车牌定位与字符分割方法研究

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1、第28卷第an2011年6月沈阳航空航天大学学报JournalofShenyangAerospaceUniversityV01．28No．3Jun．201l文章编号：2095—1248(2011)03—0056—04车牌定位与字符分割方法研究郎瑶1，孙延鹏1，许冰2，郑丹1(1．沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136；2．沈阳工业大学软件学院，辽宁沈阳110023)摘要：介绍了一种改进的基于纹理特征的车牌定位方法，采用自适应阈值，实现了车牌的准确定位。设定自适应改变大小的投影切割阈值实现了字符分割。最后采用BP神经网络法来识

2、别各个字符。实验结果表明，该方法能够较为准确的实现车牌识别，具有定位准、鲁棒性好等特点。关键词：信号处理技术；纹理特征；车牌定位；自适应阈值；字符分割中图分类号：TN911．73文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2011．03．013OnlicenseplatelocationandcharactersegmentationLANGYa01，SUNYan．pen91，XUBin92，ZHENGDanl(1．SchoolofElectronicsInformationEngineering，Shenya

3、ngAerospaceUniversity，LiaoningShenyang110136；2．Collegeofsoftware，ShenyangUniversityofTechnology，LiaoningShenyang110023)Abstract：Thepaperintrouducesalicenseplatelocationalgorithmwithanadaptivethresholdbasedonanimprovedtexturecharacteristicsforpreciselocation．Thefeatureofch

4、aractersegmentationliesintheprojec—tionthresholdwhichisabletochangeaccordingtodifferentimages．FinallyBPneuralnetworkisusedtoidenfi—fyeachcharacter．Experimentalresultsshowthatthemethodcanachieveaccuratelicenseplaterecognition．Keywords：signalprocessing；texturecharacteristic

5、s；licenseplatelocation；adaptivethreshold；charactersegmentation车牌识别(LPR)系统¨。o是智能交通系统(ITS)的一个重要组成部分，它能够自动摄取车辆的图像并识别车牌。一个完整的车牌识别系统由车牌定位、字符分割和字符识别等单元组成。车牌定位口。51是从车牌图像中确定出车牌所在的位置，并将车牌从该区域分割出来，是后续字符识别的前提条件，定位准确与否直接影响到字符分割和字符识别的准确率。目前车牌定位算法大多是基于汽车牌照的不同特征而提出的，主要包括：(1)车牌区域内字符的纹理特征

6、旧。51；(2)几何特征法旧1；(3)颜色特征∞。1；(4)频谱分析法‘51等。在实际应用中，依据所选择的不同特征，可采用不同的定位方法。这些方法或者对复杂背景及光照比较敏感，或者定位速度慢，为了克服缺陷，本文提出了一种改进的基于纹理特征的车牌定位方法，采用自适应阈值，实现了车牌的初步定位。在字符分割上利用纵向投影法，并对投影后的分割阈值做了改进，使之具有一定的自适应性能。最后采用BP神经网络法识别各个字符，建立3个网络，分别是汉字网络，字母网络，数字和字母混合网络。由于我国车牌的特殊性，这样的分类网络有助于快速准确的识别车牌。1车牌定位

7、首先对采集到的图像进行预处理操作，包括图像转换，图像增强、边缘检测等，再利用数学形态学变换和车牌区域的先验知识，采用自适应阈值，利用横纵向投影法确定车牌边框，从而定位出收稿日期：2011—03—07作者简介：朗瑶(1980一)，女，辽宁抚顺人，助理工程师，主要研究方向：图像重建与图像处理，E．mail：shenhanglangyao@163．com。第3期郎瑶，等：车牌定位与字符分割方法研究57车牌区域。车牌初定位流程图如图l所示。1．1边缘检测本文在Sobel边缘检测算法的基础上，改进了一种梯度的计算方法。常见的3x3邻域4邻点差分计算

8、梯度表达式如式(1)，这种四邻点差分计算梯度的方法，只有900整数倍的旋转不变性。图2(a)表示的水平边缘利用式(1)计算的梯度厂1————一1幅值为√(÷)2+02=÷，但是同一边缘若旋转4