本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領域，具體涉及一種車牌圖像分界線擬合方法及裝置。

背景技術(shù)：

車牌識別技術(shù)一般包括車牌定位、車牌圖像二值化、車牌字符切割以及字符識別幾個過程，其中車牌圖像二值化效果直接影響車牌識別的準確度，是整個車牌識別技術(shù)中的關(guān)鍵。車牌識別通常需要對車牌圖像進行二值化處理，從二值圖像中提取單個字符進行字符識別，從而實現(xiàn)對整個車牌的識別。

現(xiàn)有的車牌圖像二值化處理一般通過自適應全局閾值法或局部自適應閾值法。但在進行車輛尾牌識別時，車輛尾牌通常會在固定時段出現(xiàn)嚴重的陰陽牌圖像，如圖3所示，陰陽牌是指車牌圖像的上部分由于遮擋而成為陰影，下部分由于被陽光直射而成為陽面，從而形成上下亮度嚴重分化的車牌圖像。常規(guī)的二值化處理對陰陽車牌的二值化效果很不理想，甚至導致二值化后車牌的陰影部分消失，或是被陽光直射的下部分嚴重粘連，從而影響后續(xù)字符提取和識別的準確度。

因此，對陰陽牌的陰影、陽面、陰陽分界線區(qū)域采用常規(guī)或統(tǒng)一的二值化處理方法，難以獲得有效的二值化圖像，從而導致車牌識別準確度低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于克服現(xiàn)有對陰陽牌采用統(tǒng)一的二值化處理導致車牌識別準確度低的缺陷。

本發(fā)明提供一種車牌圖像分界線擬合方法，包括：

獲取車牌圖像中每個像素點的像素值，所述像素值為灰度值；

根據(jù)所述每個像素點的像素值，確定分界點，所述分界點即車牌因亮度差異形成的分界點，所述分界點將其所在列的像素點分為上下兩部分；

根據(jù)所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)，確定至少一個疑似分界行；

判斷所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行；

當所述至少一個疑似分界行中存在分界行時，根據(jù)所述分界行擬合出分界線。

優(yōu)選地，所述根據(jù)所述每個像素點的像素值，確定分界點，包括：

根據(jù)所述車牌圖像中每個像素點的所在列，將所述像素點上部像素點的像素值與所述像素點下部像素點的像素值進行比較；

分別根據(jù)比較結(jié)果，確定所述像素點是否為分界點。

優(yōu)選地，所述根據(jù)所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)，確定至少一個疑似分界行，包括：

計算所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)；

在所述車牌圖像高度的中線附近，確定所述分界點個數(shù)最多的至少一行作為疑似分界行。

優(yōu)選地，所述判斷所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行，包括：

依次將所述疑似分界行的所述分界點個數(shù)與分界行閾值比較，所述分界行閾值根據(jù)所述車牌圖像的寬度設定；

根據(jù)比較結(jié)果，確定所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行。

優(yōu)選地，所述當所述至少一個疑似分界行中存在分界行時，根據(jù)所述分界行擬合出分界線，包括：

獲取所述分界行及其附近行的全部分界點；

對所述全部分界點進行曲線擬合，得到分界線的擬合函數(shù)。

本發(fā)明還提供一種車牌圖像分界線擬合裝置，包括：

獲取單元，用于獲取車牌圖像中每個像素點的像素值，所述像素值為灰度值；

分界點確定單元，用于根據(jù)所述每個像素點的像素值，確定分界點，所述分界點即車牌因亮度差異形成的分界點，所述分界點將其所在列的像素點分為上下兩部分；

疑似分界行確定單元，用于根據(jù)所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)，確定至少一個疑似分界行；

分界行判斷單元，用于判斷所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行；

分界線擬合單元，用于當所述至少一個疑似分界行中存在分界行時，根據(jù)所述分界行擬合出分界線。

優(yōu)選地，所述分界點確定單元包括：

像素值比較子單元，用于根據(jù)所述車牌圖像中每個像素點的所在列，將所述像素點上部像素點的像素值與所述像素點下部像素點的像素值進行比較；

分界點確定子單元，用于分別根據(jù)比較結(jié)果，確定所述像素點是否為分界點。

優(yōu)選地，所述疑似分界行確定單元包括：

分界點個數(shù)計算子單元，用于計算所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)；

疑似分界行確定子單元，用于在所述車牌圖像高度的中線附近，確定所述分界點個數(shù)最多的至少一行作為疑似分界行。

優(yōu)選地，所述分界行判斷單元包括：

閾值比較子單元，用于依次將所述疑似分界行的所述分界點個數(shù)與分界行閾值比較，所述分界行閾值根據(jù)所述車牌圖像的寬度設定；

分界行確定子單元，用于根據(jù)比較結(jié)果，確定所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行。

優(yōu)選地，所述分界線擬合單元包括：

分界點獲取子單元，用于獲取所述分界行及其附近行的全部分界點；

曲線擬合子單元，用于對所述全部分界點進行曲線擬合，得到分界線的擬合函數(shù)。

本發(fā)明技術(shù)方案，具有如下優(yōu)點：

本發(fā)明提供一種車牌圖像分界線擬合方法及裝置，根據(jù)車牌圖像中每個像素點的像素值確定分界點；根據(jù)所述分界點確定至少一個疑似分界行；判斷所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行；當所述至少一個疑似分界行中存在分界行時，根據(jù)所述分界行擬合出分界線。由于所述分界線將車牌圖像分為亮度不同的兩個部分，因此可以對亮度不同的部分采用不同的閾值進行二值化處理，與采用統(tǒng)一閾值進行常規(guī)二值化處理相比，得到的二值化圖像更利于后續(xù)的字符提取和識別，提高了車輛陰陽牌的二值化效果，從而提高了車輛尾牌識別的準確率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施方式，對于本領域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為一種車牌圖像分界線擬合方法的流程圖；

圖2為一種車牌圖像分界線擬合裝置的示意圖；

圖3為陰陽牌圖像的示意圖；

圖4為對圖3所示的陰陽牌圖像擬合出的分界線示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，術(shù)語“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“內(nèi)”、“外”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。此外，術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。

在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，還可以是兩個元件內(nèi)部的連通，可以是無線連接，也可以是有線連接。對于本領域的普通技術(shù)人員而言，可以具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具體含義。

此外，下面所描述的本發(fā)明不同實施方式中所涉及的技術(shù)特征只要彼此之間未構(gòu)成沖突就可以相互結(jié)合。

實施例1

本實施例提供一種車牌圖像分界線擬合方法，該方法的流程圖如圖1所示。包括如下步驟：

S1：獲取車牌圖像中每個像素點的像素值，所述像素值可以為灰度值。例如，可以通過掃描的方式遍歷所述車牌圖像中的每個像素點，檢測每個像素點對應的灰度值。

S2：根據(jù)所述每個像素點的像素值，確定分界點。由于車牌圖像上下兩部分的亮度不同，導致車牌圖像上下兩部分像素點的灰度值不同。所述分界點即車牌因亮度差異形成的分界點。所述分界點將其所在列的像素點分為上下兩部分。具體地，上部分像素點對應車牌圖像的陰影區(qū)域，下部分像素點對應車牌圖像的陽面區(qū)域。

S3：根據(jù)所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)，確定至少一個疑似分界行。具體地，通過將車牌圖像進行水平投影的方法，可以計算出車牌圖像的每一行的分界點個數(shù)。所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)，通過掃描可以獲得至少一個分界點個數(shù)最多的疑似分界行。

S4：判斷所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行。對所述至少一個疑似分界行的分界點個數(shù)進行判斷，當所述分界點個數(shù)滿足一定的閾值條件時，判定所述至少一個疑似分界行為分界行；當所述疑似分界行的分界點個數(shù)均不滿足所述閾值條件時，判定所述車牌圖像為非陰陽牌。

S5：當所述至少一個疑似分界行中存在分界行時，根據(jù)所述分界行擬合出分界線。具體地，可以將所述分界行及其附近行的所有分界點作為樣本集，對所述樣本集進行曲線擬合，得到車牌圖像的陰陽分界線。

本發(fā)明提供的車牌圖像分界線擬合方法，根據(jù)車牌圖像中每個像素點的像素值確定分界點；根據(jù)所述分界點確定至少一個疑似分界行；判斷所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行；當所述至少一個疑似分界行中存在分界行時，根據(jù)所述分界行擬合出分界線。由于所述分界線將車牌圖像分為亮度不同的兩個部分，因此可以對亮度不同的部分采用不同的閾值進行二值化處理，與采用統(tǒng)一閾值進行常規(guī)二值化處理相比，得到的二值化圖像更利于后續(xù)的字符提取和識別，提高了車輛陰陽牌的二值化效果，從而提高了車輛尾牌識別的準確率。

作為一個具體的實施方式，上述步驟S2包括以下子步驟：

S21：根據(jù)所述車牌圖像中每個像素點的所在列，將所述像素點上部像素點的像素值與所述像素點下部像素點的像素值進行比較。

具體地，可以設車牌圖像為I，寬度為w，高度為h，I(x,y)x∈{0,1,...,w}y∈{0,1,...,h}表示圖像坐標為(x,y)的像素點的像素值。新建一個標記圖像M，所述標記圖像M的寬度和高度與車牌圖像I相同，且標記圖像M的所有像素點的像素值均初始化為0。

對車牌圖像I的每個像素點進行掃描，根據(jù)式(1)對標記圖像M進行賦值，其中，i∈{1,2,3},j∈{1,2,3},T表示陰陽分界的灰度閾值。T可以取常量，也可以取與I(x,y)有關(guān)的值，表示可以檢測的分界點的強度。

對像素點(x,y)所在列的像素點，將像素點(x,y)上部像素點的像素值與像素點(x,y)下部像素點的像素值之差與灰度閾值T進行比較。

S22：分別根據(jù)比較結(jié)果，確定所述像素點是否為分界點。

優(yōu)選地，當像素點(x,y)上部像素點的像素值與像素點(x,y)下部像素點的像素值之差全部大于灰度閾值T時，判定像素點(x,y)為分界點，對應標記圖像M中值為1的像素點。

作為一個具體的實施方式，上述步驟S3包括以下子步驟：

S31：計算所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)。

具體地，可以通過對標記圖像M進行水平投影的方法，得到水平投影計數(shù)pro，如式(2)所示，表示車牌圖像的每一行的分界點個數(shù)。水平投影計數(shù)pro表現(xiàn)為一個一維向量，維度為h，即車牌圖像I的高度。

由于車牌的陰陽分界并非水平直線，為了提高陰陽分界判斷的魯棒性，優(yōu)選地，可以根據(jù)式(2)的投影pro進行再計算。將每個像素點的前后兩個像素點作為預設領域范圍，對每一個像素點的值用其前后兩個像素點的值及其本身的和代替，如式(3)所示。

由此得到分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)。

S32：在所述車牌圖像高度的中線附近，確定所述分界點個數(shù)最多的至少一行作為疑似分界行。

具體地，根據(jù)式(3)的水平投影向量pro，從車牌圖像高度的中線開始，同時向上和向下通過掃描的方法獲得水平投影向量pro取值最大的前三個值，即獲得分界點個數(shù)最多的3個疑似分界行，記錄其位置，標記為r1，r2，r3。

作為一個具體的實施方式，上述步驟S4包括以下子步驟：

S41：依次將所述疑似分界行的所述分界點個數(shù)與分界行閾值比較，所述分界行閾值根據(jù)所述車牌圖像的寬度設定。

依次對上述步驟獲得的3個疑似分界行r1，r2，r3進行檢測判斷。例如，當對r1進行檢測判斷時，將r1記為r行。在標記圖像M中對r行中的每一個像素點(x,r)x∈{0,1,...,w}進行判斷。

優(yōu)選地，當在以像素點(x,r)為中心、半徑為2的范圍內(nèi)的分界點的個數(shù)小于等于2時，判定像素點(x,r)為有效分界點；當在以像素點(x,r)為中心、半徑為2的范圍內(nèi)的分界點的個數(shù)等于0時，判定像素點(x,r)為可能分界點。統(tǒng)計r行中的有效分界點和可能分界點的總數(shù)，并分別記為有效分界點數(shù)m和可能分界點數(shù)n。優(yōu)選地，可以根據(jù)車牌圖像的寬度w設定分界行閾值為且當m和n滿足分界行閾值且時，則判定r行為分界行。

S42：根據(jù)比較結(jié)果，確定所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行。

具體地，依次對至少一個疑似分界行即r1、r2和r3進行判斷，當其中的某一行被判定為分界行時，則停止判斷，并將該行作為預留行，記為R。當r1、r2和r3均不滿足上述分界行閾值條件時，則判定該車牌圖像非陰陽牌。

作為一個具體的實施方式，上述步驟S5包括以下子步驟：

S51：獲取所述分界行及其附近行的全部分界點；

優(yōu)選地，將所述分界行的上下2行作為所述分界行的附近行。在標記圖像M上，在所述分界行即R行及其附近行中，獲取所有滿足M(x,y)＝1的點(x,y)作為樣本集。

S52：對所述全部分界點進行曲線擬合，得到分界線的擬合函數(shù)。

通過大量數(shù)據(jù)觀察，分界線通常表現(xiàn)為一條向下凸起的拋物線或一條直線，因此可以使用二次線性函數(shù)y＝ax²+bx+c進行擬合，二次曲線同樣具有擬合直線的能力。

根據(jù)式y(tǒng)＝ax²+bx+c對所述樣本集進行二次曲線擬合，得到分界線如圖4所示，并求解出(a,b,c)的值，從而得到分界線的擬合函數(shù)表示。

實施例2

本實施例提供一種車牌圖像分界線擬合裝置，該裝置的示意圖如圖2所示。包括：

獲取單元10，用于獲取車牌圖像中每個像素點的像素值，所述像素值可以為灰度值。例如，可以通過掃描的方式遍歷所述車牌圖像中的每個像素點，檢測每個像素點對應的灰度值。

分界點確定單元20，用于根據(jù)所述每個像素點的像素值，確定分界點。由于車牌圖像上下兩部分的亮度不同，導致車牌圖像上下兩部分像素點的灰度值不同。所述分界點即車牌因亮度差異形成的分界點。所述分界點將其所在列的像素點分為上下兩部分。具體地，上部分像素點對應車牌圖像的陰影區(qū)域，下部分像素點對應車牌圖像的陽面區(qū)域。

疑似分界行確定單元30，用于根據(jù)所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)，確定至少一個疑似分界行。具體地，通過將車牌圖像進行水平投影的方法，可以計算出車牌圖像的每一行的分界點個數(shù)。所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)，通過掃描可以獲得至少一個分界點個數(shù)最多的疑似分界行。

分界行判斷單元40，用于判斷所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行。對所述至少一個疑似分界行的分界點個數(shù)進行判斷，當所述分界點個數(shù)滿足一定的閾值條件時，判定所述至少一個疑似分界行為分界行；當所述疑似分界行的分界點個數(shù)均不滿足所述閾值條件時，判定所述車牌圖像為非陰陽牌。

分界線擬合單元50，用于當所述至少一個疑似分界行中存在分界行時，根據(jù)所述分界行擬合出分界線。具體地，可以將所述分界行及其附近行的所有分界點作為樣本集，對所述樣本集進行曲線擬合，得到車牌圖像的陰陽分界線。

本發(fā)明提供的車牌圖像分界線擬合裝置，根據(jù)車牌圖像中每個像素點的像素值確定分界點；根據(jù)所述分界點確定至少一個疑似分界行；判斷所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行；當所述至少一個疑似分界行中存在分界行時，根據(jù)所述分界行擬合出分界線。由于所述分界線將車牌圖像分為亮度不同的兩個部分，因此可以對亮度不同的部分采用不同的閾值進行二值化處理，與采用統(tǒng)一閾值進行常規(guī)二值化處理相比，得到的二值化圖像更利于后續(xù)的字符提取和識別，提高了車輛陰陽牌的二值化效果，從而提高了車輛尾牌識別的準確率。

作為一個具體的實施方式，分界點確定單元20包括：

像素值比較子單元，用于根據(jù)所述車牌圖像中每個像素點的所在列，將所述像素點上部像素點的像素值與所述像素點下部像素點的像素值進行比較。具體地，可以設車牌圖像為I，寬度為w，高度為h，I(x,y)x∈{0,1,...,w}y∈{0,1,...,h}表示圖像坐標為(x,y)的像素點的像素值。對像素點(x,y)所在列的像素點，將像素點(x,y)上部像素點的像素值與像素點(x,y)下部像素點的像素值之差與灰度閾值T進行比較。

分界點確定子單元，用于分別根據(jù)比較結(jié)果，確定所述像素點是否為分界點。

作為一個具體的實施方式，疑似分界行確定單元30包括：

分界點個數(shù)計算子單元，用于計算所述分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)。具體地，可以通過對標記圖像M進行水平投影的方法，得到水平投影計數(shù)，表示車牌圖像的每一行的分界點個數(shù)。由此得到分界點所在行的每個像素點的預設領域范圍內(nèi)的分界點個數(shù)。

疑似分界行確定子單元，用于在所述車牌圖像高度的中線附近，確定所述分界點個數(shù)最多的至少一行作為疑似分界行。具體地，根據(jù)水平投影，從車牌圖像高度的中線開始，同時向上和向下通過掃描的方法獲得水平投影取值最大的前三個值，即獲得分界點個數(shù)最多的3個疑似分界行。

作為一個具體的實施方式，分界行判斷單元40包括：

閾值比較子單元，用于依次將所述疑似分界行的所述分界點個數(shù)與分界行閾值比較，所述分界行閾值根據(jù)所述車牌圖像的寬度設定。依次對上述步驟獲得的3個疑似分界行進行檢測判斷。

分界行確定子單元，用于根據(jù)比較結(jié)果，確定所述至少一個疑似分界行中是否存在分界行。具體地，依次對至少一個疑似分界行進行判斷，當其中的某一行被判定為分界行時，則停止判斷，并將該行作為預留行。當所述至少一個疑似分界行均不滿足條件時，則判定該車牌圖像非陰陽牌。

作為一個具體的實施方式，分界線擬合單元50包括：

分界點獲取子單元，用于獲取所述分界行及其附近行的全部分界點。優(yōu)選地，將所述分界行的上下2行作為所述分界行的附近行。在標記圖像M上，在所述分界行即R行及其附近行中，獲取所有滿足M(x,y)＝1的點(x,y)作為樣本集。

曲線擬合子單元，用于對所述全部分界點進行曲線擬合，得到分界線的擬合函數(shù)。通過大量數(shù)據(jù)觀察，分界線通常表現(xiàn)為一條向下凸起的拋物線或一條直線，因此可以使用二次線性函數(shù)y＝ax²+bx+c進行擬合，二次曲線同樣具有擬合直線的能力。根據(jù)式y(tǒng)＝ax²+bx+c對所述樣本集進行二次曲線擬合，得到分界線如圖4所示，并求解出(a,b,c)的值，從而得到分界線的擬合函數(shù)表示。

顯然，上述實施例僅僅是為清楚地說明所作的舉例，而并非對實施方式的限定。對于所屬領域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。而由此所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發(fā)明創(chuàng)造的保護范圍之中。