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1、人工智能及识别技术本栏目责任编辑:李桂瑾一种改进的车牌图像二值化方法李凌(合肥工业大学,安徽合肥230009)摘要:讨论了图像阈值分割方法,提出了改进的Bernsen图像分割方法,并用VC++进行了仿真,该方法能够有效实现文本图像的分割,可以有效避免字符的伪影以及断裂,适合汽车牌照图像二值化。关键词:图像处理;车牌识别;图像分割中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2006)35-0163-02AnImprovedMethodofLicensePlateImageBinarizationLILing(HefeiIndustrialUnive
2、rsity,Hefei230009,China)Abstract:Inthisarticle,theauthorhasdiscussedimagethresholdvalueincuttingmethods,andhasputforwardthemethodofBernsenim-ageofimprovement,anduseVC++emulate,thismethodcanrealizetextimageefficientlytocuttheautomobileimagevaluesoflicenseplatea-part,thefakeshadowaswellas
3、fracturethatcanavoidcharacterefficiently.Keywords:Imagehandling;identificationofVehiclebrand;cuttingimage1引言能导致出现笔画断裂现象,直接影响后面的识别工作。车牌识别技术是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领二值化处理的思路是这样的,假设一副灰度图像中的灰度级域应用的重要研究课题之一,它是一个以特定目标为对象的专用范围为(0～255),则图像中每一点像素的灰度值为f(x,y),f(x,y)∈{0,计算机视觉系统。它运用模式识别、人工智能技术,对采集到的汽1,┅,2
4、55},设阈值为T(0≤T≤255)则:车图像进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。汽车牌照自动识别系统工作过程是:当车辆通过时,车辆检测装其中:g(x,y)表示二值化后图像中各个像素点的值,若g(x,y)=1置受到触发,启动图像采集设备获取车辆的图像,并将图像传至表示该点为目标;若g(x,y)=0,表示该点为背景。计算机,由车牌定位模块提取车牌,字符分割模块对车牌上的字在图像分割时,从复杂的图像中将目标从背景中完整地提取符进行切分,最后由字符识别模块进行字符识别并将识别结果送出来,阈值的选取是二值化
5、的关键。如果阈值选取过高,则过多的至监控中心或收费处等应用场合。在提取车牌区域之后,为字符目标点就被错误的归入背景;阈值选取得过低,则会出现相反的分割的方便,必须对图像做进一步处理,将背景与目标分离,比如情况,必须选择合适的算法来确定阈值。利用阈值分割法进行二值化处理。3Bernsen算法2阈值分割方法Bernsen算法是一种典型的局部阈值算法,其将窗口中各个阈值法是一种传统的图像分割方法。所谓图像分割就是根据像素灰度级最大值和最小值的平均值作为一个窗口的中心像素目标与背景的先验知识,对图像中的目标、背景进行标记、定位,的阈值,因此此方法不存在预定阈值,适应性较整体阈
6、值法广,不然后将要识别的目标从背景或其他伪目标中分离出来。图像分割受非均匀光照条件等情况的影响。Bernsen算法以(x,y)为中心的是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的(2w+1)×(2w+1)模板,来计算(x,y)点阈值。领域之一,同时它也是一个经典难题。具体算法描述如下:阈值法因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分(1)计算每点阈值割中最基本和应用最广泛的分割技术。许多学者提出了多种阈值选取方法,迄今为止,但至今还未能找到一种针对所有图像都能有效分割的阈值选取方法,某种阈值选取方法只能适用于某一类和是以点(x,y)为中心的大图像,而对其
7、它类图像分割的效果可能就不很理想。小为(2w+1)×(2w+1)的窗口中的像素的极大值和极小值。二值化是一种广泛使用的图像分割技术,它利用了图像中要(2)二值化提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,把原图像变为仅用两个灰度值表示的图像目标和背景的二值图像。二值化方法很多,有全局阈值法、局部阈值法。全局阈值法根据文本图像的直方实验研究发现:图或灰度空间分布确定一个阈值,以此实现灰度文本图像到二值(1)在Bernsen算法中,由于寻找局部阈值的极大、极小值,当图像的转化。典型的全局阈值方法包括Ostu方法、最大墒方法等。窗口宽度增大时速度较慢。全局阈值
