復(fù)雜背景下快速車牌定位方法研究

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1、’’第!(卷’第)期計’算’機’仿’真!""%年)月’’文章編號：&""%$*(+,（!""%）")$"!#%$"+復(fù)雜背景下快速車牌定位方法研究鹿曉亮，陳繼榮（中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子工程與信息科學(xué)系，安徽合肥!(""!)）摘要：在-./顏色空間內(nèi)，根據(jù)車牌圖像的紋理特征，充分利用車牌圖像的三個分量彩色信息，提出了一種基于彩色邊緣的車牌定位方法。該方法利用車牌區(qū)域豎直邊緣異常豐富的特點，采用一種針對性很強的邊緣提取算子，對-，.和/三個顏色分量分別進行豎直邊緣提??；三個分量圖像豎直邊緣提取之后，依據(jù)一定的準則，融合三個豎直邊緣圖像，得到原彩色圖像的邊緣。試驗結(jié)果表明

2、，與一般的單純灰度圖像邊緣提取相比，該方法能更準確地定位車牌；并且經(jīng)邊緣提取之后，非車牌區(qū)域的邊緣所剩很少，使車牌區(qū)域搜索部分變得異常簡單，從而極大地減少了系統(tǒng)的運算負擔(dān)和時間開銷，滿足系統(tǒng)實時性的要求。關(guān)鍵詞：車牌識別；顏色空間；豎直邊緣提??；車牌搜索中圖分類號：01(*&’’文獻標識碼：2!"#$%&’(#")*#$)’+,%$-’./+.%01’23"%45#(670’/+.3.4567$8569:，;<=>?5$@79:（=8ABC@795BD=9:59AA@59:EF9G7@H6C579IB5A9BAJAKCL7G.I0;，

3、)，;M596）859:;81:：O6P59:NDA7GCMACAQCN@ABM6@6BCA@5DC5BD69RCMAB787@59G7@H6C5797GK86CA5H6:AD，CM5DK6KA@:5SAD7NC69ATHACM7R，TM5BM5DU6DAR79CMAB787@$AR:A59CMADK6BA7G-./，C7AQC@6BC85BA9DAK86CALV5@DC8W，TAB6@@W7NCSA@C5B68AR:ARACABC57979CMACM@AAB7HK79A9CD7G-，.69R/UAB6NDACMASA@C5B68AR:AD59CMA85BA9DA

4、K86CA6@A66@ASA@W6UN9R69CL2CCMAD6HAC5HA，69ATDAC7G6@5CMHAC5B7KA@6C7@DTM5BMH6598W65H6CCMASA@C5B68AR:AD6@A6KXK85ARLIAB79R8W，TAB7HU59ACMACM@AAAR:AH6KDC7:ACMA@N9RA@6BA@C659:N5RA859A，69RCMNDCMAAR:AH6K7GCMAB787@5H6:A5D:7CL=QKA@5HA9C68@ADN8CDDM7TCM6CCM5DHACM7RB69AQC@6BC85BA9DAK86CAH7@AAQ6BC8WB

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6、:ARACABC579；186CADA6@BM59:BC引言另外，如果車牌圖像背景比較復(fù)雜，存在諸多和車牌顏色類智能交通系統(tǒng)（F0I）是當(dāng)前交通管理發(fā)展的主要方向。似的區(qū)域，那么單純根據(jù)顏色信息搜索車牌則會變?yōu)橥絼?。車牌識別（31Y）技術(shù)則是整個智能交通系統(tǒng)的核心，其發(fā)展基于紋理的車牌定位方法利水平對于F0I的發(fā)展有著舉足輕重的影響。在整個車牌識用車牌區(qū)域邊緣豐富的特點進行邊緣提取，進而確定車別流程中，車牌的定位又是最至關(guān)重要的一步。牌的位置。文獻［(］［+］提出了一種基于灰度圖像紋理特征車牌的定位是一種復(fù)雜背景下的目標提取問題，背景包的車牌定位方法。括車牌區(qū)域周

7、圍的車身以及車輛周圍的場景。目前，國內(nèi)外本文在-./顏色空間內(nèi)，首先分別對三個顏色分量進對此進行了一些研究，主要采用基于顏色的車牌定位方法和行豎直方向的邊緣提取，繼而融合所得到的三個邊緣圖像，基于紋理的車牌定位方法。前者需要根據(jù)車牌的特點（藍獲取原彩色圖像的邊緣圖。與文獻［(］所提出方法相比，利牌，黃牌，黑牌，白牌）定義顏色空間。這種方法運算簡單，容用本文所提出的方法進行邊緣提取之后，非車牌區(qū)域的邊緣易實現(xiàn)。然而很多時候，顏色空間的定義并不容易，諸如陰所剩無幾，使隨后的車牌區(qū)域搜索變得非常容易和簡單。本影以及光照變化等因素會使顏色空間的界定變得異常困難。文方法的流

8、程圖如圖&