车牌自动识别系统中字符分割方法研究

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1、1绪论1.1问题的提出和研究背景车辆牌自动识别(AutomatedLicensePlateRecognition,ALPR)技术作为交通管理自动化的重要手段，其任务是分析、处理汽车监控图像，自动识别汽牌照号，并进行相关智能化数据库管理。ALPR系统可以广泛应用于高速公路电子收费站、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询、停车场车辆管理、公路稽查入监测黑牌机动车、监控违章车辆的电子警察等需要牌照认证的重要场合。尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率。人们一般将车牌识别系统划分为三大部分[1],首先将车牌从经过预处理的图像中

2、定位出来,然后对车牌中的字符进行准确的切分,最后对分割好的字符进行识别"如何从复杂图像中将待识别的信息进行准确有效的定位与分割就是自动识别的关键1.2ALPR系统简介车辆牌自动识别系统，总体来说是图像处理技术与牌照本身特点的有机结合，也包括小波分析、神经网络、数学形态学、模糊理论等数学知识的有效运用。一个车牌自动识别系统基本包括:图像预处理、牌照定位、牌照校正、牌照字符分割、字符识别及结果输出等。图1-1为系统的流程框图：车牌字符分割识别结果输出字符识别车牌矫正图像预处理车牌定位图像采集图1-1车辆牌照自动识别流程1.3ALPR关键技术：1.图像采

3、集：用一个摄像机摄取车辆前视图或后视图。2.图像处理：对采集到的图像进行增强，恢复，变换。目的是突出车牌的特征，以便更好的提取车牌。3.车牌定位：在采样的图像中找到车牌的位置。4.车牌字符分割：对获得的车牌分离出单个字符（包括汉字、字母和数字等）5.字符识别：对分割得到的字符进行归一化处理，转化为文本存入到数据库或直接显示出来。由此可见，车牌识别系统在硬件上一般包含一台PC机，摄像头，图像采集设备，相应的图像处理软件，以及汽车到来的检测装置。1.4国内外研究现状和发展趋势牌照识别技术自1988年以来，人们就对它进行了广泛的研究，目前国内外己经有众多

4、的算法，一些实用的ALPR技术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费、移动稽查等场合。然而，无论是ALPR算法还是ALPR产品几乎都存在一定的局限性，都需要适应新的要求而不断完善，以适应全天候复杂环境的要求。图象识别是车牌自动识别系统中的关键环节。图象识别子系统的性能好坏决定了整个系统的性能好坏。图象识别子系统包含车牌图象的定位和字符分割与车牌字符识别两部分。车牌图象定位和分割算法从大量的图象数据中取出仅有车牌字符图象给神经网络识别和分类。由于车牌字符识别有成熟的OCR算法，使得定位和分割算法的优劣尤为重要。它影响着整个系统的实时性能、正确性能及其

5、鲁棒性。我查看了许多文献和资料，以期获得是否有好的问题处理方法和启发。但由于自然光下车牌图像定位的研究是针对一种实际应用—单位出入车辆管理，其车牌自动系统对实时性、鲁棒性和正确性能的要求都较高：系统在一秒内做出响应；能在各种光照条件下工作；尽量减少拒识率。因为它是一特定应用领域的图像识别问题，许多文献和资料提供的处理方法都有一定的局限性。这些方法简介如下：文献[2]介绍了一种利用中值滤波[3]和直方图均衡化处理技术[4]进行图像预处理，然后进行边缘检测和边缘跟踪，得到车型特征。此方法适合大范围目标图像拓扑结构的识别。文献[5]的处理方法是首先提高目

6、标图像的灰度层次，并进行局部滤波，消除噪声干扰和加强细胞边缘轮廓，其二值化闺值通过内插的方法得到。图像分析采用了形状解析，用以对细胞记数。此方法适合对多个同类目标图像粗略分割。文献[6]采用了基于对边缘图像进行形态学运算的分割方法，然而单纯的火车车厢背景和一定严格条件下的图像获取手段是图像分割识别的前提。文献[7]通过全局二值化闽值与图像明暗度的关系来获得全局二值化阂值。但其研究的具体对象—票据中的字符背景也较单纯。文献[8]介绍了一种投影字符分割的方法。它适合实验室条件下光学字符识别（OCR）。文献[9]提出了一种快速一维投影模板匹配的算法，对二

7、维的目标图像先进行一维投影，再进行匹配识别。它适合与背景简单、目标与背景的反差大的情况。文献[10]介绍了一种从信封上快速定位地址块和邮政号码的方法。而信封的光照条件可以人为控制，并且信封的背景简单，使得高频滤波的分割方法有好的效果。由于以上方法的局限性，自行开发定位算法和字符切割算法来解决处理这一特定问题，这也是我们进行在自然光下车牌图像定位和字符分割研究的目的。车牌图像定位和分割算法的研究意义不仅在于解决针对车牌识别系统这一特别的应用对象，它还提供了在复杂图像中进行图像识别的研究思路。由此可知，ALPR主要分为两大关键技术:一是牌照的定位;二是

8、牌照字符的分割以及识别。论文研究的内容集中在牌照字符分割以及识别，以下就所研究的内容的当前现状和发展趋势分别阐述。1.4.