一种基于灰值形态学的汽车牌照提取方法

选区二值化，如图9(b)；然后把候选区峰值（或谷值）点图与二值化图作与运算得到有效峰点（或谷点）图，如图9（c）。在有效峰点（或谷点图中统计有效行数。如果一行内有效峰点（或谷点）数大于T1而小于T2，为有效行，则认为有效行数多者为真正的牌照区域。其中T1和T2为经验值。
　　
　　从复杂的汽车图像中如何把牌照区域分离出来，是汽车牌照自动识别系统必须解决的问题。本文提出了一种利用灰度形态变换快速提取汽车牌照区域的信号。针对牌照区域内空间频率变化大和牌照区域内字符笔划具有高曲率的特性，笔者利用灰值形态学的梯度变换、Top-Hat变换和Valley变换，对输入的图像进行滤波，接着根据牌照的大致尺寸得到几个牌照的候选区域，最后分析候选区域内水平方向的波峰的高宽比和波峰数据得到真正的牌照区域。实验表明本文提出的方法定位准确率高，抗噪能力强，且耗时较少，能够满足实时性要求。
　　
　　
　　
　

《一种基于灰值形态学的汽车牌照提取方法(第4页)》