MATLAB实现车牌识别.pdf

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1、第27卷第11期怀化学院学报Vo1．27．No．1l2008年11月JOURNALOFHUAIHUAUNIVERSITYNOV．，2008一种改进的车牌字符分割算法及Matlab实现欧卫华(怀化学院数学系，湖南怀化418008)摘要：针对传统分割法在分割含有“u⋯‘H”字符l车牌时的不足，提出了一种改进的基于垂直投影特征值的分割算法．预处理中提出的细化后投影找边框中心位置的方法有效地去除了边框，同时在分割中提出的基于投影特征值的分割方法解决了传统投影法将“u⋯‘H”字符分割成两部分的缺点．实验结果表明，该方法能够快速找到字符之间的最优分割点，准确率高，抗干

2、扰能力强，在实际应用中取得了很好的效果．关键词：车牌识别；字符分割；垂直投影；特征值中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1671—9743(2008)ll一0042—03细化后投影找边框中心位置的算法．其基本思想如下：1引言对牌照边框中噪声、光照等原因造成小黑洞、小裂痕近年来，随着交通现代化发展的要求，智能交通选择适当的结构算子进行必要的形态学填充；采用形系统越来越受到人们的重视．车牌自动识别系统是智态学细化操作来细化牌照字符直至不能细化为止，这能交通系统的重要组成部分，在交通管理方面有着重里采用的是Matlab图像工具箱中bwmorph_8

3、方法；对得要的应用价值．一般来说，车牌自动识别系统由车牌到的细化图进行水平和垂直的投影，根据边框的宽度获取、车牌定位、字符分割和字符识别四个部分．文在一定范围内这一先验知识找到具体边框的位置．按献[7]提出了一种基于投影图特征值的分割算法，但上述方法得到的效果图如下：该方法在分割含有“u”“H”字符车牌时容易将这两个字符分割成两部分．本文在详细分析了车牌特征的基础上提出了一种改进的基于垂直投影和特征值的分割方法．具体做法是先对从车牌图像中定位好的车牌进行二值化、底色统一、去边框等预处理，然后根据预处理后的牌照垂直投影图，定义了一个基于车牌特征的特征值，利用

4、车牌牌照垂直投影图和特征值，得到了一种简单实用的算法，并对车牌字符中有字母u和没有字母U的情况进行了实现．实验表明，该算法分割效果非常好，很好的解决了文献[7]中的问题．2预处理算法预处理是分割和识别的基础，预处理的好坏直接影响识别的正确率．该预处理主要由车牌定位、二值化、归一化、去边框四个步骤．(1)车牌定位．采用文献[4]中提到的基于彩色车图4去边框后的图牌图像牌照定位算法的改进方法．(2)二值化．采用最大类间方差法即Otsu法．3车牌字符分割(3)归一化．各种不同颜色的牌照经过二值化后都车牌字符分割是指将单个字符从车牌图像中分离被处理为白底黑字或是黑

5、底白字的牌照．为了便于后出来．字符分割的正确与否直接影响到字符识别的正续的字符分割，此处都归一化为黑底白字．确率，是车牌识别系统中最重要也是难度最大的部分．(4)去除边框，包括水平和垂直边框．本文提出了其难点主要体现在：①车牌图像的多样性．即使对车收稿日期：2008—09—17基金项目：湖南省教育厅资助科研项目(07C507)．作者简介：欧卫华(1979一)，男，湖南衡阳人，怀化学院讲师，主要研究计算智能与信息处理等第27卷第11期欧卫华：一种改进的车牌字符分割算法及Matlab实现·43·牌做了统一的预处理，也不能完全对所有类型的车牌其中，表示nWidt

6、h车牌图像的宽度，proj[i]表示图像图像都产生非常好的效果．②二值化不理想．经过预处第i列上所有像素点的灰度值之和，表示一个常量，理的二值化牌照，虽然已经去除了水平、垂直边框的round()函数表示对数值取整．其主要思想是：把二干扰，但是个别图像仍可能存在柳钉的干扰．对黑底值化图像矩阵中每列像素值相加，从而得到一个1×白字二值化车牌进行垂直投影时，白色字符本身所占nWidth的数组．这个数组投影到坐标上，就得到牌照的的白色的宽度有差别．如数字1比数字9所占的白色垂直投影图；将这个数组中的值相加后除以nWidth，即的宽度要小；还有像’u’、’H’这样字

7、母其垂直投影是数组的均值；这个均值乘以一个常系数后再取整数有中间凹陷的特点，分割的时候很容易把他们分割成就得到了TZZ．不同的值使得TZZ的大小不同，小的几个部分．这些都增加分割的难度，本文通过定义特值会使TZZ接近投影图的底部，大的值会使TZZ靠近征值较好地解决了该问题．投影图的中上部，由任何一个分割点都只可能在小于特3．1特征值的定义征值的范围内这一规律，在分割时通过选择不同的．：【值经过预处理的车牌都是黑底白字的二值化图像，则可以很好的避免将含有“u”“H”字符车牌分割成从垂直投影图可以看到明显的波峰波谷交替特点．本两部分，因此值的选择是该算法能否有

8、效的关键．而文定义了一个特征值函数TZZ来描述此特点，TZZ的文献