基于立體視覺系統(tǒng)的傾斜車牌圖像精確矯正方法
【專利摘要】基于立體視覺系統(tǒng)的傾斜車牌圖像精確矯正方法，屬于車牌自動識別領(lǐng)域。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種由兩個(gè)CCD相機(jī)組成的立體視覺系統(tǒng)，定義了該系統(tǒng)的測量坐標(biāo)系，并給出了由此測量車牌四個(gè)頂點(diǎn)的方法。給出了車牌上點(diǎn)的坐標(biāo)與其在CCD像面上坐標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系，并給出了利用這種關(guān)系精確矯正傾斜車牌圖像的方法。本發(fā)明的有益效果在于：(1)算法簡單，僅需要加減乘除，無三角函數(shù)和其它更復(fù)雜的運(yùn)算；(2)利用成像原理設(shè)計(jì)矯正算法，因此可以精確矯正傾斜車牌圖像。
【專利說明】
基于立體視覺系統(tǒng)的傾斜車牌圖像精確矯正方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明設(shè)及一種基于立體視覺系統(tǒng)的傾斜車牌圖像精確矯正方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著人們生活水平提高，生活節(jié)奏越來越快，擁有私用車的家庭越來越多，交通擁 堵和交通事故日益越嚴(yán)重，智能交通管理越來越重要。車牌自動識別系統(tǒng)是智能交通管理 一個(gè)重要成部分，廣泛應(yīng)用于停車?yán)U費(fèi)、停車場管理、失竊車輛偵察等方面，因此準(zhǔn)確無誤 的車牌識別算法成為當(dāng)前現(xiàn)代智能交通管理中的一個(gè)熱點(diǎn)。然而，由于車輛位置、角度等的 影響，采集到的車牌圖像往往帶有一定的形變，包括旋轉(zhuǎn)、梯形化(對邊長度不同）等，導(dǎo)致 傳統(tǒng)車牌識別算法不能適應(yīng)車牌識別在實(shí)時(shí)性和成功率等方面的要求。為了矯正車牌圖像 的形變，目前普遍采用的法主要有S類，即化U曲變換法、旋轉(zhuǎn)投影法和傾斜直線擬合法。運(yùn) 些方法的一個(gè)共同的缺陷就是針對圖像處理圖像，并沒有考慮車牌圖像的成像原理與規(guī) 律。其實(shí)，矯正圖像就是拍攝圖像的逆過程，只有依據(jù)成像原理與規(guī)律，才能避免失真，準(zhǔn)確 地恢復(fù)被拍攝對象的本來面目。
[0003] 車牌圖像的形變是由于車牌平面與相機(jī)的像平面不平行，即車牌的傾斜所致，只 有通過立體視覺的方法才能對形變圖像進(jìn)行精確矯正。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種由兩個(gè)CCD相機(jī)組成的立體視覺系統(tǒng)，定義了該系統(tǒng)的測量坐 標(biāo)系，并給出了由此測量車牌四個(gè)頂點(diǎn)的方法。給出了車牌上點(diǎn)的坐標(biāo)與其在CCD像面上坐 標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系，并給出了利用運(yùn)種關(guān)系精確矯正傾斜車牌圖像的方法。
[0005] 本發(fā)明的有益效果在于：
[0006] (1)算法簡單，僅需要加減乘除，無=角函數(shù)和其它更復(fù)雜的運(yùn)算；
[0007] (2)利用成像原理設(shè)計(jì)矯正算法，因此可W精確矯正傾斜車牌圖像。
【附圖說明】
[000引圖1是測量坐標(biāo)系示意圖；
[0009] 圖2是車牌頂點(diǎn)圖；
[0010] 圖3是傾斜車牌的圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0011] 1.立體視覺系統(tǒng)及其車牌四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)的測量方法
[0012] 如圖1所示，立體視覺系統(tǒng)由兩個(gè)并排安裝、像面位于同一平面內(nèi)的CCD相機(jī)CCDl 和CCDl組成，像面中點(diǎn)01，02之間的距離為2d。W0l，02的連線作為X軸，0l，02連線的中點(diǎn)作為 坐標(biāo)原點(diǎn)0,建立S維測量坐標(biāo)系0-xyz.
[OOU] 在兩個(gè)像面內(nèi)分別建立像平面坐標(biāo)系〇打巧擬及〇2-枯72，對和的軸與測量坐標(biāo)系 的X軸重合且方向相同。于是兩個(gè)CCD像平面的中屯、在測量坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為(-d，0,0) 和(d，0,0)。
[0014] Wf，1分別表示兩個(gè)CCD的焦距和像素長度。設(shè)點(diǎn)目標(biāo)A在測量坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為A (x，y，z)，在兩個(gè)像平面坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為A(m，n)和A(m'，n')，其中Iml、Inl、Im' I、In' 分別為兩個(gè)CC的黃、縱方向上的像素個(gè)數(shù)。則由小孔成像原理知
[0015]
[0016]
[0017]
[001 引
[0019] 示系中
[0020]
[0021]
[0022]
[0023] 車牌如圖2所示。兩CCD同時(shí)拍攝車牌的圖像，提取車牌的邊界點(diǎn)，并利用最小二乘 法確定圖像的四條邊界線及其交點(diǎn)，CCDl拍攝圖像的四條邊界線及其交點(diǎn)如圖3所示。
[0024] 對i = l，2,3,4, W(xi，yi，zi)表示點(diǎn)AiS維測量坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，（mi，m)和(mi'， n/)分別表示點(diǎn)Al在兩個(gè)像平面坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，貝U
[0025]
[0026]
[0027]
[002引2.物-象坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
[0029] 將Oi-Xiyi擴(kuò)充成Oi-Xiyizi坐標(biāo)系，其中Zi軸與Z平行。為表示簡單起見不妨Wo-XYZ 代之。因此對i = 1，2，3，4，Ai在O-XYZ坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為
[0030]
[0031]
[0032]
[0033]
[0034]
[0035] 車牌上的任何一點(diǎn)Aai^在O-XYZ坐標(biāo)系中的坐標(biāo)可表示為
[0036] 入(A2-Ai)+y(A4-Ai)+Ai
[0037] 其中0《^，4《1，改寫成在〇-乂￥2坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為
[003引 A (X2-X1，Y2-Yi，Z2-Z1) +y (X4-X1，Y4-Yi，Z4-Z1) + (Xi，Yi，Zi)
[0039] = (M X2-X1) +y (X4-X1)巧I，入（Y2-Y1) +y (Y4-Y1) +Yi，M Z2-Z1) +y (Z4-Z1) +Zi)
[0040] WE( ?)表示取整函數(shù)，貝ijAiii在Oi-Xiyizi坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為
[0041]
[0042]
[0043]
[0044]
[0045]
[0046] 123 2
[004引3.圖像矯正程序 3 1)兩CCD同時(shí)拍攝車牌的圖像，提取車牌的邊界點(diǎn)，并利用最小二乘法確定圖像的 四條邊界線；
[00加]2)確定四條邊界線分別在CCDl和CCDl圖像中的交點(diǎn)(mi，m)，（mi/ ,n/ )，i = l，2， 3,4；
[0化1 ] 3)對i = l，2,3,4,計(jì)算車牌頂點(diǎn)Ai在S維測量坐標(biāo)系中的坐標(biāo)
[0化2]
[0化3]
[0化4]
[0055] 糾示系中的坐標(biāo)
[0化6]
[0化7]
[0化引
[0059] 4)根據(jù)模板車牌的圖像確定矯正后車牌圖像像素的行數(shù)m和列數(shù)n;
[0060] 5)WG、B、R和g、b、r分別表示矯正后車牌圖像和車牌圖像中綠、藍(lán)和紅=個(gè)顏色分 量矩陣，對i = l，2,…，m，j = l，2,…，n，令
[0061]
[0062]
[0063]
[0064]
[00化]并令
[0066] G(i，j) =g(mAu，mu)
[0067] B(i , j) =b(mAu,ruu)
[006引 R(i，j) =；T(mAu，nAu)
[0069]通過上述程序可W得到矯正后的綠、藍(lán)、紅=個(gè)顏色分量矩陣分別為G、B、R的車牌 圖像。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 基于立體視覺系統(tǒng)的傾斜車牌圖像精確矯正方法，其車牌頂點(diǎn)確定方法的特征在 于:立體視覺系統(tǒng)由兩個(gè)并排安裝、像面位于同一平面內(nèi)的CCD相機(jī)CCDl和CCDl組成，像面 中點(diǎn)01，02之間的距離為2d;以01，02的連線作為X軸，01，02連線的中點(diǎn)作為坐標(biāo)原點(diǎn)O，建立 三維測量坐標(biāo)系0-xyz ;在兩個(gè)像面內(nèi)分別建立像平面坐標(biāo)系Ol-Xiyi以及02_X2y2，Xl和X2軸 與測量坐標(biāo)系的X軸重合且方向相同，以f，l分別表示兩個(gè)CXD的焦距和像素長度，對i = l， 2，3，4，以(Xi，yi，Zi)表示車牌頂點(diǎn)A i在三維測量坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，兩CCD同時(shí)拍攝車牌的圖 像，提取車牌的邊界點(diǎn)，并利用最小二乘法確定圖像的四條邊界線及其交點(diǎn)，以(ΠΗ,ΙΗ)和 (m/ ,n/ )分別表示點(diǎn)仏在兩個(gè)像平面坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，則2. 基于立體視覺系統(tǒng)的傾斜車牌圖像精確矯正方法，其特征在于:將〇1-Xiyi擴(kuò)充成〇1- X1y1Z1坐標(biāo)系，其中Z1軸與z平行;基于立體視覺系統(tǒng)的傾斜車牌圖像精確矯正程序?yàn)椋?1) 兩CCD同時(shí)拍攝車牌的圖像，提取車牌的邊界點(diǎn)，并利用最小二乘法確定圖像的四條 邊界線； 2) 確定四條邊界線分別在CXDl和CXDl圖像中的交點(diǎn)，11/)，1 = 1，2,3,4; 3) 對i = l，2,3,4,計(jì)算車牌頂點(diǎn)Ai在三維測量坐標(biāo)系中的坐標(biāo)以O(shè)-XYZ代替O1-Xiyizi*標(biāo)系，Ai在O-XYZ坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為4) 根據(jù)模板車牌的圖像確定矯正后車牌圖像像素的行數(shù)m和列數(shù)η; 5) 以G、B、R和g、b、r分別表示矯正后車牌圖像和車牌圖像中綠、藍(lán)和紅三個(gè)顏色分量矩 陣，E( ·)表示取整函數(shù)，對i = l，2,…，m，j = l，2，'"，n，$并令 G(i?j)=g( Π?λμ ? Πλμ ) B(i，j) =Μπ?λμ，ηλμ) R(i ? j) =Γ(π?λμ?ηλμ) 由此得到矯正后的綠、藍(lán)、紅三個(gè)顏色分量矩陣分別為G、B、R的車牌圖像。
【文檔編號】G06K9/32GK106022334SQ201610308756
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月4日
【發(fā)明人】安凱, 安培亮, 王曉英, 安宏亮
【申請人】安凱