基于颜色和纹理分析的车牌定位方法

引用本文： 郭捷,施鹏飞.基于颜色和纹理分析的车牌定位方法[J].中国图象图形学报,2002,7(5):472-476.

作者姓名： 郭捷 施鹏飞

作者单位： 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 上海200030 (郭捷)，上海交通大学图像处理与模式识别研究所 上海200030(施鹏飞)

基金项目： 国家重点基础研究发展规划项目 (G19980 3 0 40 8)

摘 要： 针对复杂背景的车牌定位问题，提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型，首先在颜色空间进行距离和相似度计算；然后对输入图象进行颜色分割，只有满足车牌颜色特性的区域，才进入下一步的处理；最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断，并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法，它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少，而且，综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求，因而定位效果更好，应用范围更广。

关 键 词： 颜色特征 纹理分析 车牌 定位 模式识别 交通管理 计算机视觉 智能化
文章编号： 1006-8961(2002)05-0472-05
修稿时间： 2000年12月25
作者简介： 郭捷 1976年生,现为上海交通大学图像处理与模式识别专业在读博士研究生.主要研究领域为ITS、图象处理及字符识别.发表论文数篇.施鹏飞 1940年生,教授,博士生导师,上海交通大学图像处理与模式识别研究所所长,IEEE高级会员.主要从事图象处理、模式识别及人工智能领域的科研及教学工作.曾获多项国家及省、部委的科技成果奖,发表论文80余篇.


Color and Texture Analysis Based Vehicle License Plate Location

GUO Jie,SHI Peng fei.Color and Texture Analysis Based Vehicle License Plate Location[J].Journal of Image and Graphics,2002,7(5):472-476.

Authors: GUO Jie SHI Peng fei

Abstract: This paper presents an effective license plate location algorithm, which employs color and texture analysis to extract the number plate from the complicated background image. Based on the HSV color model, the algorithm calculates the distance and the similarity in the color space to segment the color image. Only those parts of the input image that fulfill a set of license plate properties need to be considered for a more thorough inspection. To the segmented image, the texture and structural features are analyzed to locate the license plate correctly. The algorithm has been tested with 60 color image obtained from tollgete, crossroad and parking lot, etc. More than 95% image can be proceesed correctly, whereas other images are disturbed by the complex backgrounds of the images. It is shown that, different from most license plate location methods, the algorithm has fewer limits to the car size, the car position in the image and the image background. Meanwhile, with the fast focusing technique, the view angle of the video camera can cover a wider area while the processing time can still be fast. So, the algorithm can be employed to the applied vehicle license plate recognition system.

Keywords: Color feature Texture analysis Vehicle license plate Location
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