孫永科　胡坤融　周開來

摘要：車牌定位是汽車車牌識別的一個重要的環(huán)節(jié)，在研究汽車車牌定位的過程中，發(fā)現(xiàn)了一種可以快速定位汽車車牌的新技術(shù)。針對藍底車牌不反射藍色光的特點，提出了一種基于彩色圖像藍色通道進行車牌定位的算法，算法首先根據(jù)藍色通道數(shù)值過濾其它通道的顏色，使用幾何形態(tài)檢測技術(shù)對過濾后的圖斑依次進行檢測，最后剩余的區(qū)域極為車牌區(qū)域。實驗證明該方法能夠快速的查找到圖像中車牌的位置，法計算量小，速度快。適合在實時性要求高的場合使用。

關(guān)鍵詞：車牌定位；顏色過濾；形態(tài)檢測

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）04-0806-03

車牌識別是實現(xiàn)交通管理智能化的一個重要環(huán)節(jié)，該過程主要包括車牌的定位，字符分割和字符識別。由于現(xiàn)實生活中車牌的抓拍照片會受到周圍環(huán)境，光照，拍攝角度的影響，因此車牌的定位比較困難，是車牌識別技術(shù)中的研究熱點[1]。目前車牌定位主要采用以下幾種方法： 1）基于顏色分割的車牌定位方法[2-3]；2）給予邊緣檢測的車牌定位方法[1，4-6]；3）基于幾何形態(tài)學(xué)的車牌檢測方法[1，4-8]。由于單純的使用某一種方法很難正確的對車牌進行定位，因此大多數(shù)車牌定位都使用了組合方法。

在對文獻[1，4-10]的研究和實驗中發(fā)先，文獻中提到法在車牌圖像的預(yù)處理過程中計算量都比較大，花費的時間較多。該文主要針對民用機動車車牌的識別進行研究，在我國民用機動車車牌都采用藍底白字，尺寸大小統(tǒng)一都是44cmX14cm。通過對多張民用汽車車牌照片進行分析后發(fā)現(xiàn)，藍底的車牌的照片其紅色分量的值都為0，利用這一特點可以快速的將汽車的車牌從復(fù)雜的背景中分離出來。該方法可以用在街道車輛巡視，路邊停車計費等周圍環(huán)境比較復(fù)雜的場合。

1 顏色過濾

我國民用汽車的牌照為藍底，由于使用了特殊的顏色材料，當(dāng)自然光照射到牌照后車牌會吸收光線里面的紅光，將主要的成分藍色和一小部分的綠色反射出來，最后在數(shù)碼照面里面形成圖像。根據(jù)民用車牌藍底不反射紅光的特點，將圖像的RGB分量分別提取出來，經(jīng)過統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)，1）車牌的底色中藍色分量的值最高，2）車牌區(qū)域的紅色分量值為零。利用圖像色彩減法運算能夠過濾出符合某些顏色特征的像素點。一幅普通的汽車照片轉(zhuǎn)換成RGB圖片后可以得到其不同顏色分量的數(shù)據(jù)，經(jīng)實驗發(fā)現(xiàn)使用公式（1）可以快速的過濾出藍色的車牌區(qū)域。

公式（1）中B為圖像藍色分量的數(shù)據(jù)，G為圖像綠色分量的數(shù)據(jù)，R為圖像紅色分量的數(shù)據(jù)。由于車牌是藍色因此在車牌區(qū)域B的值大于其它顏色的值，由于車牌區(qū)域不反射紅光因此給R增加一個系數(shù)可以有效去除圖像中其它干擾區(qū)域。為了便于后期對過濾出來的區(qū)域進行幾何驗證，還需要對圖像T進行二值化：使用公式（2）將T中所有大于0的數(shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)換為1。

在路邊停車區(qū)隨機選取車輛進行實驗，實驗時拍攝者與車身距離約2～4米。經(jīng)顏色過濾后結(jié)果如表1所示，統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)不論是上午還是下午拍攝的照片，利用公式（1）和（2）幾乎都能過濾出車牌的位置，對于藍色車身的汽車，由于車身顏色的干擾車身一些位置也會被誤認為車牌區(qū)域。

通過和文獻[1，2，4，10，11]中提到的預(yù)處理過程比較，本問提出的過濾方法具有以下特點：1）計算簡單，過濾過程使用的基本的減法運算，計算的速度快；2）干擾區(qū)域少，通過表1的結(jié)果可以看出，對于非藍色的車輛，使用本文提出的顏色過濾發(fā)幾乎可以直接定位車牌的位置；對于藍色的車輛雖然會產(chǎn)生干擾區(qū)域但是干擾區(qū)域的數(shù)量遠小于其它方法。

2 幾何形態(tài)檢測

經(jīng)過顏色過濾后車牌區(qū)域會被保留下來，為了提高定位的精度仍需要對待選的區(qū)域進行檢測。我國家用車牌的大小為440mm*140mm，車牌的寬高比約為3.14，且都為矩形形狀。利用車牌的這兩個特征對二值化圖像中的連通區(qū)域進行判定，如果某一區(qū)域符合這兩個特征則認為該區(qū)域是車牌的位置。幾何形態(tài)檢測主要步驟如圖1所示，首先掃描二值圖像遍歷查找連通區(qū)域，然后分別計算該連通區(qū)域在水平方向和垂直方向的最小和最大邊界，利用4個邊界點和像素點的分布判斷區(qū)域是否矩形，對于矩形繼續(xù)計算其寬高比，如果符合車牌的寬高比特征則認為該區(qū)域是車牌所在區(qū)域。

2.1 查找連通區(qū)域

二值圖像BWT是一個m×n的二維數(shù)組，其中m對應(yīng)圖像的寬度，n對應(yīng)圖像的高度，圖像中存在一點V（x，y）=1，若在點V（x，y）的8鄰域中存在值為1的點，定義該點和V（x，y）連通。查找連通區(qū)域的過程如下：

1）創(chuàng)建一個m×n的二維零數(shù)組Rarr。將數(shù)組的第一個元素的坐標壓入待檢查隊列Que。

2）從待檢查隊列Que中取出一對坐標值，并將坐標分別賦值給x和y。

3）在BWT中，若點V（x，y）=1，則標記Rarr（x，y）=1；

4）檢查V（x，y）的鄰居節(jié)點，如果鄰居節(jié)點的值也為1，則將鄰居節(jié)點的坐標依次壓入隊列Que。

5）若隊列Que為空，則Rarr中為值為1的點構(gòu)成一個連通域。

6）若隊列que不空，則返回2）。

2.2 查找水平/垂直邊界

在水平方向?qū)arr進行投影并累加投影值，計算過程如公式（3）所示，可以得到連通域在水平方向上的分布范圍，定義Rarr在x軸的分布范圍是[x1，x2]，則x1={min（x）|fw（x）=1}，x2={max（x）|fw（x）=1}。同樣的方法可以得到Rarr在y軸上的分布范圍[y1，y2]，y1={min（y）|fh（y）=1}，y2={max（y）|fh（y）=1}。連通區(qū)域就處在由四個點：（x1，y1），（x1，y2），（x2，y1），（x2，y2）圍城的矩形中。

2.3 矩形判斷

本文使用面積比較法來判斷連通區(qū)域是否是一個近似的矩形。連通區(qū)域的外接矩形頂點可以計算出外接矩形的面積。

經(jīng)過實際觀察發(fā)現(xiàn)我國藍底車牌中藍色的面積占整個車牌面的的35%以上，由于在圖像二值化后對圖像進行了閉操作，因此閉合后的圖像中車牌的連通區(qū)域其為1區(qū)域的面積比較接近其外接矩形的面積。為δ設(shè)置一個閾值，舍棄δ<0.5的連通區(qū)域，可以有效的取出如圖1所示的干擾區(qū)域。

2.4 計算寬高比

如果一個連通區(qū)域符合矩形特點，接下來就要判斷其是否符合車牌寬高比的特點，我國民用藍底車牌的寬高比約為3.14，考慮到拍照時的角度誤差和數(shù)碼照片處理時的誤差，高度取四邊形左右兩條邊長度的平均值，寬度選擇四邊形上下兩條邊的平均值。實驗中判斷寬高比為3.14±1的區(qū)域都為合格。

3 結(jié)論

實驗隨機選擇路邊77張汽車做測試，其中非藍色的汽車69張，藍色車身的汽車8張。對于非藍色車身的汽車，正確檢測出車牌位置的有69張，車牌定位的正確率為100%，對于藍色車身的汽車正確檢測出車牌位置的有3張，車牌定位正確率約為63%。實驗結(jié)果表明該方法對于非藍色車身的汽車車牌能夠快速準確的定位，于非藍色車身的汽車車牌定位成功率較低。其主要原因是由于車身顏色和車牌的底色較為接近，在顏色過濾的過程中形成的較多區(qū)域。但是該算法簡單，執(zhí)行效率高，顏色過濾的的復(fù)雜度O（m×n），矩形檢測的復(fù)雜度為O（m×n）。整體程序的復(fù)雜度為O（2×m×n）。計算量小，速度快，適合在時時性要求較高的場合使用。

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