畸变汽车牌照图像的空间校正

图像校正

摘 要：首先针对我国汽车牌照的常规模式，提出了用Hough变换提取牌照边框参数的方法，进而求得汽车牌照四边形区域 4个顶点的坐标，并且给出了利用对极坐标参数表示的直线进行 Hough 变换的具体途径。然后，根据畸变牌照的4个顶点和归一化汽车牌照图像的 4个顶点之间的一一对应关系，求解双线性空间变换方程，进而对畸变图像进行校正。最后给出了一种图像毛刺的剔除方法。实验表明，本文介绍的方法对畸变牌照图像的归一化可以取得良好的效果。

关键词：图像处理；汽车牌照；Hough变换

基于图像的汽车牌照识别系统主要包括图像获取、牌照区域定位、牌照中字符分割和字符识别等部分［#］。图像获取一般是通过架设在公路上方或是两旁的 MMT 摄像机拍摄得到，虽然神经网络识别或光电混合识别系统对于图像的畸变有一定的容忍度，但是都对拍摄角度有严格的限制［！］，超过这个限制，系统识别率将大幅度下降。汽车牌照区域定位主要任务是把汽车牌照从所拍摄的图像中分割出来，也就是在整个画面中找出包含牌照字符及图像边框的最小区域。汽车牌照在色彩方面有鲜明的特性，可以利用字符和背景以及牌照外的颜色特点进行区域定位，文献［（］给出了一种利用牌照颜色和形状对牌照进行区域定位的方法。该方法可以方便地得到牌照的边框，并且可以把边框外的图像剔除。

由于汽车牌照与 MMT 摄像机所成的角度的变化，拍摄得到的汽车牌照图像可能从矩形变成梯形或是平行四边形或是任意四边形。图 1是二值化之后的汽车牌照图像，该图像是汽车牌照与 “”# 成像面成 $%&角时的图像。图像的畸变情况因 “”# 成像面和目标图像所成的角度而异，针对这种畸变对所得到的图像进行校正和几何归一化是非常必要的。本文中着重讨论对牌照区域定位后的牌照图像归一化问题。首先利用 ’（）*+ 变换检测汽车牌照图像的边框，然后求解汽车牌照图像区域的 $ 个定点，最后通过双线性空间变换实现图像校正，使得汽车牌照图像大小和位置归一化。