基于投影特征值的车牌字符分割算法

基于投影特征值的车牌字符分割算法 ? 256?计算机应用研究2006薤 基于投影特征值的车牌字符分割算法串 迟晓君,孟庆春 (1.中国海洋大学计算机科学系,山东青岛266071;2,清华大学智能技术与系统国家 重点实验室,北京100084) 摘要:在车牌先验知识的基础上提出了一种基于垂直投影特征值的分割方法.大量 实验明,该算法能够快 速找到字符之间的最优分割点,并自动去除车牌垂直边框和其他噪声点的干扰,适 用于各种质量的车牌图像,分 割准确率较高. 关键词:车牌"iYOJ~】;字符分割;特征值;垂直投影;先验知识 中图法分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1001—3695(2006)07—0256—02 CharacterSegmentationofLicensePlateBasedonProjectionandEigenvalue CHIXlao-jun',MENGQing-chun' (1.Dept.ofComputerScience,OceanUniversityofChina,QingdaoShandong266071,China;2.StateKeyLab.oflntelligent^Mf& Systerns,TsinghuaUniversity,Beijing100084.China) Abstract:Thealgorithmcannotonlylocatethemostaccuratepointbetweencharactersquickl y,butalsoovemometheinter- ferenceofimagenoisesandplatefame.Theexperimentresultsshowthegoodperformanceofthesegmentationalgorithm. Keywords:LicensePlateRecognition;CharacterSegmentation;Eigenvalue;VerticalProjection;PriorKnowledge 近年来,随着交通现代化发展的要求,智能交通系统越来 越受到人们的重视.车牌自动识别系统是智能交通系统的重 要组成部分,在交通管理方面有着重要的应用价值.传统上一 般把车牌自动识别系统分为三个部分:车牌定位,字符分割和 字符识别_】.].摄取的汽车图像由于处在实际环境中,不可避 免地要受到天气,光照,观察点(即摄像机的角度,位置)等的 影响,经过定位后仍然会存在各种各样的噪声.因此,准确的 分割对于后面的识别环节有直接的影响. 我们提出的这种新的车牌字符分割算法,就是针对第二部 分——字符分割问题提出的.先对定位后的车牌图像进行二 值化,统一底色等预处理,然后根据预处理图像垂直投影图的 特点,我们提出了一个特征值,由车牌图像的先验知识和此特 征值相结合来进行字符分割.传统的车牌字符分割方法 有垂直投影法,利用Hough变换的方法,基于聚类分析的方法 以及质量退化法等.但这些方法有的分割率较低,适应性差, 稍有干扰便难以分割,有的计算量太大,难以满足系统实时性 的要求.我们提出的这种基于特征值的分割算法能有效地克 服原始车牌图像中光线不均,车牌倾斜,污损等不利因素的影 响,在预处理阶段将车牌图像统一为黑底白字,提高了分割效 率.自适应性非常强,对质量不齐,尺寸不一,色彩不同的车牌 图像都能有效分割.算法中提出的特征值又充分地利用了车 牌的先验知识.使分割的位置更加准确. 1算法原理 1.1预处理 预处理对于车牌字符分割非常重要,好的预处理算法可以 收稿日期:2005-06-O1;修返日期:2005-08-07 基金项目:山东省自然科学基金资助项目(Y2002G18) 有效提高分割正确率.该预处理过程包括如下三个步骤: (1)图像二值化.二值化算法采用浙江大学张引提出的 CASDA算法. (2)统一为黑底白字.各种颜色的车牌图像经过二 值化后都会为白底黑字或者黑底白字.对二值化图像进行纹 理分析,根据黑点所占的比例关系将图像统一为黑底白字. (3)去除水平边框.定位后的车牌图像不可能恰好精确 在边框位置,这个步骤会去除水平边框的干扰,垂直边框在后 面的垂直分割过程中将会自动去除.在这一步骤中还可以做 一 次结构闭运算以消除图像中孤立,散乱的干扰点,并能使笔 画线条连续. 1.2基于投影图特征值的垂直分割算法 1.2.1特征值的提出 经过预处理后的车牌图像都是黑底白字的二值化图像. 作其垂直投影图,定义特征值的取值公式为 ndthl TZ=round(A((?proj[]/nWidth)(1) 'U 其中,nWidth表示车牌图像的宽度,proj[i]表示图像第i列上 所有像素点的灰度值之和,A表示一常量参数(在实验中A取 值为0.5),round()函数表示对数值取整.如图1所示,投 影图中的红色直线即为特征值. 翻囹圆(丑)(b)(c) 图1特征值的选取 从图1可知,特征值所表示的意义是:从任何一个分 割点开始,经过一个超越特征值的波峰后找到的第一个满 足限定条件的波谷值即为下一个分割点的位置.大量的实验