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[導(dǎo)讀]摘 要:在車牌圖像的采集過程中,經(jīng)常會(huì)有車牌傾斜的現(xiàn)象發(fā)生,這種傾斜給后續(xù)的字符分割和字符識(shí)別造成了很多不利影響。為此,文中提出了一種基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正方法。該方法將車牌傾斜分成水平傾斜和垂直傾斜兩部分:對(duì)于水平傾斜,首先對(duì)二值化后的車牌去邊框和鉚釘,再對(duì)車牌利用最小二乘擬合直線求取傾斜角;而對(duì)于垂直傾斜,則引入分塊查找法來降低查找最小投影距離的執(zhí)行次數(shù),從而提高算法的執(zhí)行效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法簡(jiǎn)單實(shí)用,能夠準(zhǔn)確地對(duì)車牌進(jìn)行校正。

引 言

車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通管理和控制系統(tǒng)的重要組成部分,主要包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三部分。在實(shí)際應(yīng)用中,人們通過架設(shè)在道路上方或一側(cè)的 CCD 像機(jī)獲取原始車牌圖像。由于是對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行拍攝,攝像角度不停地變化,攝像機(jī)不能完全保持和車輛垂直,因而導(dǎo)致圖像中的長(zhǎng)方形車牌畸變成具有一定傾斜度的平行四邊形。這種傾斜會(huì)給下一步的字符分割帶來一定的難度,進(jìn)而影響字符的正確識(shí)別。

因此,車牌傾斜校正是實(shí)現(xiàn)車牌定位和字符分割的一個(gè)不可或缺的步驟。

目前常用的車牌傾斜校正算法主要有旋轉(zhuǎn)投影法、Hough 變換法和主元分析法。旋轉(zhuǎn)投影法是將字符區(qū)域向坐標(biāo)軸上投影,并利用最小投影距離獲取錯(cuò)切角進(jìn)而完成車牌校正,此方法中求取錯(cuò)切角是一個(gè)不斷尋優(yōu)的過程,計(jì)算量比較大 ;Hough 變換法是通過對(duì)車牌圖像進(jìn)行多次邊緣檢測(cè)來求取錯(cuò)切角,由于實(shí)際拍攝到的圖像常伴有噪聲和污跡的干擾,車牌邊框不明顯,因而容易導(dǎo)致校正效果不明顯;主元分析法是對(duì)圖像像素矩陣的協(xié)方差進(jìn)行特征分析,從而獲得坐標(biāo)變換矩陣來進(jìn)行車牌校正,但該方法在噪聲較大和奇異點(diǎn)較多時(shí),其校正精度會(huì)有所下降。

本文提出一種基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正方法,該算法利用了最小二乘法擬合直線對(duì)車牌進(jìn)行水平校正,同時(shí)利用基于塊查找的最小投影距離法來對(duì)車牌進(jìn)行垂直傾斜校正。

1車牌校正算法

通過對(duì)傾斜車牌圖像進(jìn)行分析不難發(fā)現(xiàn),傾斜車牌 往往呈一個(gè)平行四邊形,根據(jù)車牌的傾斜方向不同,可分 為水平傾斜、垂直傾斜和混合傾斜。在圖像的水平傾斜 中,車牌的水平主軸X'與圖像的水平主軸X之間存在一個(gè) 夾角a,由此,將整個(gè)圖像繞質(zhì)心旋轉(zhuǎn)a,即可將圖像在水 平方向校正。而在圖像的垂直傾斜中,實(shí)際是車牌相對(duì)于X 軸在y方向的錯(cuò)切變換,所有像素在水平方向的錯(cuò)位偏移, 因此,只要求岀垂直方向的傾斜角度代再將圖像在垂直方 向作錯(cuò)切變換。這樣,經(jīng)過以上兩部分校正,車牌即被完 全校正?;旌蟽A斜包括水平傾斜和垂直傾斜,在實(shí)際的校 正中,可先對(duì)圖像進(jìn)行水平傾斜校正,然后在此基礎(chǔ)上進(jìn) 行垂直傾斜校正,從而完成整個(gè)校正過程。

定位后的車牌通常是灰度圖片,因此,首先要對(duì)車牌 圖像進(jìn)行二值化。車牌圖像分為字符和背景兩部分,且背 景單一,對(duì)車牌圖像的灰度直方圖進(jìn)行分析,便可得知圖 像的直方圖具有雙峰性質(zhì)。若能將二值化的閾值選為灰度 直方圖波谷處的灰度值,就能夠得到較好的二值化圖像, 但在實(shí)際應(yīng)用中,圖像的噪聲和污點(diǎn)往往比較多,這樣就 會(huì)使得圖像直方圖雙峰之間的波谷不明顯。為了減少圖像 噪聲的影響,可利用小波變換對(duì)圖像直方圖進(jìn)行平滑。即 先對(duì)圖像進(jìn)行小波變換提取小波系數(shù)序列w,然后將w中的 高頻(低尺度)元素去除,這樣,經(jīng)過平滑后的圖像直方 圖的雙峰性質(zhì)就比較明顯。

2圖像的水平傾斜校正

2.1水平邊框和鉚釘?shù)奶蕹?

由于車牌上的鉚釘和邊框均為白色,灰度與字符相 近,因此在經(jīng)過二值化處理后的圖像中,往往保留了邊框 和鉚釘,而這些信息影響了車牌的水平校正。通過對(duì)二值 化后的圖像進(jìn)行連通域分析,再剔除明顯不是字符的連通 域,同時(shí)將噪聲和污點(diǎn)也隨即剔除。具體操作步驟如下:

將整幅車牌圖像的高度和寬度記作H和W;

對(duì)二值化處理后的圖像進(jìn)行連通域分析,并把每 個(gè)連通域的寬度w,和高度九記錄下來;

候選區(qū)域的寬度不可能太寬,因?yàn)檐嚺茀^(qū)域只有 7個(gè)字符,所以連通域的寬度一般不超過W/7,并且應(yīng)該大 于 W/10 個(gè)像素,即 W/10Ww,WW/7;

候選區(qū)域的高度應(yīng)該大于H/2,即h^H/2.

2.2最小二乘擬合直線

最小二乘法常作為曲線擬合的主要方法,經(jīng)過去邊框 和鉚釘后的車牌就只剩下字符區(qū)域,擬合時(shí)可分別提取各 個(gè)區(qū)域的左上頂點(diǎn)、右上頂點(diǎn)、左下頂點(diǎn)和右下頂點(diǎn),再 用最小二乘擬合岀四條直線。

設(shè)直線方程為淚b+ax,,其中b代表截距,a代表斜率。 根據(jù)最小二乘法的性質(zhì),擬合岀的直線應(yīng)該與輸入數(shù)據(jù)的 偏差平方和最小。設(shè)偏差x)-y,且』平方和達(dá)到最小, 即目標(biāo)函數(shù)Z = /才最小,這樣,通過對(duì)Z中的a和b求偏導(dǎo)i = 1可得:

基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正

理論上,擬合岀的四條直線應(yīng)該是平行的,但由于實(shí) 際操作存在誤差和噪聲影響,可能其中的某一條或者兩條 不與其他平行,此時(shí)就需刪除明顯錯(cuò)誤的值,然后對(duì)剩下 的值求取平均值a, arctan a則即為傾斜角。

3圖像的垂直傾斜校正

車牌的垂直傾斜實(shí)際上是圖像坐標(biāo)相對(duì)于x軸y方向 的錯(cuò)切,即:

基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正


設(shè)車牌字符區(qū)域在Y軸上的投影距離為八

基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正

這樣,當(dāng)Z = 0時(shí),車牌y方向無(wú)錯(cuò)切,此時(shí)T = x, T取 得最小值。因此,如果能找到使得車牌投影距離最小的Z, 則此時(shí)對(duì)應(yīng)的車牌圖像就是垂直校正后的圖像。

通常車牌在垂直方向的傾斜很小,一般為:

基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正


為了減少計(jì)算次數(shù),可以引入分塊查找的思想,該思 路將查找過程分為兩部分,即粗查找和精查找。具體步驟 如下:

將經(jīng)過以上處理后的車牌圖像在±20。范圍內(nèi)每隔 5°求取水平投影值m,o

比較m,選取其中最小值的m,然后繼續(xù)比較 mi-1和,再選取其中的較小值,則可確定Z在某個(gè)小區(qū) 間內(nèi)。

在上一步求取的小區(qū)間內(nèi)以步長(zhǎng)d = 1°求取水平投影值mj,并選取其中最小值mj,其所對(duì)應(yīng)的角度即為圖像垂直傾斜角z。當(dāng)校正范圍 [ ,]2020c cz ! - +,分塊查找法的算法執(zhí)行次數(shù)為14,遠(yuǎn)小于40。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

該算法在Intel Celeron 2.50 GHz CPU和992 MB內(nèi)存配置的Matlab 7.0.1平臺(tái)上運(yùn)行時(shí),首先采用直方圖方法對(duì)定位后的車牌圖像進(jìn)行二值化,然后去除車牌邊框及鉚釘,再分別對(duì)車牌圖像進(jìn)行水平傾斜校正和垂直傾斜校正。圖1所示是已經(jīng)準(zhǔn)確定位且二值化后的車牌圖像,其中字符為白色,背景為黑色。

基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正

4.1 車牌水平傾斜與其它方法的比較

可將本文方法和Radon變換法、Hough變換法等傾斜校正方法進(jìn)行比較,其實(shí)際車牌測(cè)試校正結(jié)果如圖2所示,運(yùn)行時(shí)間和具體校正角度如表1和表2所列。Radon變換和Hough變換校正的角度變化步長(zhǎng)均為1c。

基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正

從圖2的實(shí)際測(cè)試結(jié)果可以看出,本算法已較準(zhǔn)確地校正了車牌的水平傾斜,字符上下邊緣線已基本水平,而Radon變換和Hough變換校正后的車牌在水平方向仍存在微小傾斜,校正精度不夠。從表1和表2所列的實(shí)際數(shù)據(jù)可以看出:本文所測(cè)校正精度明顯高于其他兩種算法,從運(yùn)行時(shí)間上看,本文算法的運(yùn)行速度也較兩者稍快,而Radon變換和Hough變換在校正效果上相同,但是運(yùn)行時(shí)間不同。

基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正

4.2 車牌的垂直傾斜校正

圖3所示為經(jīng)過水平校正后的車牌用本文算法進(jìn)行垂直校正后的結(jié)果。測(cè)試表明:該算法能夠較好地對(duì)車牌進(jìn)行垂直校正,且本文算法較改進(jìn)后的算法復(fù)雜度降低很多。

基于最小二乘和最小投影距離的車牌傾斜校正

5 結(jié) 論

車牌的傾斜校正保證了后續(xù)字符分割和字符識(shí)別的精度,本文算法在水平校正時(shí),提出了用基于最小二乘擬合直線的方法來對(duì)車牌進(jìn)行水平校正。測(cè)試結(jié)果表明,本文的方法校正效果較好,而且,在垂直校正時(shí),由于利用了改進(jìn)的最小投影距離法,因而降低了算法的執(zhí)行次數(shù),提高了執(zhí)行效率。

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