基于DCT域的公路車(chē)牌定位算法

1 引 言

　　車(chē)輛牌照識別( VLPR: V ehic le L icense PlateRecognit iON)系統作為一個(gè)專(zhuān)用的計算機視覺(jué)系統，能夠自動(dòng)攝取車(chē)輛圖像并識別出車(chē)牌。這個(gè)系統可應用在公路自動(dòng)收費、停車(chē)場(chǎng)管理、失竊車(chē)輛偵察、門(mén)衛系統、智能交通系統等不同場(chǎng)合。汽車(chē)牌照定位是車(chē)牌識別的難點(diǎn)， 因此， 公路車(chē)牌定位算法的研究有著(zhù)重要而實(shí)用意義。車(chē)牌識別在圖像處理技術(shù)中是典型的先分割目標進(jìn)而識別的應用實(shí)例。類(lèi)似的應用包括信封上郵政編碼的分割與識別、貨運列車(chē)車(chē)型車(chē)號的自動(dòng)分割和識別、文字的識別等等。雖然車(chē)輛牌照識別系統是一個(gè)針對車(chē)牌識別的專(zhuān)用系統， 然而對它的研究定會(huì )對上述類(lèi)似問(wèn)題的研究起到推動(dòng)作用。

　　關(guān)于車(chē)牌定位已有很多方法提出， 如基于數學(xué)形態(tài)學(xué)的定位方法：基于顏色的定位方法 ， 這種方法主要利用彩色空間的信息， 實(shí)現車(chē)牌定位， 包括彩色邊緣算法、顏色距離、相似度算法和基于邊緣的顏色對方法等; 基于遺傳算法提取汽車(chē)牌照的方法：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的車(chē)牌定位方法。

　　針對各種車(chē)牌定位算法的優(yōu)缺點(diǎn)， 提出基于DCT變化的車(chē)牌定位算法， 該方法在DCT 數據中，提取出一種基于加權頻率的車(chē)牌區新特征， 然后經(jīng)過(guò)自適應閾值分類(lèi)， 采用基于投影法的車(chē)牌區分割方法， 直接在DCT 域實(shí)現車(chē)牌的快速定位。該方法可使定位矩形框緊湊地包圍車(chē)牌區域， 有效降低誤檢率， 且運算復雜度較低， 有利于實(shí)現復雜背景中車(chē)牌的快速定位。

　　2 車(chē)牌定位算法

　　2. 1 離散余弦變換

　　離散余弦變換( DCT )是利用傅立葉變換的對稱(chēng)性， 采用圖像邊界褶翻操作將圖像變換為偶函數形式， 然后對這樣的圖像進(jìn)行二維離散傅立葉變換， 變換后的結果將僅包含余弦項， 故稱(chēng)之為離散余弦變換。DCT可以將圖像描述為不同幅值和頻率的正弦值之和的形式。對于一幅典型的圖像， DCT 有這樣的性質(zhì): 許多有關(guān)圖像的重要可視信息都集中在DCT變換的一小部分系數中。

　　一個(gè)M N矩陣A 的二維DCT定義如下：

　　數值Bpq稱(chēng)為A 的DCT系數。DCT是一個(gè)可逆變換， 逆變換的定義如下：

　　DCT逆變換方程可以理解為: 任意M N 的矩陣A 都可以寫(xiě)成M N 個(gè)如公式( 3)所示的函數之和的形式:

　　這些函數被稱(chēng)為DCT基本函數。