基于投影的车牌字符分割方法

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1、基于投影的车牌字符分割方法黄文杰(淮阴工学院交通工程系，淮安223003)摘要：运用像素水平投影与竖直投影的方法。结合车牌字符的先验信息可以准确地对车牌字符进行切割。同时，针对某些汉字易被错误分割或漏割的情况，对汉字左右边界的起始位置进行标记，利用此标记获得该汉字的原始灰度图像，对其单独进行分割及二值化．避免汉字笔画退化为噪声。实验表明，该方法能够准确分割字符。关键词：车牌识别；字符分割；投影0引言本文利用车牌精确定位的结果．运用像素水平投影与竖直投影的方法．结合车牌字符的先验信息．在不需要设计特征函数与判决函数

2、的条件下．就可以准确地对车牌字符进行切割。同时，针对某些汉字如川、浙、湘、沪、津及皖、桂等易被错误分割或漏割的情况，对汉字左右边界的起始位置进行标记．利用此标记获得该汉字的原始灰度图像．对其单独进行分割及二值图2像素水平投影化．避免汉字笔画退化为噪声1车牌的水平投影嘲l从图1可以看出．在车牌区域中存在边框及铆钉图3像素竖直差分的存在，影响车牌字符的分割，因此，在字符分割前需要消除边框及铆钉等噪声对车牌字符分割的影响。如(2)对车牌区域中的各点作像素水平投影pi)【e1．图2所示．由于已经对车牌区域进行了位置矫正．

3、使Sum[il，I为车牌区域的宽度。得车牌区域基本保持矩形形状．因此．可以利用车牌(3)从开始搜索，当pixelSum[i]12时，标志flag=O，区域像素水平投影的方法消除车牌边框及铆钉。具体当遇到pixelSum『i1>l2，记录该i值作为结束位置算法如下：end．如果此时flag=0．那么并且记录首个使得pixe1．Sumlil>12的i值作为开始位置start．同时设置标志flag=1．当时．记录此时的开始位置start与结束位置现end．作为字符的竖直区域，否则继续搜索。代图1车牌区域计算(1)对车牌

4、区域作竖直像素差分，以消除背景的图4去除车牌的边框及铆钉结果机影响。如图3所示。此步骤是消除车牌区域边框及铆^钉等噪声的关键。去除车牌的边框及铆钉结果如图4所示．说明经总过该算法处理后．能够有效地消除车牌边框及铆钉等第三__收稿日期：2009-06—22修稿日期：2009-07-26=一作者简介：黄文杰(1977一)，男，研究方向为智能交通、模式识别、图像重构期MODERNCOMPUTER舢．8o＼竺噪声的影响地分给L与R一个存储空间，以存放此时的L与R的数值，同时将V设置为1，将J加1，如图7所示。接2车牌的竖

5、直投影与字符分割着进入字符的漏检检测．而字符少检检测作为最后的我国的标准车牌如图5所示．每个字符的宽度与复查手段．以检验分割的字符个数是否满足要求。高度都相同，分别为45与90，且除了第二个字符与第三个符的间隔为34外．其余字符的间隔均为12(单位：毫米)。图5标准车牌模型在去除车牌水平边框与铆钉的基础上．对车牌区域进行像素竖直投影。为了便于比较，将车牌图像与像素竖直投影图像进行叠加，如图6所示。图6车牌与像素竖直投影叠加图可见．基于车牌的先验信息．理论上完全可以将车牌的字符进行准确分割，由此．在运用本文的图像预

6、处理与车牌定位方法的基础上．提出仅利用车牌字符的宽高及字符间隔的先验信息．采用像素竖直投影图7字符分割算法流程图的方法对车牌字符进行分割的方法2．1字符漏检处理对去除水平边框的车牌区域进行像素竖直方向投影．并存放在以车牌区域的宽度为长度的数组虽然车牌中字符间隔除去第二个与第三个字符pixelSum中，定义存在车牌字符左右边界位置的数组间隔为34外．其余都是相同的，但是。由于阿拉伯数Left与Right．并且初始化两个状态标志．即字符标志字1在车牌中的存在位置以及字符出现断裂使得问题变的有些复杂。如图8所示。图8f

7、a1中的字符⋯0’中V、像素变化标志F当存放在数组pixelSum中的值小间出现断裂，图81(c1中阿拉伯数字“1”出现在第三现于设定值时．将V设置为1，F为0．这表明像素没有代变化；当数组pixelSum中的值大于等于设定值时，记个字符位置与第四个字符位置．这就使得仅依靠像素计录该改变发生时的监测点的水平位置．此位置可能为投影分割出的字符或出现半个字符．或出现一道“光算字符的右边界R如果此时F为O时．将F设置为1。柱”．给字符的特征提取带来困难，因此，需要以字符机同时记录该改变发生时的监测点的水平位置．此时表的

8、宽度作为分割的约束条件。以减少割断字符或漏检^字符现象的出现总明像素发生变化．可能是字符的左边界L．因而在适第当的时候需要设置V为0．并在数组Left与Right记当开始对第二个字符进行分割时．如果第二个字=符的左边界与第一个字符的右边界之差大于14时．说录这两个边界当L与R之间的差值满足L—R>I1并二明在当前的第二个字符前第一个字符后至少有一个字且L—R<19．可以认