一种高清视频中的实时抗干扰车牌定位方法

摘要

一种高清视频中的实时抗干扰车牌定位方法使用基于Haar特征的Adaboost算法构建了多个弱分类器，并将这些弱分类器首尾进行连接，一个弱分类器的输出作为另一个分类器的输入，得到一个级联的强分类器，用于车辆前脸的检测，得到包含车牌区域的车连前脸图像；根据车辆前脸特定的纹理特征，获取彩色车辆前脸图像的纹理特征，之后根据我国车牌的固定的颜色搭配，得到蓝底白字、黄底蓝字、黑底白字和白底黑字边缘点，去掉干扰信息点后，提取同一水平区域(一行)中的连通线段，得到每行中的候选连通线。对被标记的连续各行中，以连通域的边缘作为车牌的四个边界，在彩色图像中，划定一个矩形的车牌候选区，通过将边界不断向外扩张，获得扩展出来的区域，如果新的扩展区域内的颜色对特征点数小于阈值，则停止扩张，得到最终的车牌区域。本发明能够对高清视频中的高清晰图片进行车辆的检测和车牌的定位，具有极强的抗复杂背景干扰的特性，并能作到实时处理。

主权项

1、一种高清视频中的实时抗干扰车牌定位方法，包括如下步骤：(1)从图像采集设备获取视频帧；(2)使用基于Haar特征的Adaboost算法构建了多个弱分类器，并将这些弱分类器首尾进行连接，一个弱分类器的输出作为另一个分类器的输入，得到一个级联的强分类器，对视频帧进行车辆检测，得到包含车牌区域的车辆前脸图像；(3)计算并得到车辆前脸图像的纹理特征点；(4)根据纹理特征点，并结合我国车牌固定的颜色搭配，计算得到四种颜色特征点，即蓝底白字、黄底蓝字、黑底白字和白底黑字边缘特征点；(5)去掉四种边缘特征点中的干扰信息点后，提取同一水平区域中的连通线段，得到每行中的候选连通线，计算候选车牌区域；(6)对候选车牌区域进行融合和扩展，对被标记的连续各行中，以连通域的边缘作为车牌的四个边界，在彩色图像中，划定一个矩形的初始车牌候选区，通过将边界不断向外扩张4个像素，获得扩展出来的区域，如果新的扩展区域内的颜色对特征点数不大于5，则停止扩张，得到最终的车牌区域。