專利名稱：車標(biāo)定位方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種車標(biāo)定位方法及裝置。
背景技術(shù)：
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，車輛的增多，通過計(jì)算機(jī)信息化、智能化的管理車輛成為必然。車牌識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用在交通流量監(jiān)測(cè)，高速公路卡口收費(fèi)，闖紅燈違章車輛監(jiān)控及小區(qū)自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)中。目前的處理技術(shù)只能對(duì)車牌和大型、中型、小型車輛進(jìn)行識(shí)別，但不能識(shí)別具體的車型。而車標(biāo)的識(shí)別能夠彌補(bǔ)這一缺陷。目前針對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像的車標(biāo)定位困難原因是高速運(yùn)動(dòng)下車輛移動(dòng)很快，在曝光的時(shí)間內(nèi)，車輛會(huì)在圖像上留下一段較長的重影，另外，一般情況下拍攝角度與車輛并非正對(duì)，原始圖像上車輛移動(dòng)的方向也呈一定角度，這對(duì)圖像解析及信息提取造成較大影響，降低了圖像的應(yīng)用價(jià)值，不利于圖像車標(biāo)特征提取。另外車標(biāo)識(shí)別是車型識(shí)別技術(shù)重要環(huán)節(jié)，而車標(biāo)的定位又是車標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，針對(duì)上述問題需要一種有效的方法對(duì)去霧的車標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的定位分割。

發(fā)明內(nèi)容
為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提出了 一種車標(biāo)定位方法及裝置。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種車標(biāo)定位方法，包括:檢測(cè)輸入汽車圖像的模糊方向和模糊尺度；根據(jù)所述模糊方向和所述模糊尺度對(duì)所述汽車圖像進(jìn)行處理；對(duì)所述處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域；使用車牌信息在所述候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)。優(yōu)選地，在對(duì)所述處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域之后，還包括:使用車牌水平矯正中的旋轉(zhuǎn)角度和雙線性插值對(duì)所述候選車排區(qū)域進(jìn)行水平傾斜矯正。優(yōu)選地，使用車牌信息在所述候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)包括:在所述候選車牌區(qū)域，通過形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到邊緣圖像；使用確定的車標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)和分水嶺分割在所述邊緣圖像上進(jìn)行車標(biāo)定位。根據(jù)本發(fā)明的又一方面，還提供了一種車標(biāo)定位裝置，包括:第一檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)輸入汽車圖像的模糊方向和模糊尺度；處理模塊，用于根據(jù)所述模糊方向和所述模糊尺度對(duì)所述汽車圖像進(jìn)行處理；邊緣檢測(cè)模塊，用于對(duì)所述處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域；第一定位模塊，用于使用車牌信息在所述候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)。優(yōu)選地，還包括:矯正模塊,用于使用車牌水平矯正中的旋轉(zhuǎn)角度和雙線性插值對(duì)所述候選車牌區(qū)域進(jìn)行水平傾斜矯正。優(yōu)選地，所述定位模塊包括:第二檢測(cè)模塊，用于在所述候選車牌區(qū)域，通過形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到邊緣圖像；第二定位模塊，用于使用確定的車標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)和分水嶺分割在所述邊緣圖像上進(jìn)行車標(biāo)定位。


為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車標(biāo)定位方法的流程圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車標(biāo)定位裝置的結(jié)構(gòu)框圖；以及圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像模糊處理的車標(biāo)分割定位流程圖。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本實(shí)施例提供了一種車標(biāo)定位方法，圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車標(biāo)定位方法的流程圖，如圖1該，該方法包括如下步驟S102至步驟S108:步驟S102:檢測(cè)輸入汽車圖像的模糊方向和模糊尺度。步驟S104:根據(jù)該模糊方向和該模糊尺度對(duì)該汽車圖像進(jìn)行處理。步驟S106:對(duì)該處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域。步驟S108:使用車牌信息在該候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)。優(yōu)選地，在對(duì)該處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域之后，還包括:使用車牌水平矯正中的旋轉(zhuǎn)角度和雙線性插值對(duì)該候選車排區(qū)域進(jìn)行水平傾斜矯正。優(yōu)選地，使用車牌信息在該候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)包括:在該候選車牌區(qū)域，通過形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到邊緣圖像；使用確定的車標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)和分水嶺分割在該邊緣圖像上進(jìn)行車標(biāo)定位。本實(shí)施例還提供了一種車標(biāo)定位裝置，圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車標(biāo)定位裝置的結(jié)構(gòu)框圖，如圖2所示，該裝置包括:第一檢測(cè)模塊22，用于檢測(cè)輸入汽車圖像的模糊方向和模糊尺度；處理模塊24，用于根據(jù)該模糊方向和該模糊尺度對(duì)該汽車圖像進(jìn)行處理；邊緣檢測(cè)模塊26，用于對(duì)該處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域；第一定位模塊28，用于使用車牌信息在該候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)。優(yōu)選地，還包括:矯正模塊，用于使用車牌水平矯正中的旋轉(zhuǎn)角度和雙線性插值對(duì)該候選車牌區(qū)域進(jìn)行水平傾斜矯正。優(yōu)選地，該定位模塊包括:第二檢測(cè)模塊，用于在該候選車牌區(qū)域，通過形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到邊緣圖像；第二定位模塊，用于使用確定的車標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)和分水嶺分割在該邊緣圖像上進(jìn)行車標(biāo)定位。優(yōu)選實(shí)施例一本優(yōu)選實(shí)施例提供了一種基于模糊圖像的車標(biāo)定位的方法與裝置，包括:步驟S2:對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，使運(yùn)動(dòng)模糊的圖像恢復(fù)變得清晰，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)模糊圖像的模糊方向和模糊尺度。本發(fā)明采用對(duì)模糊圖像進(jìn)行方向性的高通濾波(方向微分)的方法來判定運(yùn)動(dòng)模糊方向。然后利用自相關(guān)原理，計(jì)算模糊的尺度。
步驟S4:獲取模糊處理后的圖像，再進(jìn)行灰度化處理，運(yùn)用sobel對(duì)灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后將邊緣密度比較大的區(qū)域作為候選的車牌區(qū)域。步驟S6:對(duì)判別為車牌的區(qū)域進(jìn)行車牌預(yù)處理，然后利用車牌信息粗定位到車標(biāo)區(qū)域。優(yōu)選地，該車標(biāo)預(yù)處理方法還包括:利用Otsu 二值化算法，將車牌二值化，然后在二值圖上提取水平邊緣信息，對(duì)水平邊緣圖在一定角度范圍內(nèi)以一定的間隔進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)，每旋轉(zhuǎn)一次，統(tǒng)計(jì)前四行最大的水平投影的值，最后選取這個(gè)值最大所對(duì)應(yīng)的角度即為矯正角度，然后將粗定位的車標(biāo)區(qū)域按照此角度，利用雙線性插值進(jìn)行矯正。優(yōu)選地，為了下一步對(duì)車標(biāo)精定位分割，對(duì)粗定位的車標(biāo)區(qū)域進(jìn)行灰度化，背景剔除，利用OtSU 二值化算法進(jìn)行二值化。優(yōu)選地，所述車標(biāo)的分割方法還包括:對(duì)經(jīng)過預(yù)處理的粗定位區(qū)域，首先通過形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到邊緣圖像，然后在邊緣圖像的基礎(chǔ)上，結(jié)合車標(biāo)的特性去除不構(gòu)成車標(biāo)的直線，減少無關(guān)直線對(duì)檢測(cè)的干擾，最后應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波，確定車標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)并利用分水嶺分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，獲得車標(biāo)精定位。采用本方法提高了車標(biāo)的檢測(cè)效率和準(zhǔn)確度。優(yōu)選實(shí)施例二本優(yōu)選實(shí)施例提出一種有效的模糊圖像增強(qiáng)的車標(biāo)分割定位的方法，首先根據(jù)圖像模糊處理后的圖像信息，對(duì)車牌定位，在這一階段判別出車標(biāo)的大致區(qū)域，然后在精定位階段，運(yùn)用形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)行分割處理，得到最后的分割結(jié)果。本實(shí)施例解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:融合圖像模糊處理和車標(biāo)定位的結(jié)果，對(duì)原始圖像進(jìn)行模糊處理獲得清晰的圖像，然后進(jìn)行車牌定位，對(duì)車牌上方含有車標(biāo)的區(qū)域進(jìn)行處理，剔除其背景和干擾物對(duì)車標(biāo)的影響，有效的解決了模糊圖像中車標(biāo)的分割定位問題。優(yōu)選實(shí)施例三本優(yōu)選實(shí)施例提出一種有效的模糊圖像增強(qiáng)的車標(biāo)分割定位的方法，包括如下步驟:S202:圖像模糊處理:在攝像機(jī)拍攝圖像的短暫曝光時(shí)間內(nèi)，運(yùn)動(dòng)方向可近似認(rèn)為是不變的，可以認(rèn)為模糊運(yùn)動(dòng)圖像是直線運(yùn)動(dòng)。沿運(yùn)動(dòng)方向?qū)δ：膱D像求方向?qū)?shù)，得到一正一負(fù)兩個(gè)疊加像，兩者的距離就是模糊尺度。采用0.618法的搜索方法求取圖像灰度和極值，并利用通過鑒別模糊方向和尺度的方法得到的參數(shù)，構(gòu)造了點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，得到相對(duì)清晰的圖像。步驟S204:車標(biāo)粗定位:利用邊緣檢測(cè)或者機(jī)器學(xué)習(xí)等算法對(duì)去霧后的圖像進(jìn)行車牌定位，然后根據(jù)車牌定位信息粗定位車標(biāo)的信息區(qū)域，由于車牌定位不是本發(fā)明的重點(diǎn)，故在這里不詳細(xì)的敘述。步驟S206:車標(biāo)粗定位區(qū)域預(yù)處理:利用車牌矯正的參數(shù)對(duì)車標(biāo)粗定位的區(qū)域進(jìn)行水平矯正。步驟S208:車標(biāo)精定位分割:車標(biāo)精定位流程如下:
(I)將矯正過的車標(biāo)粗定位區(qū)域進(jìn)行灰度化，利用結(jié)構(gòu)元素對(duì)灰度圖像進(jìn)行一次開運(yùn)算，去除背景圖像(2)利用Otsu 二值化算法進(jìn)行二值化，在進(jìn)行形態(tài)學(xué)的操作，得到連通域，將面積很小的白點(diǎn)去掉。(3)利用先驗(yàn)知識(shí)，將位于中軸線的連通域作為車標(biāo)定位的候選區(qū)域，并使用標(biāo)簽標(biāo)出，并對(duì)候選區(qū)域作進(jìn)一步的處理得到車標(biāo)近似區(qū)域，然后映射回原圖像進(jìn)行分割，得到最終的車標(biāo)區(qū)域。優(yōu)選實(shí)施例四本實(shí)施例提供了一種車標(biāo)定位方法，圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像模糊處理的車標(biāo)分割定位流程圖，如圖3所示，該方法包括如下步驟:步驟S302:輸入汽車圖像。步驟S304:圖像模糊處理。步驟S306:車牌定位。步驟S308:車標(biāo)粗定位。步驟S310:車標(biāo)精定位分割。上述實(shí)施例提供了一種運(yùn)動(dòng)圖像模糊的車標(biāo)定位的方法和裝置，首先將待定位的汽車圖像運(yùn)用運(yùn)動(dòng)模糊方向和尺度檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，獲取去模糊增強(qiáng)圖像。然后對(duì)去模糊增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行車標(biāo)定位，利用車牌與車標(biāo)的拓?fù)潢P(guān)系，確定車標(biāo)的大致區(qū)域；然后針對(duì)車牌上方區(qū)域的車標(biāo)按分割步驟進(jìn)行分割定位，最后將分割出來的車標(biāo)區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，進(jìn)一步選取最優(yōu)的區(qū)域?yàn)樽詈蟮能嚇?biāo)分割結(jié)果。本發(fā)明大大的降低了計(jì)算量和存儲(chǔ)量，提高了車標(biāo)定位的效率。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解:實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關(guān)的硬件來完成，前述的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行包括上述方法實(shí)施例的步驟；而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括:R0M、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。最后應(yīng)說明的是:以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種車標(biāo)定位方法，其特征在于，包括: 檢測(cè)輸入汽車圖像的模糊方向和模糊尺度； 根據(jù)所述模糊方向和所述模糊尺度對(duì)所述汽車圖像進(jìn)行處理； 對(duì)所述處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域； 使用車牌信息在所述候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在對(duì)所述處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域之后，還包括: 使用車牌水平矯正中的旋轉(zhuǎn)角度和雙線性插值對(duì)所述候選車排區(qū)域進(jìn)行水平傾斜矯正。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，使用車牌信息在所述候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)包括: 在所述候選車牌區(qū)域，通過形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到邊緣圖像； 使用確定的車標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)和分水嶺分割在所述邊緣圖像上進(jìn)行車標(biāo)定位。
4.一種車標(biāo)定位裝置，其特征在于，包括: 第一檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)輸入汽車圖像的模糊方向和模糊尺度； 處理模塊，用于根據(jù)所述模糊方向和所述模糊尺度對(duì)所述汽車圖像進(jìn)行處理； 邊緣檢測(cè)模塊，用于對(duì)所述處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域； 第一定位模塊，用于使用車牌信息在所述候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的裝置，其特征在于，還包括: 矯正模塊，用于使用車牌水平矯正中的旋轉(zhuǎn)角度和雙線性插值對(duì)所述候選車排區(qū)域進(jìn)行水平傾斜矯正。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的裝置，所述定位模塊包括: 第二檢測(cè)模塊，用于在所述候選車牌區(qū)域，通過形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到邊緣圖像； 第二定位模塊，用于使用確定的車標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)和分水嶺分割在所述邊緣圖像上進(jìn)行車標(biāo)定位。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種車標(biāo)定位方法及裝置，其中，該方法包括檢測(cè)輸入汽車圖像的模糊方向和模糊尺度；根據(jù)該模糊方向和該模糊尺度對(duì)該汽車圖像進(jìn)行處理；對(duì)該處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到候選車牌區(qū)域；使用車牌信息在該候選車牌區(qū)域定位車標(biāo)。通過本發(fā)明，提高了車標(biāo)定位的準(zhǔn)確性。
文檔編號(hào)G06K9/54GK103093229SQ20131002211
公開日2013年5月8日 申請(qǐng)日期2013年1月21日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月21日
發(fā)明者王海峰, 王曉萌, 何小波, 董博, 楊宇, 張凱歌 申請(qǐng)人:信幀電子技術(shù)(北京)有限公司