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1、第16卷第5期计算机技术与发展Vol.16No.52006年5月COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENTMay2006无需二值化的彩色车牌峰谷分割算法11111,21,2陈洁,万忠,张迎春,张晨希,张燕平,张铃(1.安徽大学计算智能与信号处理实验室,安徽合肥230039;2.安徽大学人工智能研究所,安徽合肥230039)摘要:车辆牌照图形的分割是车牌识别(VLPR)中的关键技术。对于通常采用的基于二值化结果的分割算法,车辆牌照图像的质量往往不佳,二值化后将会产生大量噪声,从而影响车牌分割,使系统整体识别率不高。文中提出了适合
2、于户外流动车辆车牌分割的彩色车牌峰谷分割算法(CLCSA),不需对车牌进行二值化,通过对HIS空间的H分量和RGB空间的B分量适当调整,得到一个峰谷值差异较大的投影图像,从而为车牌正确切分提供了理想的位置。实验结果表明,蓝车牌和黄车牌的正确切分率达到97.5%,明显优于传统的对二值化图像的处理,特别是对于斜车牌和模糊车牌切分效果更加明显,更适用于实际应用。关键词:字符切分;彩色车牌;H值;波谷中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1673-629X(2006)05-0010-03ColouredLicense-PlateCrestSe
3、gmentationArithmeticWithoutBinarization111CHENJie,WANZhong,ZHANGYing-chun,11,21,2ZHANGChen-xi,ZHANGYan-ping,ZHANGLing(1.MinistryofEdu.KeyLab.ofIntelligentComputing&SignalProcessingatAnhuiUniversity,Hefei230039,China;2.InstituteofArtificialIntelligence,AnhuiUniversity,Hefei2300
4、39,China)Abstract:Charactersegmentationforvehiclelicenseplatesisoneofthecriticaltechniquesfortheintelligenttransportationsystem(ITS).Vehiclelicenseplatesegmentationalgorithmsareusuallybasedonbinarization.Thequalityofvehiclelicenseplateimageisalwaysverypoor.Throughbinarizingthe
5、seimagesmuchnoiseisproducedwhichwilreducethewholerecognitionrate.Soanewsegmentationalgo-rithmforflowingplatesoutdoors)CLCSA(colouredlicense-platecrestsegmentationarithmeticwithoutbinarization)ispresented.CLC-SAalgorithmneedn.tbinarizaion.ThroughadjustingtheHoftheHISspaceandBof
6、theRGBspace,aprojectionwithobviouslydistinctcanbegotten,whichimpliesthecorrectsegmentationposition.ExperimentsshowthatCLCSAisbetterthantraditionaltechniques,with97.5%correctsegmentationrateofblueandyellowplates.CLCSAisbetterinpractical,especiallyforinclinedorblurplates.Keyword
7、s:charactersegmentation;colouredlicense-plate;Hvalue;crest0引言率不高的一个最主要原因就是不能正确分割字符。车辆牌照自动识别技术是智能交通系统中的重要研现今车牌识别系统采用多种方法进行分割,基本上是究课题。完整的车牌识别系统分为3部分:车牌定位、字对二值化后的车牌图像进行处理。主要方法均是考察二符分割和字符识别[1]。其中车牌分割是车牌识别重要的值化图像从黑色到白色或者从白色到黑色的变化来进行[2]一个环节,正确的分割是识别车牌的基础,目前车牌识别分割,或者在整个二值化图像中搜索怀疑连通区域
8、,再[3,4]进行筛选。这类分割算法,在光照不均、摄像机畸变、曝光不足、动态范围太窄或者车辆牌照被污染等车辆牌照收稿日期:
