一種基於白平衡的車牌識別方法和裝置的製作方法

2024-01-22 18:18:15

專利名稱：一種基於白平衡的車牌識別方法和裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及通信技術領域，特別是涉及一種基於白平衡的車牌識別方法和裝置。
背景技術：
VLPR (Vehicle License Plate Recognition，車牌識別技術)是計算機視覺和模 式識別技術在現代智能交通系統中的重要應用，是以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺 等技術為基礎的智能識別系統，利用每個汽車具有的唯一車牌號碼，通過攝像機所拍攝的 車輛圖像進行車牌號碼的識別，在不影響汽車行駛狀態的情況下，自動完成車牌的識別，降 低交通管理工作的複雜度。當前車牌識別系統包括(1)前端模塊，如地感線圈、補光燈、攝像機等；( 圖像 處理和智能模塊，處理包括白平衡在內的圖像校正、車牌識別、視頻編碼等業務；(3)信息 處理系統，如信息的資料庫系統、查詢系統、報警系統等。為了實現車牌的識別，車牌識別算法是車牌識別系統的核心部分，車牌識別算法 包括(1)根據預先定義的判決條件觸發攝像機進行拍攝，而攝像機需根據實時環境設置 曝光、白平衡等參數，以得到圖像清晰、色彩真實的包含車牌信息的圖像。(2)對抓取的包含 車牌信息的圖像進行車牌檢測，檢測出車牌所在圖像中的區域，並獲取車牌的大小和顏色 等信息。(3)對獲取的車牌區域進行字符分割和識別，得到具體的車牌信息。需要注意的是，在上述車牌識別算法中，為了提升識別率，減少漏報和誤報，需要 同時利用圖像紋理和色彩信息進行車牌的檢測、定位和分割工作；而對於色彩失真的圖像， 車牌的檢測和分割容易出錯，會大大降低識別率。因此，拍攝到圖像的色彩如何，對車牌識 別的準確率有較大影響。現有技術中，針對基於彩色圖像的車牌定位方法，為了有效的利用色彩信息，提高 對車牌識別的準確率，需要可靠的白平衡算法，白平衡是對色彩進行調節的過程。目前白平衡的處理方法包括(1)手動白平衡，通過對鏡頭和圖像傳感器使用圖 像調色板或灰階卡等方法測得在固定光源色溫下的圖像失真參數，並使用該圖像失真參數 來調節抓拍後的圖像，實現白平衡的目的。O)自動白平衡，統計圖像中RGB(紅綠藍)三個 色彩分量的信息(如RGB分量的比值等)，通過實時計算，估計RGB分量的增益，並使用該增 益對抓拍後的圖像進行調節，達到自動白平衡的目的。在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術中至少存在以下問題手動白平衡設置參數是預先在固定光源和色溫下測量得到的，而實際場景中各種 情況均存在，如對於光線來說，存在晴天、陰天、黃色路燈燈光、白色路燈燈光等情況；在外 部光線和測試環境中的光線差別較大時，白平衡效果較差，需要人眼進行觀測調節參數，工 作量大，且較難調節出好的效果。自動白平衡算法獲得的結果是對實際數據的估計值，存在一定的偏差，當估計值 偏差較大時，車牌識別算法將無法依賴色彩來對車牌進行檢測和分割。例如，白平衡處理後 的圖像色彩偏綠，則車牌識別算法可能會錯誤的識別出不是車牌的區域或對車牌進行錯誤的分割，從而導致錯誤的車牌識別。

發明內容
本發明提供一種基於白平衡的車牌識別方法和裝置，以基於準確的白平衡參數進 行車牌識別。為了達到上述目的，本發明提供一種基於白平衡的車牌識別方法，在通過修正前 白平衡參數獲得包含車牌信息的原始圖像後，該方法包括以下步驟根據所述原始圖像獲得車牌底色的色度值，並根據所述車牌底色的色度值以及指 定顏色的色度值獲得車牌的模板顏色；根據所述原始圖像的色彩信息以及所述模板顏色的色彩信息獲得修正後白平衡 參數；根據所述修正前白平衡參數和所述修正後白平衡參數確定對所述原始圖像進行 車牌識別，或者基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正圖像，並對所述修正 圖像進行車牌識別。根據所述原始圖像獲得車牌底色的色度值，具體包括從所述原始圖像的備選車牌區域中確定包含車牌的指定位置，從所述指定位置的 圖像中獲得車牌底色，並確定所述車牌底色的色度值。根據所述原始圖像的色彩信息以及所述模板顏色的色彩信息獲得修正後白平衡 參數，具體包括根據所述原始圖像的色彩信息獲得原始圖像的歸一化數值，並根據所述模板顏色 的色彩信息獲得模板顏色的歸一化數值；根據所述原始圖像的歸一化數值、所述模板顏色的歸一化數值以及所述修正前白 平衡參數獲得所述修正後白平衡參數。所述原始圖像的色彩信息為原始圖像的r值、g值、b值；所述模板顏色的色彩信 息為模板顏色的R值、G值、B值；根據所述原始圖像的色彩信息獲得原始圖像的歸一化數值，具體為計算原始圖 像的歸一化數值normr = r值/ (r值+g值+b值)、normg = g值/ (r值+g值+b值)、normb =b值/ (r值+g值+b值)；根據所述模板顏色的色彩信息獲得模板顏色的歸一化數值，具體為計算模板顏 色的歸一化數值normR = R值/ (R值+G值+B值)、normG = G值/ (R值+G值+B值)、normB =B值/(R值+G值+B值)。根據所述原始圖像的歸一化數值、所述模板顏色的歸一化數值以及所述修正前白 平衡參數獲得所述修正後白平衡參數，具體包括根據如下公式Rngain = Rgain* (normR/normr)Gngain = Ggain* (normG/normg)Bngain = Bgain* (normB/normb)計算修正後白平衡參數；其中，Rgain, Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain， Bngain為修正後白平衡參數。
根據所述修正前白平衡參數和所述修正後白平衡參數確定對所述原始圖像進行 車牌識別，或者基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正圖像，並對所述修正 圖像進行車牌識別，具體包括計算所述修正後白平衡參數與所述修正前白平衡參數的差距，如果所述差距大於 預設閾值，則基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正圖像，並對所述修正圖 像進行車牌識別；如果所述差距不大於預設閾值，則對所述原始圖像進行車牌識別。計算所述修正後白平衡參數與所述修正前白平衡參數的差距，具體包括根據如下公式V= (abs (Rgain-Rngain) +abs (Ggain-Gngain) +abs (Bgain-Bngain))計算所述差距；其中，Rgain, Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain，Bngan為修 正後白平衡參數。一種基於白平衡的車牌識別裝置，該裝置包括第一獲得模塊，用於在通過修正前白平衡參數獲得包含車牌信息的原始圖像後， 根據所述原始圖像獲得車牌底色的色度值，並根據所述車牌底色的色度值以及指定顏色的 色度值獲得車牌的模板顏色；第二獲得模塊，用於根據所述原始圖像的色彩信息以及所述模板顏色的色彩信息 獲得修正後白平衡參數；車牌識別模塊，用於根據所述修正前白平衡參數和所述修正後白平衡參數確定對 所述原始圖像進行車牌識別，或者基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正圖 像，並對所述修正圖像進行車牌識別。所述第一獲得模塊，具體用於從所述原始圖像的備選車牌區域中確定包含車牌的 指定位置，從所述指定位置的圖像中獲得車牌底色，並確定所述車牌底色的色度值。所述第二獲得模塊，具體用於根據所述原始圖像的色彩信息獲得原始圖像的歸一 化數值，並根據所述模板顏色的色彩信息獲得模板顏色的歸一化數值；根據所述原始圖像的歸一化數值、所述模板顏色的歸一化數值以及所述修正前白 平衡參數獲得所述修正後白平衡參數。所述原始圖像的色彩信息為原始圖像的r值、g值、b值；所述模板顏色的色彩信 息為模板顏色的R值、G值、B值；所述第二獲得模塊，進一步用於計算原始圖像的歸一化數值normr = !「值/^·值 +g 值 +b 值)、normg = g 值 / (r 值 +g 值 +b 值)、normb = b 值 / (r 值 +g 值 +b 值)；計算模板顏色的歸一化數值normR = R值/ (R值+G值+B值)、normG = G值/ (R 值 +G 值 +B 值)、normB = B 值 / (R 值 +G 值 +B 值)。所述第二獲得模塊，進一步用於根據如下公式Rngain = Rgain* (normR/normr)Gngain = Ggain* (normG/normg)Bngain = Bgain* (normB/normb)計算修正後白平衡參數；其中，Rgain, Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain， Bngain為修正後白平衡參數。所述車牌識別模塊，具體用於計算所述修正後白平衡參數與所述修正前白平衡參數的差距，如果所述差距大於預設閾值，則基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲 得修正圖像，並對所述修正圖像進行車牌識別；如果所述差距不大於預設閾值，則對所述原 始圖像進行車牌識別。所述車牌識別模塊，進一步用於根據如下公式V= (abs (Rgain-Rngain) +abs (Ggain-Gngain) +abs (Bgain-Bngain))計算所述差距；其中，Rgain, Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain，Bngain為修 正後白平衡參數。與現有技術相比，本發明至少具有以下優點通過使用修正後白平衡參數對原始 圖像進行處理，得到修正圖像，並對修正圖像進行車牌識別，可以基於準確的白平衡參數進 行車牌識別，提高了車牌識別的準確度。


圖1是本發明提供的一種基於白平衡的車牌識別方法流程圖；圖2是本發明中從備選車牌區域中確定包含車牌的指定位置的示意圖；圖3是本發明提出的一種基於白平衡的車牌識別裝置結構圖。
具體實施例方式當前車牌具有顏色多樣的特徵，車牌顏色的相關規定包括(1)大型民用車，車牌 為黃底黑字；小型農用車，車牌為藍底白字；⑵公安專用汽車，車牌為白底紅「警」字，後面 黑字；C3)大使館外籍汽車，車牌為黑底白字及紅色「使」字標誌；其他外藉汽車，車牌為黑 底白字；(4)學習車車牌為黃底黑字，數字前有「學」字標誌；( 試車車牌為白底紅字，數字 前有「試」字標誌；(6)臨時車牌為白底黑字，數字前有「臨時」二字；(7)汽車補用車牌，為 白底黑字。根據以上規定可知車牌具有以下顏色特徵(1)車牌的底色有黃、藍、白、黑四 種；⑵車牌上字的顏色有黑、白、紅三種；(3)底色與字顏色不同；⑷車牌類型數量以藍 底白字較多。基於上述車牌的顏色特徵，本發明提出一種基於白平衡的車牌識別方法，車牌識 別過程一般可分為車牌定位、車牌切分和字符識別，車牌定位是從拍攝的圖像中找到車牌 的位置，車牌切分是將定位到的車牌區域中的字符一一切割出來，字符識別是將切分出的 字符識別出來，如圖1所示，該方法包括以下步驟步驟101，車牌識別裝置獲得包含車牌信息(如車牌上的字符等)的原始圖像，該 原始圖像為通過修正前白平衡參數獲得的。在根據預先定義的判決條件觸發監控設備(如攝像機、圖像傳感器等)進行拍攝 時，監控設備可根據實時環境設置曝光、修正前白平衡參數(即默認的白平衡參數)，並基 於修正前白平衡參數得到包含車牌信息的原始圖像，之後，車牌識別裝置可從監控設備上 獲得包含車牌信息的原始圖像。步驟102，車牌識別裝置對包含車牌信息的原始圖像進行車牌定位及車牌切分，車 牌定位及車牌切分的方式可採用現有的方式，在此不再贅述。需要注意的是，在進行車牌定位時，車牌識別裝置可通過現有算法(如邊緣檢測算法、矩形檢測算法、方塊檢測算法等)檢測出原始圖像的備選車牌區域。步驟103，車牌識別裝置從原始圖像的備選車牌區域中確定包含車牌的指定位置。 需要注意的是，針對檢測出的備選車牌區域，可能存在較大的偏差(如車牌錯誤的剪邊、加 邊等)，因此車牌識別裝置可選擇備選車牌區域的中心位置為包含車牌的指定位置。優選的，後續步驟中針對指定位置的車牌的處理，只是要獲得車牌底色進行相關 處理，並不需要包含所有車牌信息，因此在正確識別出車牌大致區域(備選車牌區域)的 情況下，可選擇處於備選車牌區域中心位置的合適面積(為了保證不選擇到車牌以外的區 域，該合適面積應小於實際的車牌大小，如長度和寬度分別為車牌一半大小的區域)為指 定位置，如圖2所示，為從備選車牌區域中確定包含車牌的指定位置的示意圖。步驟104，車牌識別裝置從指定位置的圖像中獲得車牌底色，並統計車牌底色的色 度值。需要注意的是，指定位置的圖像中包含有車牌底色以及字符，因此為了獲得車牌 底色，需要對車牌底色以及字符進行區分，以獲得車牌底色。實際應用中，車牌識別裝置可 根據紋理信息反向選擇字符區域，以只獲得車牌底色；車牌識別裝置可通過使用低通濾波 器對字符信息進行濾波，以只獲得車牌底色；車牌識別裝置可基於車牌底色與字符不同的 顏色，只獲得車牌底色。步驟105，車牌識別裝置通過車牌底色的色度值以及指定顏色的色度值獲得車牌 的模板顏色。實際應用中，由於車牌的底色(即指定顏色)有黃、藍、白、黑四種，因此在得到車 牌底色的色度值後，車牌識別裝置可以通過車牌底色的色度值、以及指定顏色的色度值，來 獲得車牌底色的色度值更接近哪種顏色的色度值，從而可獲得車牌的模板顏色(如黃、藍、 白、黑等的標準顏色)。例如，當車牌底色的色度值最接近藍色的色度值時，則車牌的模板顏 色為藍色。步驟106，車牌識別裝置根據原始圖像的色彩信息以及模板顏色的色彩信息獲得 修正後白平衡參數。其中，車牌識別裝置可根據原始圖像的色彩信息獲得原始圖像的歸一 化數值，並根據模板顏色的色彩信息獲得模板顏色的歸一化數值；之後，車牌識別裝置根據 原始圖像的歸一化數值、模板顏色的歸一化數值以及修正前白平衡參數獲得修正後白平衡 參數。具體的，原始圖像的色彩信息為原始圖像的r值、g值、b值；根據原始圖像的色彩 信息獲得原始圖像的歸一化數值包括計算原始圖像的歸一化數值normr = r值/^·值+g 值 +b 值)、normg = g 值 / (r 值 +g 值 +b 值)、normb = b 值 / (r 值 +g 值 +b 值)。模板顏色的色彩信息為模板顏色的R值、G值、B值；根據模板顏色的色彩信息獲 得模板顏色的歸一化數值包括計算模板顏色的歸一化數值normR = R值/(R值+G值+B 值)、normG = G 值 / (R 值 +G 值 +B 值)、normB = B 值 / (R 值 +G 值 +B 值)。本發明中，根據原始圖像的歸一化數值、模板顏色的歸一化數值以及修正前白平 衡參數獲得修正後白平衡參數包括根據如下公式Rngain = Rgain* (normR/normr)Gngain = Ggain* (normG/normg)Bngain = Bgain* (normB/normb)
計算修正後白平衡參數；其中，Rgain, Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain， Bngain為修正後白平衡參數。步驟107，車牌識別裝置計算修正後白平衡參數與修正前白平衡參數的差距。其 中，計算差距的方式可採用如下計算公式 V= (abs (Rgain-Rngain) +abs (Ggain-Gngain) +abs (Bgain-Bngain))步驟108，車牌識別裝置根據修正後白平衡參數與修正前白平衡參數的差距判斷 是否對原始圖像進行車牌識別。如果是，執行步驟109，否則，執行步驟110。具體的，如果修正後白平衡參數與修正前白平衡參數的差距大於預設閾值，則不 對原始圖像進行車牌識別；如果修正後白平衡參數與修正前白平衡參數的差距不大於預設 閾值，則對原始圖像進行車牌識別。其中，該預設閾值的大小由經驗值得到，考慮到不帶來 較大的偏差，可選擇該預設閾值的大小為0.3，實際應用中也可以適當調節。步驟109，車牌識別裝置對原始圖像進行車牌識別。即車牌識別裝置不重新進行車 牌定位以及車牌切分，直接根據步驟102中車牌定位以及車牌切分的結果進行字符識別， 以最終識別出車牌。步驟110，車牌識別裝置基於原始圖像和修正後白平衡參數獲得修正圖像，並對修 正圖像進行車牌識別。具體的，車牌識別裝置通過將修正後白平衡參數對原始圖像的rgb對應分量進行 相乘處理和飽和保護處理，可獲得基於修正後白平衡參數的修正圖像；之後，車牌識別裝置 重新進行車牌定位以及車牌切分，並根據車牌定位以及車牌切分的結果進行字符識別，以 最終識別出車牌。基於與上述方法同樣的發明構思，本發明還提出了一種基於白平衡的車牌識別裝 置，如圖3所示，該裝置包括第一獲得模塊11，用於在通過修正前白平衡參數獲得包含車牌信息的原始圖像 後，根據所述原始圖像獲得車牌底色的色度值，並根據所述車牌底色的色度值以及指定顏 色的色度值獲得車牌的模板顏色；第二獲得模塊12，用於根據所述原始圖像的色彩信息以及所述模板顏色的色彩信 息獲得修正後白平衡參數；車牌識別模塊13，用於根據所述修正前白平衡參數和所述修正後白平衡參數確定 對所述原始圖像進行車牌識別，或者基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正 圖像，並對所述修正圖像進行車牌識別。所述第一獲得模塊11，具體用於從所述原始圖像的備選車牌區域中確定包含車牌 的指定位置，從所述指定位置的圖像中獲得車牌底色，並確定所述車牌底色的色度值。所述第二獲得模塊12，具體用於根據所述原始圖像的色彩信息獲得原始圖像的歸 一化數值，並根據所述模板顏色的色彩信息獲得模板顏色的歸一化數值；根據所述原始圖像的歸一化數值、所述模板顏色的歸一化數值以及所述修正前白 平衡參數獲得所述修正後白平衡參數。所述原始圖像的色彩信息為原始圖像的r值、g值、b值；所述模板顏色的色彩信 息為模板顏色的R值、G值、B值；所述第二獲得模塊12，進一步用於計算原始圖像的歸一化數值normr = r值/(r
10值 +g 值 +b 值)、normg = g 值 / (r 值 +g 值 +b 值)、normb = b 值 / (r 值 +g 值 +b 值)；計算模板顏色的歸一化數值normR = R值/ (R值+G值+B值)、normG = G值/ (R 值 +G 值 +B 值)、normB = B 值 / (R 值 +G 值 +B 值)。所述第二獲得模塊12，進一步用於根據如下公式Rngain = Rgain* (normR/normr)Gngain = Ggain* (normG/normg)Bngain = Bgain* (normB/normb)計算修正後白平衡參數；其中，Rgain、Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain， Bngain為修正後白平衡參數。所述車牌識別模塊13，具體用於計算所述修正後白平衡參數與所述修正前白平衡 參數的差距，如果所述差距大於預設閾值，則基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數 獲得修正圖像，並對所述修正圖像進行車牌識別；如果所述差距不大於預設閾值，則對所述 原始圖像進行車牌識別。所述車牌識別模塊13，進一步用於根據如下公式V= (abs (Rgain-Rngain) +abs (Ggain-Gngain) +abs (Bgain-Bngain))計算所述差距；其中，Rgain, Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain，Bngain為修 正後白平衡參數。本發明裝置的各個模塊可以集成於一體，也可以分離部署。上述模塊可以合併為 一個模塊，也可以進一步拆分成多個子模塊。通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到本發明可以通 過硬體實現，也可以藉助軟體加必要的通用硬體平臺的方式來實現。基於這樣的理解，本發 明的技術方案可以以軟體產品的形式體現出來，該軟體產品可以存儲在一個非易失性存儲 介質(可以是⑶-ROM，U盤，移動硬碟等)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可 以是個人計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述的方法。本領域技術人員可以理解附圖只是一個優選實施例的示意圖，附圖中的模塊或流 程並不一定是實施本發明所必須的。本領域技術人員可以理解實施例中的裝置中的模塊可以按照實施例描述進行分 布於實施例的裝置中，也可以進行相應變化位於不同於本實施例的一個或多個裝置中。上 述實施例的模塊可以合併為一個模塊，也可以進一步拆分成多個子模塊。上述本發明序號僅僅為了描述，不代表實施例的優劣。以上公開的僅為本發明的幾個具體實施例，但是，本發明並非局限於此，任何本領 域的技術人員能思之的變化都應落入本發明的保護範圍。
權利要求
1.一種基於白平衡的車牌識別方法，在通過修正前白平衡參數獲得包含車牌信息的原 始圖像後，其特徵在於，該方法包括以下步驟根據所述原始圖像獲得車牌底色的色度值，並根據所述車牌底色的色度值以及指定顏 色的色度值獲得車牌的模板顏色；根據所述原始圖像的色彩信息以及所述模板顏色的色彩信息獲得修正後白平衡參數；根據所述修正前白平衡參數和所述修正後白平衡參數確定對所述原始圖像進行車牌 識別，或者基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正圖像，並對所述修正圖像 進行車牌識別。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，根據所述原始圖像獲得車牌底色的色度值， 具體包括從所述原始圖像的備選車牌區域中確定包含車牌的指定位置，從所述指定位置的圖像 中獲得車牌底色，並確定所述車牌底色的色度值。
3.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，根據所述原始圖像的色彩信息以及所述模 板顏色的色彩信息獲得修正後白平衡參數，具體包括根據所述原始圖像的色彩信息獲得原始圖像的歸一化數值，並根據所述模板顏色的色 彩信息獲得模板顏色的歸一化數值；根據所述原始圖像的歸一化數值、所述模板顏色的歸一化數值以及所述修正前白平衡 參數獲得所述修正後白平衡參數。
4.如權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述原始圖像的色彩信息為原始圖像的r 值、g值、b值；所述模板顏色的色彩信息為模板顏色的R值、G值、B值；根據所述原始圖像的色彩信息獲得原始圖像的歸一化數值，具體為計算原始圖像的 歸一化數值 normr = r 值 / (r 值 +g 值 +b 值)、normg = g 值 / (r 值 +g 值 +b 值)、normb = b值/(r值+g值+b值)；根據所述模板顏色的色彩信息獲得模板顏色的歸一化數值，具體為計算模板顏色的 歸一化數值 normR = R 值 / (R 值 +G 值 +B 值)、normG = G 值 / (R 值 +G 值 +B 值)、normB = B值/(R值+G值+B值)。
5.如權利要求4所述的方法，其特徵在於，根據所述原始圖像的歸一化數值、所述模板 顏色的歸一化數值以及所述修正前白平衡參數獲得所述修正後白平衡參數，具體包括根據如下公式Rngain = Rgain* (normR/normr)Gngain = Ggain* (normG/normg)Bngain = Bgain* (normB/normb)計算修正後白平衡參數；其中，Rgain、Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain，Bngain 為修正後白平衡參數。
6.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，根據所述修正前白平衡參數和所述修正後 白平衡參數確定對所述原始圖像進行車牌識別，或者基於所述原始圖像和所述修正後白平 衡參數獲得修正圖像，並對所述修正圖像進行車牌識別，具體包括計算所述修正後白平衡參數與所述修正前白平衡參數的差距，如果所述差距大於預設閾值，則基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正圖像，並對所述修正圖像進 行車牌識別；如果所述差距不大於預設閾值，則對所述原始圖像進行車牌識別。
7.如權利要求6所述的方法，其特徵在於，計算所述修正後白平衡參數與所述修正前 白平衡參數的差距，具體包括根據如下公式▽ = (abs (Rgain-Rngain) +abs (Ggain-Gngain) +abs (Bgain-Bngain))計算所述差距；其中，Rgain、Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain，Bngain為修正後 白平衡參數。
8.一種基於白平衡的車牌識別裝置，其特徵在於，該裝置包括第一獲得模塊，用於在通過修正前白平衡參數獲得包含車牌信息的原始圖像後，根據 所述原始圖像獲得車牌底色的色度值，並根據所述車牌底色的色度值以及指定顏色的色度 值獲得車牌的模板顏色；第二獲得模塊，用於根據所述原始圖像的色彩信息以及所述模板顏色的色彩信息獲得 修正後白平衡參數；車牌識別模塊，用於根據所述修正前白平衡參數和所述修正後白平衡參數確定對所述 原始圖像進行車牌識別，或者基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正圖像， 並對所述修正圖像進行車牌識別。
9.如權利要求8所述的裝置，其特徵在於，所述第一獲得模塊，具體用於從所述原始圖像的備選車牌區域中確定包含車牌的指定 位置，從所述指定位置的圖像中獲得車牌底色，並確定所述車牌底色的色度值。
10.如權利要求8所述的裝置，其特徵在於，所述第二獲得模塊，具體用於根據所述原始圖像的色彩信息獲得原始圖像的歸一化數 值，並根據所述模板顏色的色彩信息獲得模板顏色的歸一化數值；根據所述原始圖像的歸一化數值、所述模板顏色的歸一化數值以及所述修正前白平衡 參數獲得所述修正後白平衡參數。
11.如權利要求10所述的裝置，其特徵在於，所述原始圖像的色彩信息為原始圖像的r 值、g值、b值；所述模板顏色的色彩信息為模板顏色的R值、G值、B值；所述第二獲得模塊，進一步用於計算原始圖像的歸一化數值normr = r值/O 值+g值 +b 值)、normg = g 值 / (r 值 +g 值 +b 值)、normb = b 值 / (r 值 +g 值 +b 值)；計算模板顏色的歸一化數值normR = R值/ (R值+G值+B值)、normG = G值/ (R值+G 值 +B 值)、normB = B 值 / (R 值 +G 值 +B 值)。
12.如權利要求11所述的裝置，其特徵在於，所述第二獲得模塊，進一步用於根據如下公式Rngain = Rgain* (normR/normr)Gngain = Ggain* (normG/normg)Bngain = Bgain* (normB/normb)計算修正後白平衡參數；其中，Rgain、Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain，Bngain 為修正後白平衡參數。
13.如權利要求8所述的裝置，其特徵在於，所述車牌識別模塊，具體用於計算所述修正後白平衡參數與所述修正前白平衡參數的 差距，如果所述差距大於預設閾值，則基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修 正圖像，並對所述修正圖像進行車牌識別；如果所述差距不大於預設閾值，則對所述原始圖 像進行車牌識別。
14.如權利要求13所述的裝置，其特徵在於，所述車牌識別模塊，進一步用於根據如下公式▽ = (abs (Rgain-Rngain) +abs (Ggain-Gngain) +abs (Bgain-Bngain))計算所述差距；其中，Rgain、Ggain, Bgain為修正前白平衡參數；Rngain，Gngain，Bngain為修正後 白平衡參數。
全文摘要
本發明公開了一種基於白平衡的車牌識別方法和裝置，該方法包括根據原始圖像獲得車牌底色的色度值，並根據所述車牌底色的色度值以及指定顏色的色度值獲得車牌的模板顏色；根據所述原始圖像的色彩信息以及所述模板顏色的色彩信息獲得修正後白平衡參數；根據所述修正前白平衡參數和所述修正後白平衡參數確定對所述原始圖像進行車牌識別，或者基於所述原始圖像和所述修正後白平衡參數獲得修正圖像，並對所述修正圖像進行車牌識別。本發明中，提高了車牌識別的準確度。
文檔編號G06K9/00GK102147860SQ201110125508
公開日2011年8月10日 申請日期2011年5月16日 優先權日2011年5月16日
發明者朱旭東, 譚熾烈 申請人:杭州華三通信技術有限公司