车牌定位研究

　　【摘要】本文提出了一种基于RGB颜色模型和小波变换的车牌定位方法。首先把车牌分为蓝色车牌非蓝色车辆、黄色车牌非黄色车辆和其它三类，分别进行车牌定位。通过形态学运算、连通域标记和连通城分析等方法定位出车牌区城。该方法具有良好的适应能力和实时性，也能够对多车牌进行定位。
　　【关键词】车牌定位小波变换连通域分析数学形态学自适应二值化
　　车牌定位是车牌识别系统中的关键环节之一，它是字符分割的基础性工作。目前，车牌定位方法主要有以下三种方法：一是基于水平方向灰度变化的方法，二是基于边缘检测的定位方法，三是基于彩色信息的定位方法。本文提出一种车牌定位的新方法，首先判断车辆是否为蓝色车牌非蓝色车辆和黄色车牌非黄色车辆以及其它车辆，分别采用基于RGB颜色模型和数学形态学的颜色提取定位方法和基于小波变换的定位方法。本方法在保证漏检率和准确性的基础上极大的提高了定位的实时性。
　　1车牌粗定位
　　在我国车牌使用比较多的是蓝色和黄色车牌，白色和黑色车牌相对比较少。我们先判断车牌是否是蓝色再判断是否为黄色然后再作为其它车牌进行处理。如果是蓝色和黄色车牌，我们采用基于颜色特征的车牌定位方法进行车牌粗定位，如果是其它车牌，我们采用基于小波变换的车牌定位方法对车牌进行初步定位。基于颜色特征的车牌识别方法速度快，准确率高，而基于小波变换的车牌识别方法适应性强。因此，此方法在提高定位速度和准确性的同时，也极大的降低了漏检率。
　　1.1基于颜色特征的车牌粗定位
　　首先，根据我国车牌的大小和图像采集设备的实际应用情况确定蓝色车牌非蓝色车辆的阀值，一般情况下，车牌面积占图像的范围为[1/300，1/30]，本文采用这个阀值。然后构造出基于RGB颜色模型的蓝色车牌模型，如式（1）、（2）和（3）。其中a、b、c、r分别为常数，R、G、B为三色变量。
　　根据RGB颜色模型通过对常数项的选择把蓝色车牌模型分为严格、适中和宽松三个阀值对车辆图像颜色进行蓝色提取。实验所选，严格为：a=1/3，b=7/12，c=3/4，r=160；适中为：a=1/3，b=7/12，c=3/4，r=185；宽松为：a=1/3，b=7/12，c=3/4，r=210。对提取结果进行数学形态学膨胀和腐蚀操作。