图像处理技术在车牌定位与字符分割中的应用.pdf

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1、机械设计与制造第12期104MachineryDesign&Manufacture2012年12月文章编号：1001—3997(2012)12—0104—02图像处理技术在车牌定位与字符分割中的应用张馨林凤涛(华东交通大学机电工程学院，南昌330013)ApplicationofImageProcessinginLicensePlatelocalizationandCharacterSegmentationZHANGXin，LINFeng-tao(SchoolofMechanical&ElectricalEngineering，Eas

2、tChinaJiaotongUniversity，Nanchang330013，China)；【摘要】车牌定位和字符分割是-~-牌识别系统中关键的部分，定位的准确程度与分割准确性直{{接影响到车牌识另I1的效果。基于图像处理技术，对车牌灰度图像的进行灰度修正，Wiener滤波并进行二{l值化，使之能够准确地从图像中提取出车牌。采用线性映射的方法，增强图像灰度范围，基于水平扫描i；与先验知识约束条件相结合的算法进行车牌定位，同时利用最小二乘法原理，实现了最大类间方差法i}对车牌进行分割。用MATLAB软件进行仿真实现，验证效果好。{l关

3、键词：图像处理；车牌定位和分割；最大类间方差i》【Abstract】Theplatelocationandcharactersegmentationis口eypartofthelicenseplaterecognition{}systems，thepositioningaccuracyandthesegmentationaccuracydirectlyaffectstheeffectoft眈license{iplaterecognition．BasedOIZtheimageprocessingtechnology，itcorrectg

4、rayscaleimages，Wienerfil—l》tering,binarizationinordertoextracted￡eplatefromtheimagethelicenseplateimageaccurately,Linear{2mappingisusedtoenhanceimagegrayscalerange，platelocationcanbeobtainedbasedOnthehorizontal{lscanninglinescombinedwithpriorconstraintsalgorithm．1icense

5、charactersegmentationproblemcartbei}s。lvedby。tsmet。d6edonhezeastsquares，ne。Jsmz。experimentalwihMatlabresM{provedthatthealgorithmproposedhasadvantagesoffastlicenseplatelocalizationandcharactersegrnenta-l。几q一l‘；KeyWords：ImageProcessing；LicensePlateLocalizationandtheSegmen

6、tation；TheMaximum{}InterelassVariance．1，t1h-．1h-。，t_1hht1hht--．，_1nt1N^--_1hhm中图分类号：TH16文献标识码：A1引言所标识闭。一般将白色的灰度值定义为255，黑色灰度值定义为0，而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。灰度图是指在智能交通应用中，除了提取车辆信息外，如何便捷地确认只含亮度信息，不含色彩信息的图像。一般把彩色图像按照下面车辆车牌信息格外重要，车牌区域在整幅图像中所占比例很小，的取值实现灰度转化日：P=0．28R+0．59G+0．13B

7、(1)同时受照光线强度不定，车牌的颜色、大小、角度位置也不统一，灰度值P作为三原色的灰度而合成一个新颜色。这样就实准确性和实时性，快速准确的定位车牌是比较困难的。而拍摄的现了彩色图像灰度化。车辆图像发生倾斜，导致车牌扭曲和字符变形，给字符分割和字符识别带来极大影响Ⅲ。基于图像处理技术，采用线性映射的方2．2滤波处理滤波处理的作用就是消除噪声的影响，一个较好的滤波方法，增强图像灰度范围，基于水平扫描与先验知识约束条件相结合的算法进行车牌定位，同时利用最小二乘法原理，实现了最大法应该既能消除这些噪声，又不使图像的边缘轮廓和线条变模类间方差

8、法对车牌进行分割。试验证明此方法准确率高，运行速糊。图像的滤波方法主要有空域法和频域法两大类。采用的维纳度快，具有很强的鲁棒性。滤波，是一种自适应滤波，它给出了对未被噪声污染的原始图像的一个最小均方误差估计，一般而言，最