图像五值化与基于三值图像的车牌识别(2)

张忠义

海口愚佬会教育科技有限公司

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4.2 图像五值化简化的本质

中国车牌主要涉及蓝牌和黄牌，即蓝色和黄色。蓝牌的白字可以视为是黄色，黄牌的黑字也可以视为蓝色。即中国车牌的识别只与蓝色和黄色有关。RGB空间，一、自身就具备蓝色分量，二、红色分量和绿色分量的调和就是黄色。这是基本的事实。因此，通过公式：黄色 =（红色＋绿色）/ 2，就可以简单地将RGB空间从三维简化成中国车牌识别所需仅由蓝色和黄色组成的二维颜色空间。图像五值化简化方法中的参数，其本质是多维的阈值。与基于灰度的单一阈值相比，图像五值化简化方法的多维阈值，对图像的分类针对性更强，结果更精细，对原图像的色彩属性损害更小。蓝色和黄色的组合有黑、蓝、灰、黄、白五种。因此，图像五值化的本质是对RGB空间在保持车牌识别所需颜色色彩属性不变前提下的空间简化，简化后的空间仍然是彩色空间，仍保持了原图像车牌识别所需的色彩属性。但是，空间简化后图像的取值却只有五种，基于其进行车牌识别的计算复杂性明显减小。

4.3 参数调整

首先，可将图像根据灰度按表1进行分类。

图像分类的目的是为了使图像五值化简化方法中的参数更具针对性。图像五值化简化方法中给出的参数只适合图像分类中光照“正常”的图像，对于其他图像分类需要相应调整参数。

暗	灰	亮	图像分类
0-15 / 0-51	52-153 / 0-153	154-255 / 0-255
90-100%	0-30%	0-30%	绝对黑
60-90%	0-30%	0-30%	非常、非常黑
30-60%	0-30%	0-30%	黑
0-30%	0-30%	0-30%	偏黑
	30-60%	0-30%	灰
	60-90%	0-30%	非常灰
	90-100%	0-30%	非常、非常灰
	0-30%	30-60%	弱逆光
	30-60%	30-60%	正常偏暗
	60-90%	30-60%	正常
	90-100%	30-60%	正常偏亮
	0-30%	60-90%	强逆光
	30-60%	60-90%	大范围亮
	60-90%	60-90%	偏亮
	90-100%	60-90%	亮
	0-30%	90-100%	非常亮
	30-60%	90-100%	非常、非常亮
	60-90%	90-100%	极亮
	90-100%	90-100%	绝对亮

表1 图像分类

尽管细致的图像分类对二值化阈值选取也是有利的，也能减小分类对图像信息的损害。但是，细致的图像分类不能在二值化图像中保留中间“灰”，因此，不能从根本上解决传统车牌识别因二值化缺陷引发的相关问题。

4.4 图像五值化校正

对于非常“亮”或非常“暗”的图像，需要结合灰度以及图像原有的红色分量、绿色分量、蓝色分量进行图像五值化校正。

4.5 图像五值化的局限性

图像五值化简化方法是根据图像色彩属性进行分类的方法，因此，图像五值化简化方法对图像的色彩属性有较大依赖。由于成像原因，图像偏灰，其色彩属性不明显，图像五值化简化方法就不适用。比如灰度化图像就是极端的色彩属性不明显的图像。

尽管图像偏灰，色彩属性不明显会造成图像五值化方法不适用，但是，这不是说图像五值化方法就不具用实用性。相反，这为车牌识别技术发展指明了方向。提高车牌识别率，一方面需要提出新的方法，另一方面，也需要改善图像的成像质量。伴随图像高清化发展趋势，成像技术的提高，确保图像颜色正确，改善图像成像质量是完全做得到，也是十分必要的。

5 图像三值化

5.1 图像三值化方法

中国车牌识别主要针对蓝牌和黄牌进行，因此，可将黑、蓝合并，白、黄合并，从而进一步实现图像三值化。图像三值化的关键是保留图像五值化得到的中间“灰”。

从蓝、灰、黄的角度讲，图像二值化就是将原图像分类为蓝、黄。这样原图像中的“灰”像素就有可能被错误分类到蓝或黄中。图像三值化就是将不属于蓝和黄的像素点暂时作为中间“灰”保留。这更能准确地反映原图像的色彩属性，回避中间“灰”被错误分类的情况。

图像三值化的好处是中间“灰”可以在字符识别时动态视同车牌底色或字符色。

5.2 与图像二值化对比

这是一幅光照不均匀的车牌图像。



从图像对比可以看出，受光照不均匀影响，有可能很难找到一个恰当的阈值去分割灰度图像。相反，直接根据原彩色图像，进行图像五值化，然后再转换成三值图像，由于保留了中间“灰”，车牌字符清晰，车牌底色与字符色分割完整。

5.3 图像中的红色

如需保留图像中红色交通信号、红色交通标识、红色字符，则图像五值化后再向三值转化时，可以再结合原图像的红色分量与其他分量的关系，对图像五值化结果进行适当调整。由于已通过Y＝（R＋G）／2，将RG映射成Y，因此，在表现红色时必须兼顾Y、B，否则会影响Y、B的取值。

调整出的红色，可以仍然将其赋值为三值中的蓝，或按三值的扩展值，作为新的中间状态保留。

虽然经调整得到的红色没有原图像经灰度化后再二值化清晰，但是，三值图像的红色已从图像中分离出来，并独立表示，可以进一步对红色进行处理，比如检测红色交通信号或红色交通标识。

待续。