一种基于YSC颜色识别的车辆牌照图像定位方法.pdf
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1、一、问题分析随着汽车保有量的提高,在交通道路、小区及停车场门禁系统中,大量使用了车辆牌照识别技术。目前,主要通过图像识别的方式,由静止的摄像头获取车牌图像,对车牌图像进行定位,并识别车牌号码。但车辆在行驶过程中,其前置摄像头检测前方车辆的牌照时,由于受到环境因素的影响,定位和识别有很大的难度。12本文介绍了一种基于YSC颜色识别的车辆牌照定位方法,可以在汽车行驶过程中定位前方车辆牌照。二、YSC彩色控件YUV表示电视信号彩色坐标系统。YUV彩色电视信号传输时,将R、G、B变换为亮度信号和色度信号。PAL制式将R、G、B三色信号改组成Y、U、V信号,其中Y信号表示亮度,U、V表示色差信号。34在
2、YUV彩色空间中,若知U和V,则可求出复数U+jV的模S和幅角C:S=U2+V2C=tg-1VU其中,S称为色饱和度,表示颜色的深浅;C称为色调,表示颜色的种类。用S和C表示色度,更便于人对颜色的感知。现列出几种标准纯色的YSC值,如表1所示。表1几种标准纯色的YSC值名称R,G,BYUVSC纯红色1,0,00.30-0.300.700.76113纯绿色0,1,00.59-0.59-0.590.83225纯蓝色0,0,10.110.89-0.110.90353黄色1,1,00.89-0.890.110.90173紫色1,0,10.410.590.590.8345青色0,1,10.700.300
3、.700.76293为了便于颜色识别,将上表的色度分量用矢量的形式绘于U-V坐标系中,称为彩色矢量图,如图1。一种基于YSC颜色识别的车辆牌照图像定位方法宋超1,李俊峰2(1.襄阳职业技术学院汽车工程学院,湖北襄阳441050;2.湖北火爆机器人科技有限公司,湖北襄阳441000)摘要:在车辆行驶过程中,其前置摄像头检测前方车辆的牌照时,由于受到环境因素的影响,牌照定位和识别有很大的难度。文章介绍了一种基于YSC颜色识别的车辆牌照定位方法,提出了评价牌照颜色特征的评价函数,采用了栅格划分的方法以实现牌照区域的粗分割。利用颜色评价函数的值,对牌照边界进行精定位,最后根据干扰原因实现干扰区域的排除
4、,从而实现在汽车行驶过程中定位前方车辆牌照。关键词:颜色特征;车牌定位;图像识别中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:2095-6584-(2023)04-0097-06收稿日期:2022-11-26基金项目:襄阳市2022年度市级科技计划项目“基于计算机视觉与深度学习的疲劳驾驶预警系统研究”(2022ABH006353)作者简介:宋超(1979-),男,湖北襄阳人。副教授,硕士,研究方向:智能控制技术;李俊峰(2001-),男,湖北襄阳人。技术员,研究方向:机电控制系统设计。2023年8月第22卷第4期襄阳职业技术学院学报Journal of Xiangyang Polytechni
5、cAug.,2023Vol.22 No.497第22卷第4期襄阳职业技术学院学报2023年第4期色饱和度S=0的颜色是灰色的,其色调值无意义;亮度值Y=0的颜色是黑色的,Y=1的颜色是白色的,其色调值也无意义。在实际颜色识别中,要根据三基色R、G、B计算Y、S、C,由C确定的颜色种类,可以通过彩色矢量图定性得出。三、颜色评价函数实际成像中的牌照,组成底色像素的YSC值并非严格一致,而是分布在YSC空间的一个较小的区域内,对字符色也是如此。5 为了有效地进行分割,针对国内主要使用的蓝底白字的汽车牌照,本文提出了一种评价牌照颜色特征的评价函数,其定义如下。(一)定义1 评价牌照底色特征的评价函数(
6、蓝色评价)定义1.1 设评价色调与牌照底色贴近程度的函数为正态分布函数:eC=exp-(C-C0a)2这是一个高斯分布函数,其中C为被评价像素的色调,C0为牌照底色的主色调,由样板统计确定。为尺度参数,控制色调的分布范围。图2是eC的曲线,C偏离C0越远,eC的值越小。a越大,分布范围越宽。c0ca图2底色色调评价函数曲线定义1.2 设评价色饱和度与牌照底色贴近程度的函数为:eS=1.0-exp-(Sb)2其中S为被评价像素的色饱和度,b为尺度参数,控制色饱和度的分布范围。eS的曲线如图3所示。可以看到,S越大eS也越大,说明颜色越深,越贴近牌照底色。S0.371.0b图3底色色饱和度评价函数
7、曲线定义1.3 设评价亮度与牌照底色贴近程度的函数为:eY=1.0-exp-(Yc)2其中Y为被评价像素的亮度,c为尺度参数,控制亮度的分布范围。eY的曲线如图4所示。可见,Y越大eY也越大。因为牌照底色不能太暗,故eY为单调升。Y 0.37 1.0 c 图4底色亮度评价函数曲线定义1.4 牌照底色综合贴近程度的函数为:e=eC eS eY即用Y、S、C三个分量同时评价一个像素是否贴近牌照底色。该函数的值域为 0,1),其值越大,贴近度越高。(二)定义2 定义评价牌照字符色特征的评价函数(白色评价)定义2.1 设评价色饱和度与牌照字符色贴近程度的函数为:wS=exp-(Sd)2其中S为被评价像
8、素的色饱和度,d为尺度参数,控制色饱和度的分布范围。wS的曲线如图5所示,为单调降函数。S越小wS越大,说明颜色越浅,越贴近牌照字符色。S0.371.0d图5字符色饱和度评价函数曲线定义2.2 设评价亮度与牌照字符色贴近程度图1彩色矢量图245S1734225L293:353VU98的函数为:wY=1.0-exp-(Yf)2其中Y为被评价像素的亮度,f为尺度参数,控制亮度的分布范围。wY的曲线如图6所示。可见,Y越大wY也越大。因为牌照字符色为较亮的白色,故wY为单调升。Y0.371.0f图6亮度评价函数曲线定义2.3 牌照字符色综合贴近程度的函数为:w=wS wY即用Y、S、C三个分量同时评
9、价一个像素是否贴近牌照字符色。该函数的值域为 0,1),其值越大,贴近度越高。(三)定义3 定义评价牌照颜色特征的评价函数函数为:p=e-wp的值域为-1,1,适当选择参数C0,a,b,c,d,f,能使牌照底色的p值接近1,字符色的p值接近-1,而其它颜色的p值在0附近。尤其是色饱和度不高的颜色,p 0。为加强抗干扰性能,可在p 0时,令p=0。图7是对一幅车辆图像中有代表性的行y1、y2进行牌照颜色评价的结果。对于24位色的车牌图像,由样板统计确定的颜色评价函数各参数值如下:C0=324,a=30,b=30,c=10,d=30,f=10图7对某幅图像中的2行进行评价的结果可以看到,对于y1行
10、,虽然背景复杂,但Py1(x)的值基本为0;而对于y2行,Py2(x)的值在牌照区大幅度变化。当穿越背景和字符时,Py2(x)的值在0,1 之间急剧跳跃,对检测牌照区域极为有利。通过使用颜色评价函数对图像的各像素点进行颜色评价,可以较好地获取到牌照的候选区。四、牌照区域的粗分割尽管颜色评价函数能有效地排除背景色的干扰,但在背景中仍可能存在少数符合牌照背景色的区域。对牌照区域进行粗分割的目的,就是要将用评价函数评价出来的区域作进一步筛选,尽可能保留真正的牌照区域,删除非牌照区域。牌照区域的重要特征是由字符笔画形成的纹理,判别一个区域是否为牌照区域,可以检测字符笔画边缘的分布情况。字符笔画的边缘对
11、应评价函数的跳变沿,可以通过求评价函数梯度得到:g(x)=p(x+2)+p(x+1)-p(x-1)-p(x-2)根据牌照字符笔画边缘的分布情况,本文采用了栅格划分的方法来实现牌照区域的粗分割。(一)栅格划分与击中对于一幅图像,可以令行距和列距分别为6和16个像素点来划分栅格。然后,对图像进行逐行扫描,求出每行评价函数的梯度波形gy(x)。若gy(x)峰值的绝对值(包括正峰和负峰)大于指定的阈值t,则对应的像素位置称为击中点。击中点落在哪个栅格中就将哪个栅格的值增1。栅格击中算法:定义二维数组G x y,全部赋以初值0。对于图像中的各行y,重复如下过程:计算gy(x)的值;搜索gy(x)的峰点位
12、置xp;若gy(xp)的绝对值大于t,则将G xp y 加1。被击中的栅格大多数落在牌照候选区上,如图8所示(被击中的栅格标有“*”符号)。图8被击中的栅格宋超,李俊峰:一种基于YSC颜色识别的车辆牌照图像定位方法99第22卷第4期襄阳职业技术学院学报2023年第4期(二)基于连通栅格区的牌照粗分割若干个被击中的栅格在空间位置上构成连通的栅格区域。连通栅格区覆盖了牌照区,但也可能不全是牌照区。通常,非牌照区域一般不会同时构成牌照的纹理和尺度规模,这就是采用栅格划分的方法对牌照区域进行粗分割的依据。实现步骤如下。步骤1 尽可能排除不可靠的被击中栅格。不可靠的被击中栅格是指被击中次数较少的栅格,因
13、为它在满足牌照区域的纹理特征上不够充分。算法如下:选定阈值TG;对全部被击中的栅格:若G x y 大于阈值TG,则令G x y =1;否则令G x y =0。图9是经过阈值TG=2筛选的栅格,对比图9可知,一些不可靠的栅格被删除。图9不可靠的栅格被删除步骤2 对栅格连通区的形状进行修整,使之接近牌照的矩形形状,并希望当牌照达到3 2栅格或以上时能被检测出来。因此,在栅格连通区中,若子区域达到3 2规模,则应予接收。实际中,可能存在接近此规模的栅格子连通区,例如,3 2区域中有5格属于栅格连通区,在这种情况也应予接收。算法如下:对于栅格连通区中的全部栅格G x y:若以G x y 为左上角的3
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