文字識別原理及文字識別算法-智能識別課程論文

深圳大學(xué)研究生課程論文題目文字識別原理及文字識別算法專業(yè)計算機技術(shù)成績課程名稱、代碼智能識別系統(tǒng)（201013122）年級2011任課教師賈森姓名許永吉學(xué)號2011431204時間2012年12月

目錄1. 引言 32. 摘要 43. 文字識別過程概述 53.1. 文字識別系統(tǒng)的原理及組成 53.2. 文字識別的方法 63.3. 邊緣檢測 64. 簡單貝葉斯分類器 74.1. 簡單貝葉斯分類器在切分中的應(yīng)用 74.2. 特征提取 85. 歸一化算法的研究 85.1. 字體大小歸一化 95.2. 筆畫寬度歸一化 105.3. 算法修正 115.3.1. 固定視口法 115.3.2. 內(nèi)接圓法 115.3.3. 自適應(yīng)校正算法 126. 字符識別在車牌識別上的應(yīng)用 126.1. 車牌字符的特征 136.2. 車牌字符切分 136.2.1. 傾斜校正 136.2.2. 水平切分 146.2.3. 垂直切分 147. 結(jié)束語 15

文字識別原理及文字識別算法引言文字識別是智能識別技術(shù)中的一個重要技術(shù)。文字具有便于信息保存和傳遞的優(yōu)點，使信息在時間和空間上得以迅速擴散。在人們的日常生活中，在機關(guān)事務(wù)處理、工業(yè)以及商業(yè)交往中，需要識別文字的數(shù)量如同天文數(shù)字，但利用計算機識別的文字量卻很少。最近幾年，隨著計算機技術(shù)、數(shù)學(xué)和圖像技術(shù)的發(fā)展，文字識別的應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴大，目前較為活躍的應(yīng)用包括數(shù)字識別，文字識別等。文字識別是指用計算機字典、高速地識別現(xiàn)在介質(zhì)（如紙張等）上的數(shù)字、英文符號或漢字。文字識別實際上就是解決文字的分類問題，一般通過特征及特征匹配的方法來進(jìn)行處理。本文將從算法、應(yīng)用兩方面介紹文字識別技術(shù)，本文介紹的文字識別應(yīng)用有英文字母識別、車牌特殊文字識別、書寫文字識別、特殊文字識別。

摘要文字是人類相互交流信息的重要工具。社會發(fā)展進(jìn)入信息時代，人們已不再停留在用自己的耳朵和眼睛去直接獲得這些信息，而是使用計算機將文字自動的輸入計算機，用計算機對他們進(jìn)行處理，隨時以各種方式滿足人們的不同需要。因此，研究如何用計算機自動識別文字圖像，解決文字信息自動輸入計算機，并進(jìn)行高速加工處理的問題已引起大家的廣泛關(guān)注。歸一化算法一般作為一種圖像的預(yù)處理技術(shù)，其目的是將采集到的原始圖像轉(zhuǎn)換成特征提取器所能接受的形式(灰度圖像或二值圖像)，消除一些與類別無關(guān)的因素(噪聲消除、歸一化等)。從理論上講，經(jīng)過歸一化后的骨架應(yīng)該是寬度為一的中心線，但這是不可能的。不同的硬件設(shè)備和不同的算法得出的結(jié)果可能不是唯一的，其結(jié)果與原圖案的扭曲程度也是不～樣的，扭曲程度盡量的小應(yīng)該是歸一化算法追求的目的之一。既然預(yù)處理是為后續(xù)的特征提取和分類器設(shè)計服務(wù)的，那么預(yù)處理方法的選擇就應(yīng)該有利于特征的提取，以使分類變得簡單。汽車牌照識別，在高速公路收費、電子警察和治安卡口等系統(tǒng)中有重要的應(yīng)用價值。作為圖像識別的典型問題，汽車牌照識別的研究有很長的歷史，但因為實際路況的高度復(fù)雜性（如車速、光線、污染及變形等），目前的性能還不能令人滿意。關(guān)鍵詞：文字識別、貝葉斯分類器、文字圖像識別、歸一化算法、汽車牌照識別、BP算法

文字識別過程概述一般來說，文字圖像的識別過程主要由以下4個部分組成：①正確地分割文字圖像區(qū)域；②正確地分離單個文字；③正確識別單個文字；④正確地連接單個文字。其中①、④屬于文字圖像分析技術(shù)問題，③屬于文字識別技術(shù)問題。關(guān)于②，由于僅從分割處理不能對其進(jìn)行評價，通常采用文字識別地評價值來判斷分離的正確性。單純的文字識別是指經(jīng)二值化處理后的單個文字識別。文字識別系統(tǒng)的原理及組成文字圖像的識別的原理如下圖所示。圖中光電變換檢測部分的主要功能，是對紙面上的文字進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換，然后經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換成具有一定灰度的數(shù)字信號，送往其后的各部分進(jìn)行處理和識別。常用的檢測設(shè)備是掃描儀，CCD攝像頭等。文字圖像分割的目的就是根據(jù)文字圖像的特征的視線文字圖像區(qū)域的定位和分割，將真正的文字圖形分割出來，以便后續(xù)進(jìn)行識別，識別與處理部分的功能是將已分割出的文字圖形信息加以區(qū)分，去除信號中的污點、空白等噪聲，增強文字圖像的信息。并根據(jù)一定的準(zhǔn)則除掉一些非本質(zhì)信號，對文字的大小、位置和筆畫粗細(xì)等進(jìn)行規(guī)范化，以便簡化判斷部分的復(fù)雜性。特征提取部分是從整形和規(guī)范化的信號中抽取反映字符本身的有用信息，供識別部分進(jìn)行識別。作為特征提取的內(nèi)容是比較多的，可以是幾何特征，如文字線條的端點、折點和交點等。識別判斷部分則是根據(jù)抽取的特征，運用一定的識別原理，對文字進(jìn)行分類，確定其屬性，達(dá)到識別的目的，實際上判斷部分就是一個分離器。識別系統(tǒng)學(xué)習(xí)部分的功能是生成計算機特征字典，學(xué)習(xí)根據(jù)已準(zhǔn)備好的多個字樣，抽出代表該字的特征，進(jìn)行修改，按照字典的規(guī)定位置存放該特征。學(xué)習(xí)分為兩種：一種是在人的參與下進(jìn)行，稱為“有教師”學(xué)習(xí)；一種由計算機自動進(jìn)行，稱為“無教師學(xué)習(xí)”。文字識別的方法文字識別是指用計算機字典、高速地識別現(xiàn)在介質(zhì)（如紙張等）上的數(shù)字、英文符號或漢字。文字識別實際上就是解決文字的分類問題，一般通過特征及特征匹配的方法來進(jìn)行處理。特征判別是通過文字類別（例如英文或漢字）的共同規(guī)則（如區(qū)域特征、四周邊特征等）進(jìn)行分類判別。它不需要利用各種文字的具體知識，根據(jù)特征抽取的程度（知識的使用程度）分解到地使用結(jié)構(gòu)分析的辦法完成字符的識別。匹配的方法則是根據(jù)各國文字的知識（稱為自動）采取按形式匹配的方法進(jìn)行。按實現(xiàn)的技術(shù)途徑不同又可分為兩種：一種是直接利用輸入的二維平面圖像與字典中記憶的圖像進(jìn)行全域匹配；另一種是只抽出部分圖像與字典進(jìn)行匹配。然后根據(jù)各部分形狀及相對位置關(guān)系，與保存在字典中的知識進(jìn)行對照，從而識別出每一個具體的文字。前一種匹配方法適合于數(shù)字、英文符號一類的小字符集；后一種匹配方法適用于漢字一類的大字符集。邊緣檢測邊緣(Edge)是指圖像局部亮度變化量最顯著的部分。邊緣主要存在于目標(biāo)與木板、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域（包括不同色彩）之間，是圖像分割、紋理特征提前和形狀特征提取等圖像分析的重要基礎(chǔ)。圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測。由于邊緣檢測十分重要，因此成為機器視覺研究領(lǐng)域最活躍的課題之一。圖像中的邊緣通常與圖像亮度或圖像亮度的一階導(dǎo)數(shù)的不連續(xù)性有關(guān)。圖像亮度的不連續(xù)可分為：①階躍不連續(xù)，即圖像亮度在不連續(xù)處的兩邊的像素灰度值有著顯著的差異；②線條不連續(xù)，即圖像亮度突然從一個值變化到另一個值，保持一個較小的行程后又返回到原來的值。在實際中，階躍和線條邊緣圖像是很少見的，由于大多數(shù)傳感元件具有低頻特性，使得階躍邊緣變成斜坡型邊緣，線條邊緣變成屋頂形邊緣，其中的亮度變化不是瞬間的，而是跨越一定的距離。對一個邊緣來說，有可能同時具有階躍和線條邊緣特性，例如在一個表面上，由一個平面變化到發(fā)線方向不同的另一個平面上就會產(chǎn)生階躍邊緣；如果這一表面具有鏡面反射特性且兩平面形成的棱角比較圓滑，則當(dāng)棱角圓滑表面的法線經(jīng)過鏡面反射角時，由于鏡面反射分量，在棱角圓滑表面上會產(chǎn)生明亮光條，這樣的邊緣看起來像在階躍邊緣上疊加了一個線條邊緣。由于邊緣可能與場景中物體的重要特征對應(yīng)，所以它是很重要的圖像特征。比如，一個物體的輪廓通常產(chǎn)生階躍邊緣，因為物體的圖像亮度不同于背景的圖像亮度。簡單貝葉斯分類器簡單貝葉斯分類器（SimpleBayesClassifier或Na?veBayesClassifier）[1]假定特征向量的各分量間相對于決策變量是相對獨立的。對于特征向量為X=[x1,x2,…xd]T的測試樣本，它屬于第Ci類的條件概率為：P(Ci|X)=P(X|Ci)*P(Ci)/P(X)=(P(Ci)/P(X))P(xj|Ci)(1)對每一個類別（即取不同的值）都計算上面的條件概率，最終的識別結(jié)果為條件概率最大的那一類別。雖然簡單貝葉斯分類器是基于獨立性假設(shè)的，在違背這種假定的條件下簡單貝葉斯也表現(xiàn)出相當(dāng)?shù)慕研院透咝?78，它已經(jīng)成功地應(yīng)用到分類、聚類等問題中。簡單貝葉斯分類器在切分中的應(yīng)用在確定文字的最佳候選后邊界時，假設(shè)有m個候選后邊界，分別對應(yīng)m個候選切分結(jié)果，用d種特征來衡量其合理性，記為Xj=[x1,x2,…xd]T,j(=1,2…m)。。則，當(dāng)文字為Ci類（C1、C2、C3）分別表示漢字、英文和數(shù)字、標(biāo)點類別），且后邊界為第j個候選后邊界的概率為：P(Xj,Ci)=P(Xj|Ci)*P(Ci)=P(Ci)P(xjk|Ci)(i=1,2,3j=1,2…m)以上公式（2）與公式（1）不同的是，公式（1）只需要確定一個值，即觀測值X對應(yīng)的類別；而公式（2）不僅需要確定一個候選后邊界切分出文字的種類，還需要確定m個候選后邊界那一個最合適。顯然，使P(Xj|Ci)取最大值時的j就對應(yīng)了最佳切分位置，而相應(yīng)的i即為對文字類別的定義。特征提取文中的貝葉斯分類器用到的特征可分為兩種：一種是文字形狀和結(jié)構(gòu)方面的特征，包括6種文字外形特征（文字高度、寬度、字間距離、覆蓋率、高寬比[2]、縱向起始位置）和3種后邊界特征（后邊界穿越筆劃數(shù)、后邊界投影值、后邊界上下穿越筆劃點距離）；另一種是文字內(nèi)容特征，包括16維方向線素特征（把文字分成不重疊的2×2塊，每塊提取出水平、垂直、45°和135°4個方向的方向線素特征）。第一種特征里，除了覆蓋率和高寬比外都需要特征歸一化。這里用圖像中的漢字平均高和寬對它們歸一化。因此，切分過程的第一步需要估計基本參數(shù)：漢字平均高和寬。在研究中發(fā)現(xiàn)，文字切分中最容易出現(xiàn)的錯誤是：（1）把漢字的偏旁、部首等部件當(dāng)成英文、數(shù)字或標(biāo)點單獨切開；（2）把英文、數(shù)字或標(biāo)點與漢字切在一起。為了有較好的切分效果，就需要抽取出能夠區(qū)分這些錯誤的特征。一級漢字中容易切開的漢字有以下幾種：（1）“八”，“兒”，“川”，“非”，“加”，“舊”，“別”，“訓(xùn)”；（2）“叫”，“禮”，“仆”，“討”，“引”，“很”；（3）“必”，“小”，“心”；（4）“懊”。第1、3種字，單個字左右部分容易切開；第2、4種字，由于有左邊的部首，左右部分也容易切開；第1、2種漢字易被當(dāng)成英文或數(shù)字類文字切開；第2、4種漢字左邊的點易被當(dāng)成標(biāo)點類文字切開。為此，把上面4種文字易被切開的部分定義為新的文字類別：部件類，用C4來表示它；該類僅用于提取特征。歸一化算法的研究漢字圖像的歸一化包括位置、大小、旋轉(zhuǎn)、傾斜和筆畫寬度的歸一化。在整個漢字識別系統(tǒng)中會進(jìn)行字符切分、傾斜校正等步驟，本文主要研究漢字的大小和筆畫寬度的歸一化。字體大小歸一化由于漢字字形、字體繁多，同一漢字的特征也因此而不同，為了便于統(tǒng)一描述和提取同一漢字的特征，對不同字形、字體漢字均能識別，為漢字識別工作打好基礎(chǔ)，在漢字特征提取前還需對漢字圖像進(jìn)行大小歸一化的操作。所謂大小歸一化就是對實際提取的字符進(jìn)行縮放操作，最后得到預(yù)定大小的字符圖像。一般漢字圖像預(yù)處理的第一步是進(jìn)行二值化處理，二值化處理的目的是把灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。二值化處理后圖像中的像素點不是1(黑點)就是0(白點)。記為：GM*N=(Pi,j)(1≤i≤M，1≤J≤N)其中，M和N分別為G的長和寬；Pi,j為第i行、第j列的像素點。Pi,j=1時表示一個黑像素點(前景點)，Pi,j=0時表示一個白像素點(背景點)。簡記為G。一般的縮放算法是對一個區(qū)域的灰度值進(jìn)行運算，由四個以上的輸入像素決定輸出像素的灰度值。而對于二值圖像，只有黑白像素，此時可以對圖G進(jìn)行劃分而得到一組圖塊g，使得每個g內(nèi)黑像素點的分布是比較均勻的，記為：gm*n=(Pa,b)(Pa,b∈G，1≤a≤m，1≤b≤n)其中，m和n(m≤M，n≤N)分別稱為該圖塊的長和寬。定義了圖塊之后，二值點陣圖像又可表示為：GM*N=(gx,ym*n)(1≤x≤[M／m]，1≤y≤[N／n])其中，(x,y)表示圖塊g在圖像G中的位置。在圖塊g中，值為1的像素點個數(shù)與全部像素點個數(shù)之比，稱為該圖塊的灰度值。記為：P(g)=(ΣPi,j／(m×n))×100%(1≤i≤m,1≤j≤m)若g中所有的像素點為1，則稱將g置1，若所有的像素點為0，則稱將g置0。本文所用的大小歸一化算法不是簡單地將g壓縮為一個像素點，而是按壓縮比將g縮小成為另一個圖塊g’，使得g’具有與g相同的特征，即二者的黑像素點分布是相似的。這樣，由g’構(gòu)成的縮小圖G就可基本上保持原圖G的特征，從而減小了由縮小所造成的失真。設(shè)：GM*N=(gi,jm*n)(1≤i≤[M／m]，1≤J≤[N／n])G’=(g’i,j)(g’i,j為g縮小后形成的圖塊)算法描述如下：①讀入原圖G，根據(jù)G的行列數(shù)、特征及壓縮比，確定圖塊g的行、列數(shù)及g’的行、列數(shù)；②i=1，j=1；③讀人gi,j，根據(jù)第一次劃分得到的圖塊的灰度值P(gi,j)及圖塊的特征構(gòu)造g’i,j；④若i≤[M／m]或j≤[N／n]，則修改i，j的值使之指向下一個像素點，然后轉(zhuǎn)向步驟③繼續(xù)；否則結(jié)束。算法的關(guān)鍵是根據(jù)原圖塊g的黑點分布特征來動態(tài)地構(gòu)成g’。為了提高處理效率，可在分布特征基本相似的一個較大的區(qū)域采用相同的g’。而當(dāng)特征發(fā)生較大變化時再重新構(gòu)造新的g’。筆畫寬度歸一化對筆畫寬度進(jìn)行歸一一化的目的是使二值圖像變?yōu)閮H有一個像素寬度的骨架，這個過程也稱之為細(xì)化。細(xì)化的本質(zhì)就是尋找圖形的中軸線或骨架。并以其骨架來取代該圖形。細(xì)化后的圖形的像素寬度變?yōu)?，但仍能保持原圖形的結(jié)構(gòu)性信息，如位置、方向、長度等。在現(xiàn)代模式識別系統(tǒng)中，細(xì)化處理已經(jīng)成為最為關(guān)鍵的預(yù)處理步驟之一，細(xì)化效果的好壞將直接影響識別速度及識別的準(zhǔn)確率?？梢哉f能否進(jìn)行有效的細(xì)化，已成為識別系統(tǒng)成功與否的關(guān)鍵所在。對一個圖像細(xì)化之后的骨架必須能夠反映出原來物體的形狀特征才具有實用價值。因此，一個好的細(xì)化算法一般需要滿足以下要求：①保留物體形狀的連通性，可以是4向連通也可以是8向連通。②無過度腐蝕，即保留位置重要的點(如線段終點)。③骨架圖像盡可能是原圖像的中心線。④骨架必須與原物體是拓?fù)涞葍r的。⑤抗噪聲性能好，出現(xiàn)在物體邊界上的噪聲不應(yīng)該過分影響細(xì)化結(jié)果。細(xì)化分成串行細(xì)化和并行細(xì)化，串行細(xì)化即是一邊檢測滿足細(xì)化條件的點，一邊刪除細(xì)化點；并行細(xì)化即是檢測細(xì)化點的時候不進(jìn)行點的刪除只進(jìn)行標(biāo)記，而在檢測完整幅圖像后一次性去除要細(xì)化的點。經(jīng)典的圖像細(xì)化算法有Hilditch算法，Pavlidis算法和Rosenfeld算法等。Zhang細(xì)化算法[2]是目前應(yīng)用最為普遍的方法之一，是在上面三種細(xì)化算法的基礎(chǔ)上演變而來的，也是本系統(tǒng)所采用的算法。每當(dāng)人們開發(fā)出一種新的算法時，也經(jīng)常引用Zhang細(xì)化算法來與新算法進(jìn)行比較，以評定新算法的優(yōu)劣。定義邊界點是本身標(biāo)記為1而其8向連通鄰域中至少有一個點標(biāo)記為0的點。以邊界點為中心的8向鄰域，即中心點為p1，其鄰域的8個點繞中心點順時針依次進(jìn)行標(biāo)記，如圖所示。首先標(biāo)記同時滿足下列條件的邊界點：①連接數(shù)=1。②2—6個零像素。③p2，p4，p6中至少有一個像素是背景像素(即白色點)。④p4，p6，p8中至少有一個像素是背景像素。在一次迭代運算后，刪除被標(biāo)記的像素點，然后進(jìn)行另一個迭代，其步驟和第一次迭代相同，只是把上述③、④條件替換成如下的形式：③p2，p4，p8中至少有一個像素是背景像素。④p4，p6，p8中至少有一個像素是背景像素。第二個迭代后，同樣刪除所有被標(biāo)記像素。然后轉(zhuǎn)入下一輪循環(huán)，直到兩次迭代中均無像素被刪除時，算法結(jié)束。算法修正由于圖像邊界的不規(guī)則和骨架對噪聲的敏感，使抽取骨架存在大量的畸變．從而使數(shù)據(jù)擬合和矢量化跟蹤的結(jié)果不能正確表示原始信息，嚴(yán)重地影響到今后對圖像的識別質(zhì)量。對此，一般的修正策略是對給定骨架的兩個連通成分，考查它們之間的距離與某一域值的關(guān)系，以決定這兩個連通成分的連接性。較為常用的法訂：固定視口法為校正骨架化畸變，可設(shè)定固定的視口，根據(jù)固定視口各邊線出口的情況來判別各連通成分可否連接。如圖所示，若選視口一，則因為有兩條線出口，故可以認(rèn)為連通成分A和C合并，若選取為視口：二，那么三個連通成分A、B、C都合并。綜上分析，要找到一個滿足各種可能情況的固定形視口是比較困難的，固定視口的大小直接影響到連通成分的連接合并和后期的模式識別。內(nèi)接圓法該修正方法如圖所示，以連通成分A的端點a和另一連通成分B的端點b分別為圓心，r為半徑作圓，如果兩圓相交，則端點a和b連接合并，連通成分A和B就合二為一，否則，認(rèn)為是不同的連通成分，不作連接合并。由此可見，圓半徑的選擇是該方法成功的關(guān)鍵，在圓半徑選擇不當(dāng)時，會使連通成分錯誤地增加或減少，最終將導(dǎo)致整個識別錯誤而無法再現(xiàn)原始信息。自適應(yīng)校正算法該算法分兩步：①基于知識的擴邊過程，該過程是將視口從小到大逐漸擴大，直到能識別連通成分的可連性為止，在擴邊的過程中可以得到視口邊框大小、邊線出口個數(shù)及位置、邊框內(nèi)連通成分的端點數(shù)及它的位置等信息。②修正過程，由擴邊過程所得到的有關(guān)信息計算出連通數(shù)和出口數(shù)，再據(jù)此分類合并。該算法的關(guān)鍵在于知識的獲取，而知識的獲取則需要根據(jù)不同的處理對象。在大量分析細(xì)化骨架數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，綜合各種可能的情況，歸結(jié)得出具有普遍適用意義的規(guī)則和方法，顯然，這樣的知識是基于歸納的，不可能適合于某些復(fù)雜的情況?；谝陨先N算法的優(yōu)劣性比較，本文采用內(nèi)接圓法對骨架圖像進(jìn)行修正。這種算法的難點在于圓半徑不易確定，如果半徑選擇過大，則可能將不應(yīng)該合并的連通成分錯誤地合并，如果半徑選擇過小，則可能使本應(yīng)合并的連通成分不能合并。字符識別在車牌識別上的應(yīng)用汽車牌照識別系統(tǒng)主要由車牌定位、字符切分以及字符識別組成-車牌定位的作用是在整幅圖像中找到車牌區(qū)域。字符切分是利用車牌字符的局部與整體信息，將車牌定位得到的車牌圖像中的字符提取出來。字符識別是模式識別理論的典型應(yīng)用，目前字符識別技術(shù)已經(jīng)相對成熟，在正常圖像質(zhì)量條件下，正確識別率很高。對車牌識別來說，如果車牌定位和字符切分的性能理想，整個系統(tǒng)的正確識別率就不會低。然而車牌定位很難精確地得到車牌的上下左右邊界，而把精確定位問題留到字符切分部分解決。所以，筆者認(rèn)為整個車牌識別系統(tǒng)的性能瓶頸在車牌精確定位和字符切分部分，尤其是字符切分，能否在車牌圖像中準(zhǔn)確地切分出字符是車牌識別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。字符切分最有效也最常用的方法是：投影切分[3]。前者因為可能存在的“過切分”，即把一個字符切分成多個部分，例如可能將字符“L”和“J”下面的橫向筆畫切斷，使得得到的區(qū)域個數(shù)不少于字符個數(shù)。后者因為字符間的粘連、字符與邊框的粘連，使得到的連通區(qū)域個數(shù)不多于字符個數(shù)。這里利用車牌字符的局部和整體特征，提出了字符串的車牌相似度概念，并針對這兩種切分思路的特點，在估計出字符高度的基礎(chǔ)上，遍歷各種可能存在的切分，計算字符串的車牌相似度。最終找到車牌相似度最大的那種情況，完成字符切分。車牌字符的特征把單個字符的占用空間稱為Region。字符“1”的Region包括左右空出來的空間，其他字符的Region與其最小外接矩形所占的空間相同。把Region之間的間隔稱為Gap。把第一個非漢字字符與第二個非字符之間的Gap稱為KeyGap。根據(jù)公安部制定的92式車牌與02式車牌標(biāo)準(zhǔn)，Region，Gap與KeyGap寬度之比為45：12：35?？紤]到車牌字符的實際大小、一定范圍內(nèi)的水平傾斜、二值化誤差，以及攝像機的視角在一定范圍內(nèi)變化，并經(jīng)過統(tǒng)計得到車牌字符的特征如下所示。單個字符特征：字符“1”的高寬比大于3.0，而其他字符的高寬比屬于[1.5,3.0]，并認(rèn)為高寬比小于1.5的字符一定存在粘連。字符串的整體特征：各個Region的大小相等；除了KeyGap，Gap的大小相等，KeyGap的寬度是Gap的3倍；Region與Gap處于同一高度上；KeyGap右側(cè)的Region是均勻排列的。車牌字符切分車牌字符切分分傾斜校正、水平切分和垂直切分。如圖1所示，實線框內(nèi)是整個系統(tǒng)的詳細(xì)工作流程，3個虛線框內(nèi)分別是3個環(huán)節(jié)的工作流程。傾斜校正實際采集的車牌圖像中通常無法避免會有一定角度的傾斜，這對車牌上下邊框的去除帶來了很大的影響，所以必須對車牌進(jìn)行傾斜角度估計和校正，以便準(zhǔn)確得到車牌邊界?？紤]到車牌邊框有銳利的水平邊緣信息，首先對車牌圖像做Sobel算子[3]的水平邊緣檢測，然后采用最大類間類內(nèi)距離比方法[5]將邊緣圖像二值化。再對二值的邊緣圖像做直線Hough變換，找到累計數(shù)組中最大值所對應(yīng)的直線，認(rèn)為它的角度是車牌的傾斜角度。最后，對車牌圖像做相應(yīng)角度的切錯變換，即可校正傾斜的車牌。實驗證明，這種方法有很好的效果，如圖中(a)，(b)所示。(a)(b)水平切分水平投影切除邊框首先將彩色圖像灰度化，然后采用最大類間類內(nèi)距離比方法將圖像二值化，結(jié)果如下圖(c)所示。多數(shù)圖像的邊框與字符有著一定距離，那么對二值圖像進(jìn)行水平投影，找到相應(yīng)的波谷即可切除上下邊框但是對于邊框與字符相連的車牌圖像，這種方法無效，如下圖(a)，(b)所示。(a)(b)(c)(d)反色水平投影再次切除邊框?qū)D像反色，白色的邊框與字符變成黑色，而字符間的間隙變成白色。再做水平投影切除邊框，即可粗略的將邊框切掉。由上圖(c)，(d)可看到，反色水平投影切分可去掉大部分邊框，但依然有殘留的小部分邊框。因為切除了粘連在字符上的大部分面積不可忽略的邊框，所以雖然切除的不精確，但這一步對保證字符識別的正確率有很大貢獻(xiàn)。聚類分析擬合字符邊界搜索連通區(qū)域，對高寬比不小于1.5的連通區(qū)域的高度做最大最小聚類法［4］聚類。找出具有最多樣本的類，并對它們的最小包圍矩形的上下界做直線的最小二乘擬合。然后去掉擬合直線以外的部分圖像，以及高度較小的連通區(qū)域。如上圖(d)所示，由于字符“2”，“7”，“5”是符合單個字符特征的字符，所以在做邊界擬合的時候，利用它們的高度和位置信息，切除了殘留的邊框，結(jié)果如下圖(d)所