基于补偿原理和中心区域扫描的车牌二值化方法

摘要

本发明提供了一种基于补偿原理和中心区域扫描的车牌二值化方法。首先通过灰度拉伸变换对车牌区域进行变换，实现对车牌中的字符区域的增强；接着运用直方图法计算出增强后的车牌中字符象素点和背景象素点的灰度级g₁和g₂；然后计算增强后的车牌图像的均值和标准差，并利用均值和标准差得到光照补偿因子；接着根据光照补偿因子计算光照补偿函数；然后根据光照补偿函数、标准差和均值，计算二值化的阈值；最后运用中心区域扫描法判断车牌的类型，进行归一化处理。本发明的方法与传统的全局动态阈值法相比，不仅二值化速度快，而且具有鲁棒性高、实现背景和字符的完全分离等特点。

主权项

1.本发明涉及一种基于补偿原理和中心区域扫描的车牌二值化方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1.车牌图像增强。运用灰度直方图和灰度拉伸变换对车牌区域进行变换，实现对车牌中的字符区域的增强。步骤2.采用基于光照补偿原理的二值化方法对增强后的车牌进行二值化。它的基本思路如下：(1)计算增强后的车牌图像的灰度直方图，并利用灰度直方图计算增强后的车牌中字符象素点和背景象素点的灰度级g1和g2以及增强后的车牌图像的均值和标准差；(2)计算光照补偿函数f(L)；(3)计算二值化的阈值，并对对增强后的车牌图像进行二值化；步骤3.采用中心区域扫描法对车牌进行处理。中心区域扫描法是一种判定车牌类型的区域扫描方法。其具体的思路如下：(1)确定车牌中心区域的位置；(2)计算二值车牌区域水平方向黑白线段长度之和，并统计黑、白线段的各自最大长度；(3)比较黑、白线段的最大长度，判断原始车牌类型是白底黑字还是黑底白字；(4)根据上述结果确定最终车牌二值化图像；通过以上步骤，我们就可以将车牌的灰度图像转化为二值图像，实现车牌中字符和背景的有效分离。