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1、古智超等复杂背景下的车牌定位与快速分割算法复杂背景下的车牌定位与快速分割算法古智超孙季丰华南理工大学电子与信息学院,广州,!伙抖。,∀一#动∃%&∋(&)∗+∃#)∋,(∗#−摘要本文提出了在复杂背景下,利用车牌水平梯度特征,通过图像增强和自适应闽值调整的方法来获得准确的车牌区域定位,并且充分利用我国车牌字符的分布特征进行字符分割。实验证明所提出的方法能简单快速地实现车牌定位以及车牌字符的快速查找和分割。关健词车牌定位.水平投影.自适应闽值.特征匹配.字符分割/01∗#∗2∋,34∋(3璐35,)13467)1∋∗8)89:3∃#38)1∋1∗8∋8087∗
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4、的发展,计算机能够实时地识别出汽车牌照,这极大地推进了公路交通系统管理的智能化进程,使智能交通管理系统逐渐得到发展和完善。车牌识别可应用于十字路口、高速公路等场合,由于复杂的背景和气候条件,增大了车牌识别的难度,因此仍需要进一步的发展。本文提出了在复杂背景下利用自适应阂值的水平投影法找到大致的牌照区域,继而充分利用车牌字符的分布特征,通过特征匹配在此区域中分割出单个字符字的快速算法。Θ车牌定位算法完整的车牌识别系统应包括四个过程−,图像采集.Θ−车牌定位.Ρ−字符分割.Σ−字符识别〔”。本文主要就车牌定位和字符分割这两个过程进行了算法研究,其中车牌定位的流
5、程图如图!所示。ΘΚ!图像预处理摄像机采集回来的图像存在亮度不足、光照不均匀等问题,因此需要进行预处理。首先将彩色图像转换成Τ位的灰度图,然后通过灰度对比拉伸方法ΥΘς【〕对图像进行增强。如图Θ的灰度拉伸曲线所示,横坐标表示输入图像的灰度级,纵坐标表示输出图像的灰度级,然后对输入灰度进行分段处理。将输入图像中灰度级在【Η,4Ω」范围内的象素灰度压缩至零值,灰度级在【4Θ,Θ」范围内的象素灰度第十三届全国图象图形学术会议他背景噪声的梯度干扰。设输入图像为拭%,’力,输图像预处理出图像为‘,’%户,大小为,Λ8,从尸为常数,线形滤波器的表达式设计成如下>∋击氢,
6、“,”,−,“,水平线形滤波ΨΖ[,·“·‘一[,·“水平投影Κ按门值ΓΞ,寻找可能的车牌上下边界卷积模板验证车牌区域图!车牌定位的流程图∗+输入灰度级∗,∋−这种线形滤波器将图像中每行连续:个梯度相加并求平均。在此,梯度取为每行相隔:的象素的灰度的差值。常数Ι用来控制滤波器的响应输出,:与罕与车牌大小、背景、亮度都有关系,可以通过实验的方法获得。为了提高程序的运算速度,不必每次都对‘Π,刀进行累加运算,只需在第Π次计算时算出后∴!个梯度的累加值,作为第产,次计算的前子!个梯度的累加值即可。为了便于找到车牌区域,对经过线形滤波后的图像‘进行二值化得到图像∗
7、;二值化闽值的选取主要有固定阐值法、全局动态闽值法和局部动态闽值法〔们。固定闽值法对图像的光照和背景条件均有较高要求,而局部动态闽值法则需要较长的运算时间,因此,要兼顾分割的质量与效率,本文采用全局动态阑值法,闽值按下面公式通过从整幅图像的平均灰度值来获得泪白∀!丫间曰>#!∃%&∋(刀了尸砚)凡在此,,、刀分别为图像的高、宽,系数尸和图图∋灰度拉伸曲线图像的背景有关,如果背景噪声大,则尸取较大值2拉伸至∋−其余中间灰度的象素则按照斜率为反之如果图像较暗或背景噪声小,尸取较小值。,∋∋车牌区域位的初步确定#.二∋−−/&∗,一∗(0进行线性的拉伸变换,经过对
8、比拉车牌字符在水平方向具有梯度变化大、频率高伸后的输
