基于边缘颜色对的车牌定位新方法

基于边缘颜色对的车牌定位新方法
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引用本文： 李文举,梁德群,张旗,樊鑫.基于边缘颜色对的车牌定位新方法[J].计算机学报,2004,27(2):204-208.

作者姓名： 李文举 梁德群 张旗 樊鑫

作者单位： [1]辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连116029 [2]大连海事大学信息工程学院大连116026 [3]西安交通大学图像处理与识别研究所西安710049

摘 要： 车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．首先进行彩色边缘检测，然后以每一边缘点为中心，垂直于边缘方向取一线形窗口，在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色，若是，则保留为候选车牌边缘点；然后进行形态滤波，剥离不符合车牌结构特征的区域，最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点，综合利用了车牌的结构特征和纹理特征，提高了车牌定位的可靠性．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法，定位准确率达到98．2％。

关 键 词： 车牌定位 车牌识别系统 边缘颜色对 像素 智能交通系统 LPR
作者简介： 李文举,男,1964年生,博士研究生,副教授,主要研究方向为图像处理、模式识别和智能控制.E-mail:liwenju-888@sohu.com. 梁德群,男,1940年生,教授,博士生导师,主要研究兴趣为低级视觉、并行结构和图像检测.张旗,女,1960年生,博士研究生,副教授,主要研究方向为图像处理、工业检测和智能控制.樊鑫,男,1977年生,博士研究生,主要研究方向为人脸图像处理与识别.


A Novel Approach for Vehicle License Plate Location Based on Edge-Color Pair

LI Wen Ju , LIANG De Qun ZHANG Qi FAN Xin .A Novel Approach for Vehicle License Plate Location Based on Edge-Color Pair[J].Chinese Journal of Computers,2004,27(2):204-208.

Authors: LI Wen Ju LIANG De Qun ZHANG Qi FAN Xin

Abstract: Locating the vehicle license plate plays an important role in the vehicle license plate automatic recognition system. A novel locating approach based on the edge color pair is presented in this paper. Firstly, the edges are detected in a color car image; secondly, a line shape window is made for every edge pixel, and its direction is perpendicular to the direction of the edge and its center is located on the edge pixel, and then the color pattern of the pixels on both sides of the edge point in the window is investigated and the centric edge point of the window is reserved when the color pattern matches the combination of the background color and text color of the plates. Whereafter, a morphological filter is applied to the candidate binary image for removing the regions without the structure feature of the license plate. Finally, the license plate is extracted correctly from the candidate regions by analyzing the texture feature of the plate. The proposed method focuses on matching background color and character color in a license plate and combines its structure feature and texture feature. The experiments on 163 car images that were taken under various conditions show the extraction rate of 98.2%. Integrating color edge detection, edge color pair, mathematical morphology and neural network into our method,the approach offers robustness when dealing with noisy car images, car images in variant lighting conditions and car images with skew number plate.

Keywords: edge color pair vehicle license plate location structure feature texture feature
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