江建軍, 廖愛姣, 吳文光

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一個(gè)改進(jìn)的車牌號(hào)碼傾斜校正方法

江建軍, 廖愛姣, 吳文光

(湖南文理學(xué)院 圖書館,湖南 常德, 415000)

在智能交通系統(tǒng)中, 車牌號(hào)碼傾斜校正是預(yù)處理的重要步驟. 論文使用加權(quán)最小二乘法, 把車牌區(qū)域擬合成一條直線, 然后求得該直線斜率, 并計(jì)算傾斜車牌圖像的傾斜角, 最后把圖像旋轉(zhuǎn)-, 完成傾斜校正. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明: 論文方法能快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出圖像的傾斜角, 并具有較強(qiáng)的適應(yīng)性. 與最小二乘法擬合直線比較, 傾斜角精度更高, 目標(biāo)函數(shù)值更少; 與Hough變換校正相比較, 論文算法處理時(shí)間更短, 傾斜角測(cè)量精度更高.

車牌號(hào)碼; 加權(quán)最小二乘法; 傾斜校正

在城市十字路口電子眼拍攝車牌圖像時(shí), 由于受雨雪天氣環(huán)境、道路交通狀況和現(xiàn)場(chǎng)光照效果等因素影響, 圖像中車牌常常存在嚴(yán)重的傾斜, 使得車牌字符出現(xiàn)相互粘連或者筆畫斷裂, 尤其是車牌中漢字各個(gè)部件出現(xiàn)不必要的斷裂, 給后續(xù)的圖像處理, 如字符分割和識(shí)別造成致命障礙[1-4]. 為了解決以上車牌傾斜問題, 多年來國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者進(jìn)行了各種深入地研究, 提出了一些針對(duì)性較強(qiáng)的實(shí)用傾斜校正方法. 總的說來, 這些方法可分為以下3大類: 投影法、Hough變換法和近鄰法. 當(dāng)使用投影法進(jìn)行傾斜校正時(shí), 首先對(duì)傾斜圖像進(jìn)行投影, 然后對(duì)投影圖形狀進(jìn)行分析[1], 該方法雖然簡(jiǎn)單, 但是由于需要獲取每個(gè)傾斜角時(shí)的投影形狀, 因而該方法計(jì)算量大, 耗時(shí)較多. Hough變換法是最常用的傾斜校正方法, 該方法首先獲取傾斜圖像像素坐標(biāo), 然后使用Hough變換對(duì)像素坐標(biāo)去計(jì)算參數(shù)空間中參考點(diǎn)的可能軌跡[2-4]. 該方法對(duì)于直線圖形具有較好的適應(yīng)性和魯棒性, 但是對(duì)于傾斜的車牌圖像, 不僅其運(yùn)算量大, 而且魯棒性也有待提高. 應(yīng)用近鄰法傾斜校正時(shí), 首先找出所有連通區(qū)中心點(diǎn)的個(gè)最近鄰, 然后計(jì)算每對(duì)近鄰點(diǎn)的向量方向并統(tǒng)計(jì)生成直方圖, 最后通過找出直方圖的峰值來得到整個(gè)圖像的傾斜角[5-6], 由于圖像中包含了較多的連通成分, 該方法也相當(dāng)費(fèi)時(shí)[7-8].

在深入分析和研究最小二乘法擬合直線基礎(chǔ)上, 論文提出了改進(jìn)的車牌號(hào)碼傾斜校正方法. 該方法首先通過加權(quán)最小二乘法擬合直線, 然后計(jì)算該直線斜率并計(jì)算其傾斜角, 最后把傾斜圖像旋轉(zhuǎn)-完成傾斜校正.

1 基于加權(quán)最小二乘法的車牌號(hào)碼傾斜校正

本質(zhì)上講, 車牌傾斜是車牌區(qū)域的主軸′與水平軸之間有一個(gè)傾斜角度, 只要獲得, 把整個(gè)傾斜圖像旋轉(zhuǎn)-即可實(shí)現(xiàn)傾斜校正, 原理如圖1所示.

圖1 圖像傾斜

1.1 最小二乘法擬合直線

式(1)的矩陣形式為:

解出:

即:

把x坐標(biāo)和y坐標(biāo)代入式(5), 則可以計(jì)算出擬合直線的斜率1.

1.2 加權(quán)最小二乘法擬合直線

根據(jù)(1)式, 在同方差2下, 將各個(gè)(x, y)的殘差均視為提供同等重要的信息. 但在異方差下, 離散程度大的對(duì)應(yīng)的擬合直線的位置(x)很不精確, 因此, 在擬合直線時(shí)理應(yīng)不太重視所提供的信息. 即x對(duì)應(yīng)的偏離越大時(shí), 所提供的信息貢獻(xiàn)應(yīng)越小, 而偏離越小時(shí), 所提供的信息貢獻(xiàn)則應(yīng)越大. 因此采用權(quán)數(shù)對(duì)殘差提供的信息的重要程度作適當(dāng)?shù)男Ｕ? 以提高估計(jì)精度. 以上即為加權(quán)最小二乘法的思路.

根據(jù)以上分析, 我們對(duì)較小的殘差平方2賦予較大的權(quán)數(shù); 對(duì)較大的殘差平方2賦予較小的權(quán)數(shù), 權(quán)數(shù)為w. 則式(1)修改為:

式(6)的矩陣形式為:

在式(7)中, 對(duì)求偏導(dǎo):

解出:

有:

由式(8)-(10)解得:

把x坐標(biāo)和y坐標(biāo)代入式(11), 則可以計(jì)算出擬合直線的斜率1.

1.3 改進(jìn)的車牌號(hào)碼傾斜校正方法

論文中, 假設(shè)傾斜圖像已經(jīng)二值化處理, 圖像背景為黑色, 灰度值為0; 字符為白色, 灰度值為255. 圖像左上角像素點(diǎn)坐標(biāo)為(-1, 1),用來表示圖像中灰度值為255的像素點(diǎn)坐標(biāo)集合. 把代入式(11), 得到擬合直線的斜率1. 令tan=1, 計(jì)算得到. 因此, 改進(jìn)的車牌號(hào)碼傾斜校正方法描述如下:

(a) 掃描整幅圖像, 采集圖像中灰度值為255的像素點(diǎn)坐標(biāo)集合.

(b) 把代入式(9), 得到斜率1.

(c) 令tan=1, 計(jì)算出傾斜角.

(d) 把整幅傾斜圖像旋轉(zhuǎn)-, 完成傾斜校正. 傾斜校正矩陣形式為:

2 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析

在實(shí)驗(yàn)中, 我們使用的車牌圖像如圖2所示, 實(shí)驗(yàn)環(huán)境為: 工具軟件為Matlab7.01; 主機(jī)為Celeron(R) CPU 2.13 GHz, 內(nèi)存512 MB. 圖像在傾斜校正之前, 已經(jīng)二值化處理, 且背景為黑色字符為白色.

圖2 實(shí)驗(yàn)用車牌圖像

在該實(shí)驗(yàn)時(shí), 我們不僅把本文方法用于車牌圖像傾斜校正, 而且也實(shí)現(xiàn)了最小二乘法擬合直線和Hough變換進(jìn)行車牌圖像傾斜校正, 并對(duì)校正結(jié)果進(jìn)行了比較, 校正后車牌如圖3、圖4所示. 另外, 為了定量比較以上三種校正方效果, 使用了相關(guān)性能指標(biāo)(如表1所示). 在Hough變換進(jìn)行傾斜校正時(shí), 角度變化范圍是[-90°, 90°], 增幅為1°. 根據(jù)圖3、圖4中校正后的圖像來看, 本文方法已經(jīng)較為精確的進(jìn)行了校正, 上邊線基本保持水平, 但令人遺撼的是, 使用最小二乘法擬合直線和Hough變換校正后的圖像還存在一定程度的可辨識(shí)傾斜, 獲取的旋轉(zhuǎn)角度略顯不足或過度, 表1中的相關(guān)指標(biāo)和圖3、圖4結(jié)果相一致.

圖3 車牌圖像1傾斜校正

圖4 車牌圖像2傾斜校正

表1 傾斜校正性能指標(biāo)比較

從表1和圖3、圖4看到, 論文方法和最小二乘法均能較好的擬合了車牌區(qū)域傾斜的趨勢(shì), 因此傾斜校正效果較好. 但是最小二乘法擬合直線的斜率偏小, 因而旋轉(zhuǎn)角度略顯不足, 圖5、圖6是加權(quán)最小二乘法擬合和最小二乘法擬合實(shí)驗(yàn)圖像結(jié)果. 在處理時(shí)間方面, 本文方法和最小二乘法擬合直線相同. 2種方法的目標(biāo)函數(shù)相差較大, 這進(jìn)一步說明了論文方法優(yōu)于最小二乘法. 圖7為實(shí)驗(yàn)圖像使用Hough變換后得到的系數(shù)圖, 圖中越亮的部分表示系數(shù)越大, 從圖7(a)中看到, Hough系數(shù)最亮處大約在角度為8°處, 則= 8°, 該角度略顯過度; 對(duì)于圖7(b), Hough系數(shù)最亮處大約出現(xiàn)在角度為-10o處, 則=-10°, 該角度較為精確. 在處理時(shí)間方面, 本文方法比Hough變換耗費(fèi)時(shí)間更少, 這在智能交通系統(tǒng)中是非常重要的.

圖5 車牌圖像1擬合

圖6 車牌圖像2擬合

圖7 Hough變換

3 結(jié)論

本文在加權(quán)最小二乘法基礎(chǔ)上, 提出了改進(jìn)的車牌號(hào)碼傾斜校正方法. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明: 論文方法用于車牌號(hào)碼傾斜校正比最小二乘法有更精確的傾斜角度和更小的目標(biāo)函數(shù)值; 與Hough變換相比, 論文方法處理時(shí)間更短, 傾斜角精度更高, 非常適合于智能交通系統(tǒng)中對(duì)圖像實(shí)時(shí)傾斜校正.

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An improved vehicle license plate correction tilt method

JIANG Jian-jun, LIAO Ai-jiao, WU Li-guang

(Library of Hunan University of Arts and Science, Changde 415000 China)

Vehicle license plate tilt correction is a very important link in the intelligent transportation system. In this paper, based on the weighted least square method, the vehicle license plate region is first fitted to a straight line, and then the line slope is calculated, from which the rotation angleis derived. Finally the whole image is rotated by-and image tilt correction is carried out. The experimental results reveal that, this proposed method can quickly and accurately obtain the tilt angle and has better robustness and adaptability. Compared with fitting using the least square method, the tilt angle using the proposed method is more precise and the value of objection function is less. Also, compared with Hough Transformation, this proposed method is characterized by faster processing time and more precise tilt angle, which particularly caters to the intelligent transportation system

vehicle license plate; weighted least square method; tilt correction

TP 391

1672-6146(2012)04-0053-05

10.3969/j.issn.1672-6146.2012.04.011

2012-10-11

湖南省科技廳科研項(xiàng)目(2010GK3021).

江建軍(1971-), 女, 研究方向?yàn)樾畔⑻幚? E-mail: jiangjianjun1971@126.com

(責(zé)任編校:劉剛毅)