一种新的车牌倾斜校正方法.pdf

文章编号 100220411 2004 0220231205 一种新的车牌倾斜校正方法 李文举1 2 梁德群2 崔连延3 王新年2 1 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 辽宁 大连 116029 2 大连海事大学信息工程学院 辽宁 大连 116026 3 辽宁工学院信息科学与工程系 辽宁 锦州 121001 摘 要 车牌的倾斜对车牌的字符分割与识别带来不利的影响 本文分析了车牌的倾斜模式 提出了一种 新的车牌倾斜校正方法 该方法采用水平和垂直彩色边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角 度 对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正 对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正 实验结果 表明 该方法简单实用 对光照 污迹等不敏感 抗干扰能力强 关键词 车牌 倾斜校正 水平彩色边缘 垂直彩色边缘 投影 双线性插值 中图分类号 TP391 41 文献标识码 A A Novel Approach for Vehicle License Plate Tilt Correction LI Wen2ju1 2 LIANG De2qun2 CUI Lian2yan3 WANG Xin2nian2 1 Computer and Information Technology College Liaoning Normal University Dalian 116029 China 2 Information Engineering College Dalian Maritime University Dalian 116026 China 3 Department of Informatics Liaoning Institute of Technology Jinzhou 121001 China Abstract Tilt vehicle license plate has a bad effect on its character segmentation and recognition In this pa2 per tilt models of a plate are analyzed and a novel approach for number plate tilt correction ispresented Horizontal or vertical incline angle is obtained by combining horizontal or vertical color edge of a plate with its rotation projec2 tion Bilinear interpolation rotation correction isperformed to the plate that is tilt to the horizontal line and bilinear interpolation offset correction is made to theplate that is tilt to the vertical line Experimental results show that the method can be implemented easily and offers robustness when dealing with dirty number plates and license plates in variant lighting conditions Keywords vehicle license plate tilt correction horizontal color edge vertical color edge projection bilinear interpolation 1 引言 Introduction 车牌识别 LPR 是智能交通系统 ITS 的重要 组成部分 可广泛应用于交通监控和管理 车辆安全 防盗等领域 有着广阔的应用前景 LPR技术是将 摄像机等设备拍摄的车辆图像 经视频图像采集卡 转换成数字图像 或直接使用数字摄像机获取数字 图像 并传送给计算机 由计算机通过车牌识别软件 定位提取车牌 切分车牌上的字符 最后识别出切分 的字符 是一种不需人的干预 由计算机自动获得通 行车辆车牌号码的技术 最理想情况下拍摄的车牌 图像是一个矩形 但由于摄像机和车牌之间角度的 变化 常常使所拍摄的车牌图像产生倾斜现象 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 目前的车牌倾斜校正方法主要有 1 Hough变 换法 1 3 通过Hough变换求取车牌的边框 进而 确定车牌的倾斜角 或者由Hough变换提取牌照边 框的参数后 再求解牌照区域四个顶点的坐标 然后 通过双线性空间变换对畸变图像进行校正 2 通过 模板匹配寻找牌照区域的四个顶点 再通过双线性 空间变换重建矩形车牌区域 4 3 通过求取车牌 字符区域的局部极小和局部极大特征点 再进行投 影确定车牌的倾斜角 5 4 通过求取车牌上各字 符连通域的中心点 然后拟合为直线来确定车牌的 倾斜角 6 由于图像中车牌的边框有时并不明显 如有的白牌白车 且因噪声 污迹等干扰的影响 第33卷第2期 2004年4月 信息与控 制 Information and Control Vol 33 No 2 Apr 2004 收稿日期 2003 07 01 1995 2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co Ltd All rights reserved 造成Hough变换后参数空间中的峰值点很分散 这 使得方法 1 和方法 2 效果并不理想 当车牌上有 污迹和噪声时 方法 3 的检测精度下降 由于二值 化等原因 车牌上字符会有粘连和断裂现象 就使得 方法 4 的效果也不理想 而且 上述四种方法有一 个共同的缺陷 就是当图像对比度较小 光照不均 时 检测到的倾斜角误差较大 本文提出了一种新的 车牌倾斜校正方法 该方法采用水平和垂直彩色边 缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角 度 然后进行双线性插值倾斜校正 大量实验表明 该方法简单实用 对光照不敏感 抗干扰性强 2 水平和垂直彩色边缘检测 Horizontal and vertical color edge detection 设C i0 j0 代表图像位置 i 0 j0 处的彩色向 量 C i0 j0 R i0 j0 G i0 j0 B i0 j0 以C i0 j0 为中心取一 2w 1 2w 1 的窗口 其中 w为大于等于1的整数 令 V i 0 j0 1 w 2w 1 i i0 w i i0 1 j j0 w j j0 w C i j 1 V i 0 j0 1 w 2w 1 i i0 w i i0 1 j j0 w j j0 w C i j 2 H i 0 j0 1 w 2w 1 i i0 w i i0 w j j0 w j j0 1 C i j 3 H i 0 j0 1 w 2w 1 i i0 w i i0 w j j0 w j j0 1 C i j 4 则 i 0 j0 处的垂直彩色梯度和水平彩色梯度分别 定义为 DV i0 j0 V i 0 j0 V i 0 j0 5 DH i0 j0 H i 0 j0 H i 0 j0 6 其中 代表欧几里得范数 设 V和 V分别代表DV的均值和标准方差 H和 H分别代表DH的均值和标准方差 则按下式对图 像进行二值化 获取图像的水平彩色边缘EH和垂 直彩色边缘EV EH i 0 j0 1 DV i0 j0 V 3 V 0 DV i0 j0 V 3 V 7 EV i 0 j0 1 DH i0 j0 H 3 H 0 DH i0 j0 0 b 0 图2 水平倾斜 Fig 2 Horizontal tilt a 0 图3 垂直倾斜 Fig 3 Vertical tilt a 0 b 0 图4 水平垂直倾斜 Fig 4 Horizontal and vertical tilt 4 1 求取原始图像的水平彩色边缘 图5为车牌的原始图像 图6为车牌的水平彩 色边缘图像 图5 原始图像 Fig 5 Original image 图6 水平彩色边缘 Fig 6 Horizontal color edge 4 2 水平倾斜校正 以水平彩色边缘图像的中心为原点建立两个笛 卡尔坐标系x2y和x 2y 参考图2 两坐标系的坐 标轴x 与x y 与y之间的夹角为 统计图像在y 轴上的投影 设S为最大的4个投影值之和 旋转 坐标系x 2y 则当 等于车牌的水平倾斜角度时 S取得最大值 S的统计直方图如图7所示 由 图可见 车牌的水平倾斜角为 12度 将车牌逆时 针双线性插值旋转12度 可得水平倾斜校正后的车 牌图像 如图8所示 4 3 剔除水平边框和铆钉 车牌上通常有2个或4个固定铆钉 它们常常 和水平边框 第二个字符以及第四个字符相粘连 影 响字符的分割效果 因此 需去掉他们 字符区域水平方向颜色变化频率较大 设其变 化范围为 n1 n2 求取水平倾斜校正后车牌的垂 直彩色边缘 如图9所示 则可去掉水平边框 再对 其进行水平扫描 统计每行灰度值为1的个数N 3322期 李文举等 一种新的车牌倾斜校正方法 1995 2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co Ltd All rights reserved 铆钉区域各行的N0 11 jnew j h i tg 0 12 确定了校正后像素坐标 i jnew 再应用公式 10 进行双线性插值运算则可求取像素的彩色值 校正 后的图像如图13所示 图13 校正后的车牌 Fig 13 Corrected plate 5 结论 Conclusions 本文提出了一种新的车牌倾斜校正方法 该方 法采用水平和垂直彩色边缘检测结合旋转投影求取 车牌的水平和垂直倾斜角度 应用此方法在具有P 1 8GCPU 256M内存的计算机上运行由C语言 编写的本算法程序 当水平和垂直倾斜角度限定在 10度时平均用时0 06秒 图14是部分实验结果 实验结果表明 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 432信 息 与 控 制 33卷 1995 2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co Ltd All rights reserved a 原始图像 b 校正后的车牌 c 原始图像 d 校正后的车牌 e 原始图像 f 校正后的车牌 14 实验结果 Fig 14 Experimental results 参 考 文 献 References 1 Wen C2Y Yu C2C Hun Z2D A 32D transformation to improve the legibility of license plate numbers J Journal of Forensic Sci2 ences 2002 47 3 578 585 2 富煜清 沈 巍 黄心晔 汽车牌照的提取方法研究 J 模式 识别与人工智能 2000 43 3 345 348 3 郝永杰 刘文耀 路 烁 畸变汽车牌照图像的空间校正 J 西南交通大学学报 2002 37 4 417 420 4 Hegt H A Haye R J Khan N A A high performance license plate recognition system A IEEE International Conference on Systems Man and Cybernetics C 1998 5 4357 4362 5 Comelli P Ferragina P Granieri M N et al Optical recognition of motor vehicle license plates J IEEE Transactions on Vehic2 ular Technology 1995 44 4 790 799