二邻域微分, 包括横向和 垂直微分灰度图, 并对其进行二值化:
横向微分图采用公式 f ( i, j) = f ( i, j+ 1) - f ( i, j) , 利用横向微分图, 根据车牌的尺寸统计特征, 进行车牌 的粗定位。 垂直微分图采用公式 f ( i, j) = f ( i+ 1, j) - f (i, j) , 对垂直微分图进行 Hough 变换以检测车牌上下 边界直线。
(2) Hough 变换检测上下边界并水平校正: 对粗定 位所得的车牌区域进行 Hough 变换, 求得图像中的两 条平行线, 由直线的斜率可以确定牌照的水平倾斜角 度, 并进行水平倾斜校正。
(3) R adon 变换检测字符倾斜角度并校正: R adon 变 换检测字符倾斜角度的原理是: 对一组倾斜的字符在一 定角度范围内进行投影, 计算每个角度上字符间空隙的
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