本文首先簡(jiǎn)要介紹了RGB色彩空間和HSV色彩空間，給出由RGB到HSV色彩空間的轉(zhuǎn)換算法。然后提出了基于顏色信息的車牌定位方法。該方法根據(jù)車牌顏色在HSV空間三個(gè)分量取值范圍對(duì)原始圖像進(jìn)行色彩過濾。最后再根據(jù)車牌的形狀特征和車牌字符紋理特征，對(duì)過濾后得到的與車牌底色相符合的連通區(qū)域進(jìn)行分析和排除，從而得到車牌區(qū)域。
0. 前言
近年來，我國汽車數(shù)量迅猛增加。來自中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)的統(tǒng)計(jì)顯示，2005年，我國汽車銷售總量為590萬輛，是2001年汽車銷售總量237萬輛的2.5倍。根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)預(yù)計(jì)，2006年，我國汽車市場(chǎng)仍將保持10％―15％的增長(zhǎng)，全年汽車銷量將在640萬輛至660萬輛之間。在這些車輛中，藍(lán)色牌照的私家車占相當(dāng)大的比重。
隨著汽車數(shù)量的逐年遞增，擺在我們面前的是巨大的城市交通壓力。為了高效地進(jìn)行交通管理，我們必然要對(duì)過往車輛進(jìn)行檢測(cè)，并提取有關(guān)交通數(shù)據(jù)，以達(dá)到監(jiān)控、管理和指揮交通的目的。車牌識(shí)別技術(shù)是車輛檢測(cè)系統(tǒng)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，在交通監(jiān)視和控制中占有很重要的地位，是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。而車牌定位則是車牌識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并且也是最難以解決的問題。
在我國，由于藍(lán)色牌照的總量相當(dāng)大，并且各種車牌出現(xiàn)的頻度由高到低依次為藍(lán)、黃、白、黑，其中出現(xiàn)最頻繁的兩種車牌都是彩色的。考慮這種情況，本文提出一種根據(jù)顏色信息的定位方法，充分利用彩色圖像所包含的色彩信息，專門用于定位彩色車牌。
1．色彩空間
1.1 RGB色彩空間
為了正確識(shí)別顏色，需要建立顏色空間。顏色空間是對(duì)彩色的一種描述方法，目前有多種表示數(shù)字圖像色彩信息的顏色空間模型,常見的有RGB、HSV、CMYK、Lab等。每種模型是針對(duì)特定應(yīng)用問題而提出來的,都有其特定的應(yīng)用環(huán)境。各種顏色空間之間都存在相應(yīng)的轉(zhuǎn)換關(guān)系。
RGB是使用較普遍的一種色彩空間。RGB分別對(duì)應(yīng)的是紅綠藍(lán)三種原色光，自然界的所有顏色都可以用這三種光混合而成。在描述時(shí)，用R、G、B作為相互垂直的坐標(biāo)軸來表示，所以稱為 RGB色彩空間。由于顯示器就是采用這種模型，因此，采用RGB色彩空間時(shí)算法的執(zhí)行速度相對(duì)較快。在RGB色彩空間，可以采用C-均值聚類法來確定藍(lán)色車牌區(qū)域。但C-均值聚類法計(jì)算量比較大，所以計(jì)算速度較慢，我們這里不做討論。
1.2 HSV色彩空間
HSV色彩空間模型如左圖1所示，是由色調(diào)（Hue）,飽和度（Saturation）和亮度（ Value）三個(gè)顏色分量組成的一類顏色空間。它是面向用戶的一種復(fù)合主觀感覺的顏色空間，通常用于選擇顏色，更接近人對(duì)顏色的感知。色調(diào)是光經(jīng)過折射后產(chǎn)生的單色光譜，即純色，它組成了可見光譜，并用360度的色輪來表示。對(duì)應(yīng)于孟塞爾(Mussel)顏色立體中水平剖面的周向。其中藍(lán)色位于240度左右。飽和度描述顏色的濃淡程度，各種顏色的最高飽和度為該色的純色，最低飽和度為黑白系列顏色。飽和度對(duì)應(yīng)于孟塞爾顏色立體中水平剖面的徑向，在色輪上，從中心向邊緣飽和度是遞增的。色輪中心由黑色到灰色再到白色的一系列顏色的飽和度都為零。亮度表示顏色的明亮程度。對(duì)應(yīng)于孟塞爾顏色立體中垂直剖面的中軸線。是顏色的相對(duì)明暗程度，主要受到光源的強(qiáng)弱影響，它與彩色信息無關(guān)。該色彩空間三個(gè)分量的相關(guān)性較低。所以在選擇顏色時(shí)，我們通常由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSV色彩空間中，然后再作處理。
1.3 RGB到HSV色彩空間的轉(zhuǎn)換
進(jìn)行色彩空間的轉(zhuǎn)換運(yùn)算之前，需要在RGB空間將每個(gè)一色彩分量值先歸一化，可以通過對(duì)每一分量除以255來得到。RGB到HSV色彩空間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下：
值得說明的是得到V分量的過程實(shí)際上是對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度化的過程。不過有時(shí)為了在視覺上更接近人的主觀感覺，通常在灰度化時(shí)給 分量各自增加一個(gè)加權(quán)系數(shù)，然后求其和。經(jīng)常用到的灰度化公式如下：
2. 車牌定位算法
2.1 彩色車牌的先驗(yàn)知識(shí)
經(jīng)過大量的彩色圖像的分析我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于彩色車牌圖像來說，它的色調(diào)、飽和度和亮度值范圍如下表1：
表1：HSV的取值范圍
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藍(lán)色 |
黃色 |
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色調(diào) |
200~255度 |
25~55度 |
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飽和度 |
0.35~1 |
0.35~1 |
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亮度 |
0.3~1 |
0.3~1 |
而對(duì)于黑白車牌來說，其色調(diào)和飽和度沒有意義，它只有亮度信息。但是在亮度圖像中，黑白車牌區(qū)域比彩色車牌區(qū)域的梯度值更大。考慮到黑白車牌出現(xiàn)的頻度非常小，我們可以首先認(rèn)定原始圖像中的車牌為彩色。根據(jù)上面表格中車牌顏色的取值規(guī)律，只需要設(shè)定了顏色中心，車牌區(qū)域的像素就可以直接通過對(duì)H、S、V 三分量設(shè)定范圍來過濾出來，無需進(jìn)行較復(fù)雜的均值聚類計(jì)算，這樣可以在定位彩色車牌時(shí)節(jié)省大量的時(shí)間。
如果原始圖像中的車牌顏色為黑色和白色，那么本算法失效，需要轉(zhuǎn)入另外設(shè)計(jì)的黑白車牌定位算法。但是認(rèn)定需要定位的車牌為黑色和白色后，就確定了車牌區(qū)域有很大的梯度值，從而解決了定位算法中閾值選擇困難的問題。
2.2 算法流程
首先對(duì)原始目標(biāo)圖像進(jìn)行色彩空間變換，由RGB轉(zhuǎn)換至HSV色彩空間。然后進(jìn)行色彩過濾，從而得到包含車牌的目標(biāo)色連通區(qū)域和背景色連通區(qū)域。接著對(duì)目標(biāo)色連通域進(jìn)行分析。考察其面積、形狀、最大和最小寬度、長(zhǎng)寬比以及區(qū)域中單位面積內(nèi)的邊緣點(diǎn)數(shù)目等。濾除與標(biāo)準(zhǔn)車牌特征差別較大的區(qū)域。最后再在過濾后的目標(biāo)色連通區(qū)域內(nèi)利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的紋理分析來最終確定正確的車牌區(qū)域。
通過色彩過濾以及色彩連通域形狀分析，可以將與車牌底色不符合的區(qū)域歸并至背景色,并能過濾掉與車牌底色相似的大面積車身區(qū)域及該區(qū)域所包含的干擾文字。同時(shí)也可以濾掉那些與車牌臨近區(qū)域的干擾紋理，因?yàn)檫@些紋理顏色與車牌底色一般有較大的區(qū)別。根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)字符的紋理特性,通過利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的紋理分析可以剔除掉那些顏色、形狀與車牌基本吻合, 但內(nèi)部紋理特性差異顯著的區(qū)域。
算法具體流程如下：
(1) 將原始圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSV 色彩空間。
(2) 設(shè)置藍(lán)色和黃色的取值范圍。
(3) 以設(shè)定的取值范圍對(duì)圖像進(jìn)行色彩過濾，將所有像素歸并至目標(biāo)色與背景色中。得到二值圖像，該圖像中藍(lán)色和黃色像素取值為1，其它顏色像素均為0。
(4) 考察每個(gè)像素周圍的目標(biāo)色像素個(gè)數(shù)，如果少于一定值，則認(rèn)為是孤立點(diǎn)，將其刪除過濾掉。
(5) 用一個(gè)2*4的矩形區(qū)域?qū)Χ祷蟮膱D像進(jìn)行形態(tài)閉合運(yùn)算，形成連通的區(qū)域。
(6) 對(duì)每個(gè)連通區(qū)域進(jìn)行面積、形狀等特征進(jìn)行分析，過濾干擾區(qū)域。
(7) 對(duì)符合車牌形狀特征的區(qū)域做紋理特征分析，根據(jù)車牌內(nèi)字符區(qū)域的紋理特征進(jìn)行再次過濾，最終定位有效的車牌區(qū)域。
(8) 對(duì)上一步的結(jié)果進(jìn)行判斷，檢查是否存在有效車牌區(qū)域，若是，定位成功，結(jié)束流程；否則，跳轉(zhuǎn)至黑白車牌定位程序。
2.3 算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
進(jìn)行彩色車牌定位的流程如圖2至圖5所示。可以看出，由于原始圖像含有跟車牌顏色相似的多個(gè)色彩區(qū)域，色彩過濾后的圖像仍然包含多個(gè)可能的目標(biāo)區(qū)域，需要進(jìn)一步使用車牌形狀特征對(duì)多個(gè)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行過濾。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，除真正的車牌區(qū)域外，其它的連通域的形狀特性與車牌的形狀特性
都存在較大差異。一般用面積、形狀、最大和最小寬度、長(zhǎng)寬比以及區(qū)域中單位面積內(nèi)的邊緣點(diǎn)數(shù)目就可以過排除掉。如果上述特征還不能排除干擾區(qū)域，就需要利用形態(tài)學(xué)去考察區(qū)域中的紋理是否符合車牌字符的筆畫特征，從而最終得到彩色車牌區(qū)域。如經(jīng)過紋理分析后排除了所有區(qū)域，則證明圖中不存在彩色車牌，需要轉(zhuǎn)入黑白車牌定位程序。
3. 結(jié)束語
圖3 經(jīng)色彩過濾和刪除孤立點(diǎn)后的圖像
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圖5 經(jīng)過區(qū)域特征判斷和紋理分析后得到的車牌區(qū)域 |
本文所提出的基于車牌顏色信息的定位方法充分考慮了車牌定位中可能出現(xiàn)的各種不同干擾背景對(duì)車牌定位的影響。充分利用了車牌區(qū)域的色彩信息，并綜合利用車牌的形狀特征及紋理特征，逐步過濾干擾區(qū)域,最終定位正確的車牌位置。試驗(yàn)中，在對(duì)100 幅采集圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，準(zhǔn)確率達(dá)到了93%。但由于改方法主要用于定位彩色車牌，對(duì)于黑白車牌的定位要首先排除彩色車牌的存在。所以這種方法只適用于黑白車牌出現(xiàn)頻度較小或是一般民用場(chǎng)合，如小區(qū)車輛出入管理等。
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