基于数学形态学和商容间粒度计算的车牌定位算法的研究

摘要

汽车牌照识别系统(LPR)能够自动地通过摄取车辆图像，对采集到的图像进行处理和分析，并根据车牌的先验知识和其他信息能够识别出车牌。车牌定位的主要目的是在车牌图像中确定车辆牌照的具体位置，并将包含车辆牌照字符的子图像从整个车辆牌照中划分出来，供后续的字符分割与识别运用。
　　 商空间理论，模拟人的依不同粒度进行思维的能力，讨论论域、属性、结构在不同粒度下的表示、性质以及这些表示、性质之间的相互依存、相互转换的关系，将问题放在各种不同粒度的空间（商空间）上进行分析研究，然后综合得出对原问题的解，提高问题求解效率。
　　 为此，本文提出一种可行的基于形态学和商空间粒度计算理论的解决思路是：先利用数学形态学理论对图像进行分割预处理，结合纹理特征分析，利用商空间的粒度分解原理，把车牌图像分解成各个独立不相交的目标背景区域；然后利用商空间的粒度合成原理，对每个商空间进行合成，从而得到车牌区域的精确位置。
　　 人们在长期的社会实践过程中，认识实际问题以形成了从若干不同方面来获取信息的方法，再经过一定的逻辑思维，运用丰富的想象，将所获得的信息综合起来得到完整的概念。基于商空间粒度合成的分类方法正是基于这样一种思想。本文主要思想包括以下内容：
　　 1、采用形态学知识，对车牌进行预处理。车牌图像的二值化好换程度直接影响着车牌定位的效果，本文基于自适应初始阈值二值化算法，提出了一种改进的自适应初始阈值二值化算法，通过实验分析，得到了较好的处理效果。
　　 2、对已经得到了像素区域对应于不同纹理特征信息的车牌区域图像信息分类，这些分类信息便形成了从不同角度对车牌区域图像的新的观察，将这些不同的新的观察对应到不同的粒度空间，利用商空间的粒度合成原理，合并不同纹理分类结果的问题就可以转化为对不同粒度空间的合成问题。根据商空间粒度合成理论和保假原理将所得到的每个商空间组织起来，重新观察得到对图像的新的认识，实现车牌区域的最终分类，进而最终实现车牌区域的最终定位。
　　 3、基于商空间粒度计算的粒度合成原理和保假原理，大部分背景都被削去，车牌的疑似区域已经标示出来，图像中只剩下了少数连通性比较好的区域，连通体态分析法应用于车牌二值图像，并采用8-连通标记方法和8-连通的欧拉数计算，判断车牌的真实位置。