融合Hough與Radon變換的車牌傾斜校正算法
于 明,李延果,于 洋,閻 剛
(河北工業(yè)大學計算機科學與軟件學院,天津 300401)
摘 要:針對Hough變換無法校正無邊框車牌和Radon變換計算量大的問題,提出一種融合Hough變換與Radon變換的車牌傾斜校正方法。通過設置車牌的有效檢測區(qū)域,利用自適應Kirsch算子提取水平邊緣,融合Hough與Radon變換的車牌傾斜校正算法可以對有邊框和無邊框的車牌圖像更快速地進行處理。實驗選用200張人工傾斜車牌圖片用于檢驗由算法獲得的傾斜角度的準確性,選用400張自然傾斜車牌圖片,用于對比Hough變換法、Radon變換法和融合算法三種算法的速度和校正正確率。該算法在Matlab平臺下,角度在[-20°,20°]范圍內(nèi)的平均執(zhí)行速度為038s,校正正確率達到90%以上。實驗證明,該算法計算量小,正確率高,魯棒性好。
關 鍵 詞:車牌照;Hough變換;Radon變換;Kirsch算子;有效區(qū)域;傾斜校正中
1 引 言
車牌自動識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)(ITS)的重要組成部分。由于車牌懸掛不當、攝像機拍攝角度以及道路存在斜坡等問題導致獲得的車牌圖像傾斜,傾斜的車牌圖像會給后期的字符分割與識別帶來很大困難,因而車牌的傾斜校正在整個識別系統(tǒng)中起著至關重要的作用。
當前主流的車牌傾斜校正方法大致可以分為兩類,一類基于Hough變換,ZhangZhenhui、芮挺以及王良紅等人均是利用Hough變換尋找車牌邊框直線的角度來獲得車牌的傾斜角度[1-3],其缺陷在于對邊框有磨損形變或者無邊框的車牌圖像校正效果較差。另一類以Radon變換為基礎,貢麗霞、楊立剛和賈曉丹等人均是通過對圖像進行Radon變換,而后根據(jù)變換結果采用不同的方法獲取車牌的傾斜角度[4-8]。
相對于只對邊框部分進行處理的Hough變換法,Radon變換法的優(yōu)點是不依賴于車牌邊框,但計算量相對較大。
為此提出融合Hough變換與Radon變換的車牌傾斜校正方法,對有邊框和無邊框的車牌圖像均能正確校正,并且算法速度也有很大提高。
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