定位的算法研究
袁志伟，潘晓露，陈 艾，李一民
（昆明理工大学 智能工程研究所，云南 昆明 ６５００５１）
车型识别等．而车牌定位是车牌识别的前期关键技术．
１ 该项研究的先验知识
本文开展的汽车牌照定位的工作是基于车辆灰度图象进行的．所采用的汽车原始图象均为５１２
２５６个灰度级的灰度图象，图象汽车正面图象，图象中汽车车型各异
汽车牌照在图像中是一个近似长方形或近似平行四边形．虽然真实的汽车牌照是一个长方形，由于ＣＣＤ摄像头与所摄汽车牌照高度差的变化和摄像角度的不同，放所摄图像中汽车牌照为一个近似长方形或
平行四边形．
２
汽车牌照在图像中有一定程度的倾斜，但是倾斜角度在一定的范围以内．由于真实牌照在汽车上可能有微小的倾斜，加上拍摄角度的原因，所以牌照在图像中可能有一定程度的倾斜，在实际应用中，只要适当调整摄像头的角度和水平度，就可以把倾斜角度控制在尽量小的范围内．
４
蓝底白字
所挂位置的特点对牌照区域进行二次定位，依次确定出车牌在原始图像中水平和垂直方向的位置
车牌牌照的字符和背景的灰度对比较大，对应于车牌区域的水平灰度变化频
率较频繁；
可以考虑使用在靠近水
平方向的一阶差分运算，以突出灰度变化频率频繁的区域．其中一阶差分运算的算式为
式中，ｉ＝ｌ，２，３，
，ｎ；ｎ为图象的宽度．
再对水平差分图象ｇ１（ｉ，ｊ）的灰度值沿水平方向累加后做投影，可得投影图（图２）．
水平方向累加后投影的算式为 ．Ｔ１（ｉ）＝
在算法的设计上
采用从图象的下部向上搜寻第一个符合一定约束条件的波峰．但是从图中也可以发现图象的毛刺非常多，不利于算法的精确定位．所以必须采用高斯函数对投影值进行平滑处理．
高斯函数的公式为： 22/e 2σx −． 高斯函数的波形见图２ａ．
从高斯函数的波形可以看到高斯函数有单峰，光滑的形状．所以可以用高斯函数与一阶差分累加投影图作卷积以此来平滑投影图中的毛刺．在实际的算法中采用离散高斯平滑算法对投影值进行平滑处理．算法如下：
)]}
,()(),()([)}({1)(11111σσj h j i T j h j i T i T k i T w
j '
∑=++−+ 其中1
),(2,e ),(1
2
/
)(2+==∑=−w
j j j h k j h σσσ 上式中
图中仅显示了图象的下半部分
定位的算法研究ｇ１（ｉ，ｊ）＝｜ｆ（ｉ，ｊ）－ｆ（ｉ，ｊ＋１）ｎ
ｊ＝１
σ是高斯函数的参数，它的选择对水平方向投影图的平滑结果有重要的作用．如果σ过大，虽然投影图中的细小毛刺可以被完全融合，但同时图象的波峰
波谷时就会到错误的位置．
所以选择适当的σ值非常重要．ｗ的取值原则和σ值相同，也必须确定适当的数值．在本算法中取ｗ＝８，σ ＝０．０５． 平滑后的投影图如图３．
在平滑后的投影图中，车牌投影值区域一般有以下特点
一般情况下，车牌区域中出现的投影波
峰值为从图象下部往上搜索时出现的第一个较大波峰值；
下邻近的波谷之间包含的投影值区域，且这两个波谷大致对称于波峰，波峰和波谷变化率较大．
基于上述特点在投影图２中搜寻车牌区域水平方向的大致位置，图中两个小圆圈包括波峰就对应着车牌所在位置．根据此位置就可以在原始灰度图ｌ上水平切割出一定宽度的条形子图),(1j i f ，如图３ａ所
示．
３．２ 牌照垂直方向的定位算法
３．２．１ 牌照垂直定位算法中数学形态学的应用
数学形态学是一门新兴的图象分析学科，其基本理论和方法在视觉检测医学图象分析等诸多领域都取得了非常成功的应用．它着重研究图象的几何特征，其基本思想是利用一个结构元素来探测一个图象，看是否能够将这个结构元素很好地填放在图象内部，同时验证填放结构元素的方法是否有效．形态学在图象上的应用可以分为二值图象形态学和灰度图象形态学．二值图象形态学和灰度图象形态学
的基本运算分为膨胀（或扩张）开启和闭合． 设),(j i f 为灰度图象，ｇ为结构元素．灰值腐蚀表达式为：
]}
[:)()(min{))((x x g D z z g z f x g f ∈−=⊗灰值腐蚀常用于平滑图象中微小的低灰度区域，对于从一幅图象中去除小且无意义的物体来说非常有用． 灰值膨胀表达式为：
]}
[:)()(min{))((f D z z g z f x g f x ∈−=⊕灰值腐蚀常用于平滑图象中微小的高灰度区域，对于填充图象物体中的空洞非常有用．灰值开运算表达式：
g
g f g f ⊕⊗=)(ο灰值开运算从表达式即可知是先作图象腐蚀再作膨胀的迭代运算．开运算可以较好地减少以高灰度值为中心的微小区域和消除背景中的胡椒状躁声． 灰值闭运算表达式为：
g
g f g f ⊗⊕=•)(
灰值闭运算从表达式即可知是先对图象作膨胀再作腐蚀的迭代运算．闭运算可以较好的减少以低灰度值
图３ 差分图像水平方向累加投影平滑图
图３ａ ),(j i f 水平方向切割出的子图象)
,(1j i f ５８昆 明 理 工 大 学 学 报第２６卷
为中心的微小区域和消除背景中的砂眼躁声．
Ｔｏｐ－Ｈａｔ变换（高帽变换）是从一幅原始图象中减去对其做开运算后得到的图象．其变换算子定义为：
)()(g f f f HAT ο−=其中ｇ为结构元素．它的选取非常重要．
在灰度图象分析中，这种方法对在较亮的背景中求暗的象素集聚体，或在较暗的背景中求亮的象素集聚体非常有效．而车牌在整幅图中恰有类似性质．所以对),(1j i f 进行Ｔｏｐ－Ｈａｔ变换可以突出车牌区域．由于车牌中字符笔划的宽度小于字符笔划间距，为了达到突出车牌区域的目的，结构元素的大小应介于字符笔划宽度和字符笔划间距之间，这里取的结构元素ｇ为全零的正方形矩阵
0000000000000000000000000对Ｔｏｐ－Ｈａｔ变换后图象的象素灰度值沿垂直方向累加得到垂直方向投影值，并对投影值进行高斯平滑处
理．投影图如图４所示．
在投影图４中，车牌左右边界之间的投影值区域一般有如下特点：车牌区域相对于投影图中均值较高且具有相当宽度的区域，此投影区域的左右边缘近似为斜率很大的直线．图中为两个小圆圈包括的投影值区域．根据上述特点可在投影图中搜寻到车牌的垂直方向大致位置，在子图象),(1j i f 上垂直分割出车牌子图象人),(2j i f ，如图５所示．
３ 结论
本文研究和开发了车牌照检测和识别算法
图象中
车牌大小差异较大，不能到满足所有牌照大小的定位阈值；
５４．
［２］ 陈艾．车牌检测和识别算法的研究：［硕士学位论文］［Ｄ］．昆明：昆明理工大学信息工程与自动化学院，２０００．［３］ 李宏升，马洪庆，刘济林．利用牌照识别技术的停车场安全防盗系统［Ｊ］．计算机系统应用，１９９９，（５）：１４
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数学形态学方法及应用［Ｍ］．北京：科学出版社，２０００．９７
６２．
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｓｔｕｄｙ ｆｏｒ Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅ
YUN Zhi-wei, PAN Xiao-lu, CHEN Ai, LI Yi-Min
（Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｋｕｎｍｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５００５１， Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｆｏｒ ｖｅｈｉｃ１ｅ １ｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅｓ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌ１ｉｇｅｎｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ （ＩＴＳ）， ｉｎ ｗｈｉｃｈ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｖｅｈｉｃｌｅ １ｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅ ｐ１ａｙ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｏ１ｅ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓ ａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｖｅｈｉｃｌｅ ｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ａｎｄｇｒａｙ－ｓｃａｌｅ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ａｒｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ａｎｄ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ １ｉｃｅｎｓｅ ｐ１ａｔｅｓ． Ｔｈｅ ｐ１ａｔｅａｒｅａ ｉｓ ｔｈｕｓ ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｇｒａｙ－ｓｃａｌｅ ｉｍａｇｅ． Ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｔｅｓｔｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ ｐｉｃｔｕｒｅｓ ｏｆｖａｒｉｏｕｓ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓ ｔａｋｅｎ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｌ１ｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａ１ｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ａｒｅ ｒｅ１ａｔｉｖｅ１ｙｒｏｂｕｓｔ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｌｉｃｅｎｓｅ ｐ１ａｔｅｓ； ｐ１ａｔｅ－ｌｏｃａｔｉｏｎ； ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｒｐｈｏ１ｏｇｙ
６０昆 明 理 工 大 学 学 报第２６卷
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