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1、基于方向轮廓的小波分解车牌字符识别方法模式识别文章编:1008-0570(2006)08-1-0229-03基于方向轮廓的小波分解车牌字符识别方法AMethodofVehiclePlateCharacterRecognitionUnderMulti—-scaleDirectionalContourswithWavelet-ansform(华南理工大学)秦钟徐建闽史胜利黄海英Qin.ZhongXu.JianminShi.ShengliHuang.Haiying摘要:字符识别是车牌识别的技术核心•本
2、文提出了--种快速的车牌字符识别方法.首先提取字符的外轮廓•根据小渡分解变换的性质,对字符轮廓进行多分辩分解，得到低分辨率下字符轮廓的近似，通过计算待识剧字符与参考字符在多尺度下的轮廓之间的相似度，判别待识别字符与参考字符的匹配程度，最终确定匹配字符.本文对字符匹配算法进行了改进•加快了匹配速度，提高了匹配的可信度.利用本文算法，对1200幅车牌字符图像的识别,准确率达到95.4%•单字符识别平均耗时约为lOres.关键词:车牌识别;字符识别;方向轮廓;小波变换;特征匹配屮图分类号:TP391.
3、4文献标识码:AAbstract:Characterrecognitioniskeyoflieenseplaterecognition.Anovelmethodtorecognizethecharacterisproposedinthispa-per.First,gettingthedirectionalcontourofthecharacter,theapproximatelycontourwaspiekedbydecomposingwitllwavelettrans.form.Detecti
4、ngtllesimilitudeofmulti一SCalecontoursbetweenthecharacterwaitingforrecognizingandtllereferencedcharacterbvcalculatingtheircomparability,finally,thematchedcharacterWasgot.Thematchalgorithmwasmodifiedinthepaperwhichspeedupthematchandenhancethereliabilit
5、y.Experimentshadbeenconducted,1200vehiclecharacterimagesweretested^theaccuracywas95.4%andtheaverageconsumingtimeWaslOres.Keywords:LicensePlateRecognition,CharacterRecognition,DirectionalContour,WaveletTransform^CharacterMatching序言汽车牌照自动识别技术己广泛应用于电子警察
6、，道路监控,车辆收费和智能小区管理等系统中•在智能交通系统(ITS)受到了广泛的关注.汽车牌照自动识别系统涉及到车牌定位,字符分割和字符识别三个关键技术•其中字符识别是整个系统的核心•字符的模式表达形式和相应的字典形成方法有多种.目前字符识别主要有统计模式识别，结构模式识别和人工神经网络识别•基丁左右轮廓的数字的识别速度快•能够满足实时性要求•小波变换是一种信号的时间一尺度(吋间一频率)分析方法,其基本思想是通过伸缩及平移将原始信号分解为一系列具有不同频率和空间分辨率子带信号.这些子带信号具有良
7、好的时域和频域特性.这些特性可以用于描述原始信号的概貌和局部特征，因此适合于对图像目标进行识别•本文提出了种提取车牌字符外轮廓，并进行小波分解,通过与参考字符的轮廓及近似轮廓比较确定匹配字符，试验证实速度快，识别率高.1字符方向轮廓的定义字符方向轮廓通过字符的外围特征来描述字符秦钟:博士基金资助:广东省自然科学基金项目(020945)的特征信息.用外围轮廓描述字符的特征符合人的感官认知过程.由于忽略了字符内部的细节，使字符的识别具有很强的抗干扰能力，消除了由于字符内部粘连，不能提取细节特征而造成
8、的识别困难•完整字符轮廓是由字符的上，下，左，右四个方向轮廓组合而成•轮廓可以用边缘序列表或曲线来表示.这里，我们用边缘序列表来表示字符的轮廓•首先定义字符的边界.将字符图像二值化，令字符像素的灰度值为0•背景像素的灰度值为1.C表示字符像素集.c中所有像素点C(】【i,y・)的坐标X;和Y;组成集合X和Y,令u=【yi],d=[yi],1二】尸.贝ij定义直线y=u为字符的上界，直线x=r为字符的右界，直线y=d为字符的下界・x=l为字符的左界•以字符的上下左右的边界为基准•定义字符的轮廓：上
