車輛圖像中的車牌定位與字符分割方法

1、 復(fù)雜車輛圖像中的車牌定位與字符分割方法 作者： 作者單位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期： 被引用次數(shù)： 陳寅鵬， 丁曉青 清華大學(xué),電子工程系,北京,100084 紅外與激光工程 INFRARED AND LASER ENGINEERING 2004，33(1 38次 參考文獻(xiàn)(6條 1.Kamat V.Ganesan S An efficient implementation of the Hough transform for detecting vehicle license plates using DSP'S 1995 2.Paolo Comelli.Paolo Fer

2、ragina.Mario Notturno Granieri Optical recognition of motor vehicle license plates 1995(04 3.Yu Zhong.Kalle Karu Locating text in complex color images 1995(10 4.Sang Kyoon Kim.Dae Wook Kim.Hang Joon Kim A recognition of vehicle license plate using a genetic algorithm based segmentation 1996 5.Lee E

3、R.Kim P K.Kim H J Automatic recognition of a car license plate using color image processing 1994 6.Li C.Ding X.Wu Y Automatic text location in natural scene images 2001 相似文獻(xiàn)(10條 1.學(xué)位論文 張宇 車牌識(shí)別系統(tǒng)中車牌定位與字符分割方法的研究 2009 車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，可用于公路電子收費(fèi)、出入控制和交通監(jiān)控等眾多場(chǎng)合。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括車牌定位、字符分割和 字符識(shí)別三火部分。其中，車牌定位和字

4、符分割的結(jié)果對(duì)后續(xù)成功識(shí)別字符起決定性作用。本文在總結(jié)近年來(lái)國(guó)內(nèi)外在車牌定位和字符分割領(lǐng)域的最新研究 成果的基礎(chǔ)上，對(duì)車牌定位及字符分割的算法進(jìn)行了深入的研究。 在車牌定位時(shí)，首先對(duì)圖像HSI空間的亮度分量均衡化，這樣既提高了圖像的亮度適用范圍又不影響顏色信息。接著利用車牌圖像中字符顏色和車牌底色 具有固定顏色搭配這一規(guī)律，在HSI空間中根據(jù)顏色，搜尋符合字符顏色與車牌底色搭配規(guī)律的像素點(diǎn)作為顏色對(duì)特征點(diǎn)。然后使用動(dòng)態(tài)算子進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 處理，根據(jù)車牌的形狀特征，對(duì)逐行掃描得到的待定車牌區(qū)域進(jìn)行分析，最后得到類車牌區(qū)域。 在字符分割之前，需要對(duì)類車牌區(qū)域進(jìn)行傾斜校正，本文提出了一種針對(duì)顏色對(duì)特

5、征點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行主成分分析的車牌水平校正方法。該方法通過(guò)對(duì)車牌圖 像中顏色對(duì)特征點(diǎn)區(qū)域采樣進(jìn)行主成分分析，求出車牌水平方向的傾斜角度，在旋轉(zhuǎn)校正時(shí)又加以填充處理，保證了圖像的信息完整性。 在字符分割階段，首先通過(guò)特征點(diǎn)區(qū)域的形狀特征精確定位車牌區(qū)域；接著通過(guò)灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進(jìn)一步精確定位字符區(qū)域 。二值化的過(guò)程中針對(duì)不同顏色的車牌選取了最適合的閾值算法。然后根據(jù)字符尺寸特征提出動(dòng)態(tài)模板法進(jìn)行字符分割，并將字符大小進(jìn)行歸一化處理。 最后使用C語(yǔ)言構(gòu)建了車牌定位與字符分割系統(tǒng)軟件。該軟件包含上述的車牌定位、校正和分割等所有步驟。通過(guò)大量的圖片試驗(yàn)，特別是對(duì)存在大量干 擾、光線不

6、足及多車牌等圖片的處理結(jié)果表明，本文所提出的車牌定位與字符分割算法，抗干擾能力強(qiáng)，實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性好，為后續(xù)的字符識(shí)別創(chuàng)造了有利 條件。 2.學(xué)位論文 陳勇 車牌定位和字符分割算法的研究與實(shí)現(xiàn) 2006 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，社會(huì)信息化程度的日益提高，交通管理智能化已成為發(fā)展的趨勢(shì)。車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的研制與開(kāi)發(fā)，是影響交通系統(tǒng)智能化、現(xiàn) 代化的重要因素，而車牌定位和字符分割是車牌識(shí)別中最為關(guān)鍵的兩項(xiàng)技術(shù)，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用。 本文在詳細(xì)研究國(guó)內(nèi)外各種代表性車牌定位算法的基礎(chǔ)上，提出了一種三級(jí)定位算法。首先基于圖像能量特征對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行粗定位，得到一組候選區(qū) 域。然后基于字符紋理特征

7、分析對(duì)車牌候選區(qū)域進(jìn)行篩選，得到車牌區(qū)域，并運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對(duì)區(qū)域作二次定位。接著利用牌照的顏色信息對(duì)定位的結(jié) 果作最后的修正。 車牌傾斜、噪聲、邊框和鉚釘以及光照不均等問(wèn)題給車牌字符的分割帶來(lái)了很大困難。本文提出了一種邊緣自適應(yīng)濾波的牌照?qǐng)D像增強(qiáng)算法，有效抑制 了噪聲對(duì)字符邊緣信息的干擾。并對(duì)牌照?qǐng)D像的二值化方法進(jìn)行了比較研究。創(chuàng)新的提出了基于字符紋理區(qū)域邊界檢測(cè)的車牌傾斜校正算法，解決了長(zhǎng)期以 來(lái)車牌傾斜校正適應(yīng)性差、精確度低的難題。對(duì)字符筆劃的平滑處理進(jìn)行了改進(jìn)，有效提高了平滑的適應(yīng)性。并對(duì)字符切分的算法進(jìn)行了討論。 在研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了車牌定位和字符分割軟件模塊，并對(duì)車牌定位

8、和字符分割算法進(jìn)行了測(cè)試。車牌定位的準(zhǔn)確率達(dá)到96.5，錯(cuò)誤率 1，失敗率2.5；字符分割的車牌正確率達(dá)到93.45，字符正確率達(dá)到98.25。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的車牌定位和字符分割算法具有較好的實(shí)用性和魯 棒性，并已在實(shí)際的工程中得到了應(yīng)用。 3.學(xué)位論文 劉鵬 復(fù)雜背景下車牌定位與字符分割算法研究 2007 隨著我國(guó)公路交通事業(yè)的迅猛發(fā)展，智能交通系統(tǒng)已經(jīng)成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。車牌識(shí)別技術(shù)是智能交通領(lǐng)域的重要課題之一，它主要包括車牌定位 、字符分割、字符識(shí)別三個(gè)部分。其中，車牌定位與字符分割算法的處理效果對(duì)字符識(shí)別起著決定性的作用。雖然車牌識(shí)別技術(shù)的研究已經(jīng)有一段時(shí)間，但 現(xiàn)有的車牌定位

9、算法環(huán)境適應(yīng)性差，在復(fù)雜背景下存在著定位困難的問(wèn)題；字符分割算法在圖片噪聲較大情況下分割效果也不理想，因此車牌定位和字符分 割算法的研究仍有著很深的現(xiàn)實(shí)意義。 本文在簡(jiǎn)要介紹國(guó)內(nèi)外車牌識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對(duì)車牌定位算法及字符分割算法進(jìn)行了深入的研究，主要完成以下工作： 車牌的定位算法設(shè)計(jì)階段，本文提出了一種綜合利用車牌多重特征的定位算法。該算法充分利用了車牌的紋理，色彩及車牌長(zhǎng)寬比等特征。經(jīng)過(guò)水平梯 度化，二值化，濾波，區(qū)域連通、連通域標(biāo)記篩選，色彩匹配等幾個(gè)步驟，最終達(dá)到了復(fù)雜背景下汽車牌照的定位。在濾波階段，本文設(shè)計(jì)了一種基于掃描 線的多尺度模板濾波算法，收到了很好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的定位算法在復(fù)雜的背景下定位速度