一种基于无向图分割的车牌定位方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于无向图分割的车牌定位方法及系统，方法包括：对车辆图像进行归一化和一系列不同参数的高斯滤波处理，得到一个不同尺度的图像集；对得到的图像集中每一个高斯滤波图像获得其由顶点集和边集组成的无向图，并计算无向图顶点之间的不相似度；采用克鲁斯卡尔算法计算无向图的最小生成树，然后根据计算的最小生成树、顶点之间的不相似度以及设定的区域合并判断条件得到车牌的候选区域；根据设定的区域面积限制条件、区域质心坐标条件、矩形度条件以及宽高比条件从车牌的候选区域筛选出最终的车牌区域。本发明直接应用无向图分割的方法进行定位，定位准确率高，鲁棒性强，且算法复杂度低。本发明可广泛应用于图像处理领域。

主权项

一种基于无向图分割的车牌定位方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、对车辆图像进行归一化和一系列不同参数的高斯滤波处理，得到一个不同尺度的图像集；S2、对得到的图像集中每一个高斯滤波图像获得其由顶点集和边集组成的无向图，并计算无向图顶点之间的不相似度；S3、采用克鲁斯卡尔算法计算无向图的最小生成树，然后根据计算的最小生成树、顶点之间的不相似度以及设定的区域合并判断条件对高斯滤波图像的区域进行分割，得到车牌的候选区域；S4、根据设定的区域面积限制条件、区域质心坐标条件、矩形度条件以及宽高比条件从车牌的候选区域筛选出最终的车牌区域。