基于改进二维离散小波变换的多车牌定位

针对复杂背景提取多个车牌的问题,提出一种改进的二维离散小波变换的多车牌定位方法。根据小波多尺度分解的特性,对图像进行二维离散小波变换,获得一系列小波低频信息图,与原图像做线性差值,获得车牌字符的细节特征;然后根据二值化图像中车牌字符与背景的差异产生灰度跳变,粗定位车牌在图像中的行位置,缩小车牌定位的查找范围;最后,在粗定位的小范围图像中,利用颜色特征和形状特征精确定位所有车牌。研究结果表明:改进的二维离散小波变换图像相比传统的二维离散小波变换图像,灰度均值、标准差和平均梯度提高近一倍,有效获取原图像的边缘信息缩小多车牌位置;多车牌定位方法可以达到98.96%的准确定位率,平均用时328 ms,能够准确、快速定位多车牌。