3。1 图像的预处理算法

在图像识别之前,需要先对牌照进行预处理,以达到尽量消除噪声,抑制无用特性,突出 需要识别区域的特征的作用。

3。1。1 灰度化处理

颜色可以分为彩色、黑白、灰度色。灰度化处理可以将彩色图像转化为灰度图。它是使 RGB 图像三个分量相等的过程。

灰度化处理的方法主要包含以下几种。

(1)分量法

根据需要,选取 B、G、R 这 3 个分量中的任意一个分量的值,作为灰度图像的灰度值。 转换公式如下。

公式中, i 表示行, j 表示列, f(i,j) 表示在第 i 行,第 j 列的灰度值。

(2)平均值法

计算 B、G、R 这三个分量的灰度值,作为灰度图像的灰度值。转换公式如下。

f (i, j) (R(i, j) G(i, j) B(i, j) / 3

(3)加权平均值法

根据实际生活中,人类眼睛的敏感度要求,给 R、G、B 三个分量乘以不同的权值来求得 他们的加权平均值。转换公式如下。

f (i, j) 0。3R(i, j) 0。59(i, j) 0。11B(i, j)

根据式(3。3)中的加权平均的公式,绿色所占比重最大。因此在转换过程中,也可以只用 绿色值作为转换后的而灰度。

(4)最大值法

将 R、G、B 三个分量重的最大值找出来,作为灰度图像的值。转换公式如下:

f (i, j) max(R(i, j), G(i, j), B(i, j)) (3。4)

本文采用的灰度值转换方法为加权平均法,该方法可以利用 OpenCV 中自带的 API 函数 cvCvtColor(src, pImageCanny, CV_RGB2GRAY)来实现。其中 src 表示输入图像,pImageCanny 表示输出图像,CV_RGB2GRAY 表示颜色由 RGB 模式转换到 Gray 模式。文献综述

3。1。2 灰度分布均衡化

又称直方图分布均衡化。由于图像的亮度可能会不均匀,原始图像中的待测点的颜色会异 样。这样可能会导致定位失败,所以我们需要对图像的亮度进行均衡化处理。基本原理是使用 累计分布函数变换法,对图像中像素个数较多的灰度级进行展宽操作,对像素个数相对较少的 灰度进行缩减操作。函数目的是使直方图平缓、分布均匀、动态范围扩大。

先假定一个图像变换函数。

上述公式中,是积分变量,  pr ()d 是累计分布函数。累计分布函数从 0 到 1 单调增

加,所以  pr ()d 可以满足以下两个条件:

(1)在 0  r  1范围内,  pr ()d 是关于 T (r) 单值的单调递增的。

(2)在 0 r 1范围内, 0 T (r) 1。 再对累计分布函数中的 r 求导。

此外,随机变量的分布函数已知如下:

将(3。6)代入(3。7)中可以得到:

ps(s) [ pr (r)

上式表明,变化后的函数中,变量 s 在它的定义域内地概率密度函数呈现均匀分布。依据上述 条件,用 r 为变量的累积分布函数,它的图像变化函数可以产生灰度级分布均匀的函数。起到 了扩展像素分布区间和取值的作用。来*自~优|尔^论:文+网www.youerw.com +QQ752018766* 

对于公式(3。6)的两边进行积分,可以得到下面的公式。

则灰度值均衡化变换公式如下。

其中 DMAX  指最大色阶。对于实际处理中的离散图像,变换公式如下:

式中 Hi 表示第 i 级别灰度的像素点个数。

3。1。3 平滑化处理

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