復雜背景下基于顏色的車牌定位方法研究

陳海霞++崔茜

摘 要： 車牌的顏色特征是車牌定位的一個關鍵信息。復雜背景下，直接對車牌邊緣進行分割以達到車牌的定位比較困難。為解決上述問題，提出了一種復雜背景下基于顏色的車牌定位方法。此方法通過顏色空間變換，將復雜背景下與車牌顏色相近的顏色全部保留，濾除其他不符顏色。實驗結果表明，基于顏色的車牌定位方法，去除了背景顏色及不相干區域的干擾，可以簡化后續車牌處理算法，提高車牌定位的精度和速度。

關鍵詞： 車牌顏色； 復雜背景； 色彩空間變換； 車牌定位

中圖分類號： TN911.73?34； TP391.1 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）23?0052?03

Research on color?based vehicle license plate location method under complex background

CHEN Haixia1， CUI Qian2

（1. Tonghua Normal University， Tonghua 134002， China； 2. Patent Examination Cooperation Tianjin Center of the Patent Office， SIPO， Tianjin 300304， China）

Abstract： The color feature of vehicle license plate is the key information of vehicle license plate location. Under complex background， it is difficult to locate the license plate by separating the license plate edge directly. In order to solve the above problem， a color?based vehicle license plate location method under complex background is proposed. The color space transformation is used to reserve the color similar to the vehicle license plate color under complex background， and filter out other unmatched colors. The experimental results show that the color?based vehicle license plate location method can eliminate the background color and interference in incoherent area， simplify the subsequent vehicle license plate processing algorithm， and improve the vehicle license plate positioning accuracy and speed.

Keywords： vehicle license plate color； complex background； color space transformation； vehicle license plate location

0 引 言

車輛牌照的精準定位是車牌識別的關鍵。目前對于車牌的定位方法多種多樣，較常見的方法包括車牌邊緣檢測[1?5]、紋理特征提取[6?7]、基于灰度跳變的定位方法[8]等。基于邊緣檢測的方法僅僅靠提取當前圖片的邊緣，查找矩形區域定位車牌[1?3，5]，提取特征單一。復雜背景下，存在多種形狀區域，與車牌形狀相似區域會干擾車牌邊緣提取，使提取效果不佳，從而產生錯誤。基于紋理特征的車牌定位方式[7]，對于車牌紋理不清晰的圖片來說，無法達到定位效果，而且這種定位方式對光照等外界因素要求較高。而基于灰度跳變的定位方法，當背景相對復雜時灰度值跳變不明顯，定位效果也會受到影響[9]。

基于顏色空間的車牌定位是近幾年研究比較多的定位方法。以往研究的定位方法都是對灰度或二值圖像[9]的處理。先將原始圖片轉換到不同空間，例如HSV[8，10]，CIE[11]，YUV[12]等空間，或直接在RGB空間根據轉換后顏色差異呈現的灰度差異，設定不同顏色所對應灰度的閾值[8，10]，對灰度圖片進行相應的處理。這種算法計算過程復雜，劃分的灰度級不明顯，而且灰度圖片不如彩色圖片直觀清晰。

復雜圖像中存在不同顏色和形狀的物體，這些都會干擾其中車牌區域的定位。為了更好地在復雜背景中定位出車牌信息，本文提出一種通過直接拾取車牌內部的彩色信息，將與車牌顏色相同的區域全部保留，從而完成車牌區域初步定位的方法。提取出來的部分可以經過后續的邊緣檢測等其他方法提取車牌邊框，或者分割車牌內部字符，準確識別車牌內部字符信息。這種車牌定位的方法減少了僅用邊緣提取車牌時，提取的其他相近圖形區域的干擾。

1 車牌定位過程

本文提出的基于顏色的車牌定位方法，首先采用統計法確定車牌特征顏色的閾值范圍，再將整幅圖片做HSV空間變換，保存提取出來的顏色區域，去除其他不相干顏色區域，然后再通過邊緣檢測方法進行定位。其方法流程如圖1所示。

2 HSV色彩空間

對于彩色圖片的處理，首先要選擇適當的顏色空間。最常見的顏色空間有RGB空間、CMY空間、HSV空間、YUV空間等。RGB和CMY分別是加法原色和減法原色模型，以原色組合的方式定義顏色。這兩種顏色空間中各自的三個分量相互影響，一個分量變化即影響整個顏色，從而導致人眼對顏色的識別改變[13]。因此需要找到一種更好的顏色空間，使其內部的分量各自分離，并且對于每一個分量來說，相同的處理改變量在不同的取值處引起相同的視覺變化。

本文采用HSV顏色空間，對顏色進行識別。HSV顏色空間有三個分量，分別是H（色調）、S（飽和度）、V（亮度）。色調H：用角度度量，取值范圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°，藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°，品紅為300°；飽和度S：是指色彩的純度，越高則色彩越純，低則逐漸變灰，取值范圍為0.0～1.0；亮度V：取值范圍為0.0（黑色）～1.0（白色）。HSV色彩空間示意圖如圖2所示。

RGB到HSV的轉換公式[8]為：

[H=未定義，max=min60°×g-bmax-min+0°，max=r并且g≥b60°×g-bmax-min+360°，max=r并且g

式中：[r，g，b]分別表示顏色的[R，G，B]分量；max表示取[r，g，b]中的最大值；min表示[r，g，b]中的最小值。

3 特征顏色提取與車牌定位實驗

取如圖3所示的圖像進行顏色提取與車牌定位。

圖片中背景顏色復雜，形狀、顏色較多，若直接采用邊緣檢測的方法會產生許多邊緣干擾，影響車牌定位。同時出現的兩個矩形區域（車牌和路標）也會影響基于形狀的車牌定位方法。圖3中車牌和路標的顏色雖然都為藍色，但是藍色差別還是比較明顯，采用基于顏色車牌定位方法，可以將與車牌顏色相差較大的藍色部分濾掉，保留車牌區域顏色信息。

本文采用統計方法確定保留區域的顏色閾值。通過對同一環境下50幅不同新舊程度的藍底白字車牌圖片進行車牌底色拾取，發現藍色[H]值分布在221～240之間，平均值為227.75，90%藍色的[H]值與平均值的差值在6以內，呈高斯分布。因此，取特征顏色的[H]值以227.75作為閾值。

圖4是對整幅圖片做HSV變換后，保留閾值范圍內的像素點，而將其余像素點均變換為黑色，即[H=0，][S=0，][V=0]的結果。由圖4可見，與車牌顏色區域相同的部分被突顯出來，而其余部分被濾除。

對變換后的圖片進行二值化處理[14]，將像素點不為黑色的區域（[H，S，V]的值不全是0）處理成白色，其他區域為黑色，二值化后的圖片如圖5所示。以從上至下的順序掃描像素得到的第一個不為0的行坐標和從左至右第一個不為0的列坐標為一個點的坐標；以從下至上掃描像素得到的第一個不為0的行坐標和從右至左第一個不為0的列坐標為另一個點的坐標，以這兩個點為對角線做矩形，該矩形區域即為包含車牌的有效區域。后續處理只針對有效區域內的像素，因此，可以大量節省運算時間，提高定位速度。在有效區域中首先用Sobel算子進行邊緣檢測結果如圖6所示。然后進行兩次閉運算和兩次開運算的數學形態學處理，使圖像形成一個個大小不同的連通域。最后，通過判斷各個連通域的長寬比，定位出車牌的位置。定位到原圖的圖片如圖7所示。

當車牌顏色與車體顏色相差較大時，此種方法提取的車牌顏色將更加精準，并且實現步驟簡單。圖8為車牌顏色與車體顏色相差較大時的提取效果。

4 結 論

本文提出了一種復雜背景下基于顏色的車牌定位方法。首先，通過統計方法得到車牌區域顏色特征值。然后，對圖像進行RGB空間到HSV空間的轉換，保留特征顏色范圍內部分，將非車牌顏色區域濾除，獲取有效區域。最后，在有效區域中，通過邊緣檢測和形態學處理定位車牌。

通過上述方法進行車牌定位可以通過顏色特征快速消除復雜背景中的無效區域，去除影響車牌定位的大量干擾因素，從而簡化后續處理算法并提高車牌定位的速度和準確度。

參考文獻

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