一种基于多信息邻域投票的车牌检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于多信息邻域投票的车牌检测算法。本发明专利技术根据车牌的颜色，边缘和先验知识，结合形态学操作获得车牌疑似区域；然后对车牌疑似区域进行精确定位，最后校正车牌。使车牌颜色、边缘和先验信息相结合，能有效提高车牌检测的鲁棒性和准确性，减少误检。另一方面，本方法速度快，能够满足实时应用要求。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于多信息邻域投票的车牌检测算法，其特征在于，包括以下步骤：1）车牌粗定位步骤：1?1）求输入图像的竖直边缘；1?2）根据车牌颜色的先验值，在输入图像的颜色空间上提取满足车牌颜色的区域；1?3）对图像中每一个像素进行投票表决，将当前表决像素点邻域范围内既存在边缘点又存在车牌颜色像素点则判定该像素点为车牌内部点；1?4）对图像中车牌内部点进行闭操作，获得闭操作后的连通区域；1?5）根据车牌大小、比例的先验值去掉大小，比例不符合要求的连通区域，留下的每个连通域的外接矩形即为疑似车牌区域；2）车牌精定位步骤：2?1）计算出疑似车牌区域对应的灰度图像，将灰度图像的各像素点水平方向的差分的绝对值作为该像素的值，对得到的差分图像矩阵按列相加成一列向量，再参考列向量中间部分元素的均值确定竖直阈值，利用竖直阈值对列向量进行二值化操作，列向量中大于等于竖直阈值的元素赋值为1，否则为0，最后利用列向量二值化操作后值为1垂直距离最大的两个点的维数位置作为车牌上下边缘对疑似车牌区域进行水平切割；所述像素点水平方向的差分为当前像素点的右边相邻的一个像素点的灰度值减相邻左边的一个像素点的灰度值；2?2）从水平切割后的疑似车牌区域中划分背景部分和字符部分；2?3）对水平切割后的疑似车牌区域求水平和竖直边缘，在每一个边缘点处投票判决在其邻域范围内是否同时存在背景像素和字符像素，如果是，则判定该像素点为车牌内边缘点；将车牌内边缘图像矩阵按列相加成一个行向量，再参考行向量均值确定水平阈值，使用水平阈值对行向量进行二值化操作，大于等于阈值的元素赋值为1，否则为0，最后利用行向量二值化操作后值为1水平距离最大的两个点对应的维数位置作为左右边缘对疑似车牌区域进行水平切割得到车牌精定位区域；3）车牌校正步骤：通过透视变换将车牌精定位区域矫正为车牌标准尺寸。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：解梅，张抒，陈路，何磊，朱伟，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：