王洪亞

（淮陰工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，江蘇淮安223001）

一種改進(jìn)的Radon傾斜校正方法

王洪亞

（淮陰工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，江蘇淮安223001）

車牌傾斜校正是車牌識(shí)別系統(tǒng)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，校正效果將直接影響后續(xù)字符分割和識(shí)別的效果。為此，提出了一種改進(jìn)的基于Radon傾斜車牌校正方法。該方法將車牌傾斜分成水平傾斜和垂直傾斜兩部分。對水平傾斜的車牌進(jìn)行雙線性插值旋轉(zhuǎn)校正，對垂直傾斜的車牌進(jìn)行雙線性插值錯(cuò)位偏移校正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法簡單實(shí)用，能夠準(zhǔn)確地對車牌進(jìn)行校正。

傾斜校正；Radon變換；雙線性插值

0 引言

隨著機(jī)動(dòng)車逐漸增多，車牌自動(dòng)識(shí)別（ALPR）已經(jīng)成為研究的熱門。車牌識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)包括獲取圖像、車牌區(qū)域定位、字符分割以及字符識(shí)別。其中，車牌校正是車牌定位和字符分割之間的一個(gè)重要處理過程。車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的攝像頭總是固定在一個(gè)位置。這樣就難免會(huì)有角度傾斜的問題。尤其在對闖紅燈進(jìn)行記錄的時(shí)候，如果攝像機(jī)的鐵桿不能達(dá)到馬路中央，定位出的車牌由于傾斜導(dǎo)致精確度不高。

目前的車牌傾斜校正方法主要有：1）Hough變換法［1］。通過Hough變換求取車牌的邊框，進(jìn)而確定車牌的傾斜角，或者由Hough變換提取牌照邊框參數(shù)后，再求解牌照區(qū)域4個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)，然后通過雙線性空間變換對畸變圖像進(jìn)行校正。但因噪聲、污跡等干擾，車牌的邊框常常并不明顯，甚至看不到邊框。另外，由于二值化等原因，車牌上字符會(huì)有粘連和斷裂現(xiàn)象，使Hough變換后的參數(shù)空間中的峰值過于分散，校正效果不理想，且計(jì)算量大；

2）基于主成分分析的車牌傾斜校正方法［2］；

3）邊緣檢測結(jié)合旋轉(zhuǎn)投影法［3］。

這些方法的主要缺陷是計(jì)算復(fù)雜度較高、精確度并不理想。本文提出一種改進(jìn)的Radon［4］方法，該方法中最佳傾斜角度的求取是一個(gè)尋優(yōu)過程，要進(jìn)行多次投影才能逐步逼近最佳傾斜角度。該方法利用Radon變換求取車牌的水平和垂直傾斜角度，無需二值化圖像，也不必旋轉(zhuǎn)圖像。大量實(shí)驗(yàn)表明，該方法簡單實(shí)用，對光照不敏感，抗干擾能力強(qiáng)，并且對于畸變的車牌也有較好的矯正效果。

1 Radon變換原理

該方法是利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對二值化后的車牌圖片進(jìn)行邊緣檢測，利用Radon變換對車牌圖像在水平方向和垂直方向的傾斜角進(jìn)行檢測，然后旋轉(zhuǎn)一定角度來進(jìn)行水平校正，用雙線性插值來進(jìn)行垂直邊框校正。

Radon變換方法就是研究得到的圖像在各個(gè)方向上的投影，在數(shù)學(xué)上表示為線性積分，即為在不同方向上的累積求和。我們前面說過車牌定位的研究主要就是對水平和垂直方向的研究，我們只需研究函數(shù)在x軸和y軸方向上的線性積分，具體的表示如圖1所示：

圖1 函數(shù)f（x，y）水平和垂直的投影圖

圖2 所示的是沿任意角度θ計(jì)算函數(shù)的投影Radon變換。

圖2 Radon變換不同角度時(shí)幾何關(guān)系圖

沿任意角度θ的二維圖像函數(shù)f（x，y）的Radon變換為：

式（2）告訴我們，Radon變換具備周期性，且是一個(gè)奇函數(shù)，我們可以根據(jù)此性質(zhì)來實(shí)現(xiàn)直線的構(gòu)造，達(dá)到實(shí)現(xiàn)車牌定位傾斜度的校正。當(dāng)存在傾斜度θ時(shí)我們可以通過調(diào)整變化角在0°≤θ≤180°范圍內(nèi)構(gòu)造直線，在此氛圍內(nèi)尋找最優(yōu)值，根據(jù)最優(yōu)值反推得到θ和x，最終實(shí)現(xiàn)校正。

2 車牌校正算法

車牌具有三種傾斜模式，即水平傾斜、垂直傾斜和水平垂直傾斜。因此，在進(jìn)行傾斜校正時(shí)，也應(yīng)分別進(jìn)行水平傾斜校正和垂直傾斜校正。

分別如圖3、圖4和圖5所示。圖3為水平傾斜的兩種情況，這時(shí)字符基本上無傾斜，車牌的水平x’軸與圖像坐標(biāo)系的水平x軸有一個(gè)傾斜角度α，只要求取α，將圖像繞x軸旋轉(zhuǎn)-α即可。圖4為垂直傾斜的兩種情況。這時(shí)的傾斜實(shí)際上是同一行間像素的錯(cuò)位偏移。只要檢測到垂直傾斜角度β進(jìn)行錯(cuò)位偏移校正即可。圖5為水平垂直傾斜的兩種情況，既存在水平傾斜又存在垂直傾斜，是最一般的情況?？上葯z測水平傾斜角度α進(jìn)行水平傾斜校正，然后再求取垂直傾斜角度β進(jìn)行垂直傾斜校正。

2.1 水平傾斜校正

將原始的彩色車牌圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，然后對圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)置，再對轉(zhuǎn)置后的圖像進(jìn)行-20°～20°的Radon變換；最后對Radon變換后的結(jié)果求一階導(dǎo)數(shù)絕對值的累加和［5］，結(jié)果如圖6所示。由圖6可知，車牌的水平傾斜角度為-11°。將車牌逆時(shí)針雙線性插值旋轉(zhuǎn)11°，然后進(jìn)行轉(zhuǎn)置，可得水平傾斜校正后的車牌圖像。

圖3 水平傾斜

圖4 垂直傾斜

圖5 水平垂直傾斜

圖6 Radon變換的一階導(dǎo)數(shù)累加和

2.2 剔除水平邊框和鉚釘

車牌上通常有2個(gè)或4個(gè)固定鉚釘，它們常常和水平邊框、第2、第4個(gè)字符相粘連，影響字符的分割效果。對水平傾斜校正后的圖像進(jìn)行垂直邊緣檢測，可去掉水平邊框，然后進(jìn)行水平投影。由于字符區(qū)域的水平投影值較大，可設(shè)定閾值T［6］，則投影值N＞T的區(qū)域?yàn)樽址麉^(qū)域。

2.3 垂直傾斜校正

建立坐標(biāo)系i-j如圖4所示。車牌的垂直傾斜是同一行間像素的錯(cuò)位偏移，因此，要在同一行內(nèi)對像素進(jìn)行移位。設(shè)車牌的高度為h，垂直傾斜角度為β，車牌區(qū)域內(nèi)任一像素的坐標(biāo)為（i，j），其校正像素坐標(biāo)為（i，jnew），則：

確定了校正后像素坐標(biāo)（i，jnew），再應(yīng)用雙線性插值運(yùn)算則可求取像素的彩色值。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精確度比較

本文首先選取4幅不同拍攝質(zhì)量且存在傾斜的車牌圖像，這4幅圖像分別為拍攝質(zhì)量良好的車牌、有油漬等噪聲污染的車牌、車速過快形成的運(yùn)動(dòng)模糊的車牌以及光照不均勻的車牌。圖7給出了這四種不同拍攝質(zhì)量的傾斜車牌及采用本文方法校正后的結(jié)果。將其結(jié)果分別與Hough變換法、旋轉(zhuǎn)投影法、主成分分析法進(jìn)行比較，結(jié)果如表1所示。其中，角度為正表示車牌逆時(shí)針傾斜，反之為順時(shí)針傾斜。以本文圖1（a）中車牌圖像為例，由表1可見四種方法得到的校正角度依次為7°，7°，10.32°，10.11°。

圖7 不同拍攝質(zhì)量的傾斜車牌及其校正結(jié)果

表1 不同拍攝質(zhì)量的車牌校正效果比較

4 結(jié)語

本文提出了一種新的車牌傾斜校正方法。該方法通過在［-20°，20°］范圍內(nèi)求取車牌Radon變換結(jié)果的一階導(dǎo)數(shù)累加和的最大值所對應(yīng)的Radon變換角度來確定車牌的水平和垂直傾斜角度。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法簡單實(shí)用，對光照、污跡等不敏感，抗干擾能力強(qiáng)，并且對畸變的車牌圖像有較好的校正效果，為后續(xù)的字符分割奠定了良好的基礎(chǔ)。

［1］孫淑娟，李世詳，王枚.利用投影最小距離的車牌校正優(yōu)化算法［J］.太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，40（4）：361-364.

［2］余婷，管庶安.基于最小字符投影的車牌圖像錯(cuò)切校正方法［J］.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2009，30（11）：2814-2818.

［3］林俊，楊峰，林凱.Hough變換與先驗(yàn)知識(shí)在車牌定位中的新應(yīng)用［J］.計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2009，37（8）：138-140.

［4］許智榜，石曉瑛.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.南昌大學(xué)學(xué)報(bào)：工科版，2009，31（2）：147-150.

［5］朱程輝，吳德全.基于主元分析的傾斜車牌圖像校正方法研究［J］.微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2006，23（1）：177-180.

［6］劉少梅，楊鼎才.基于最小二乘和主元分析的車牌傾斜校正算法［J］.電子測量技術(shù)，2008，31（4）：49-51.

（英文摘要略）

Im proved method for Radon tilt correction

WANG Hong-ya
（School of Computer Engineering，Huaiyin Institute of Techlonogy，Huaian 223003 China）

王洪亞（1984-），女，江蘇淮安人，淮陰工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院助理實(shí)驗(yàn)師，從事圖像處理和模式識(shí)別研究。

江蘇省教育廳項(xiàng)目（2012SJD870001）。

TB24

A

2095-0063（2013）06-0018-04

2013-08-31