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车牌识别一体机字符识别分割法

文章出处:责任编辑:人气:-发表时间:2015-08-07【

  车牌识别一体机里的系统是智能交通系统的核心组成部分,在安全交通部门的违章检测、智能停车场管理、高速公路自动收费等方面起到非常重要的作用.车牌识别系统包含车牌定位、字符分割、车牌字符识别三个部分,车牌字符分割问题是车牌识别的关键技术之一。

  1。垂直投影法

  垂直投影法利用了字符块在垂直方向上的投影必然在正确的分割位置上(即字符或者字符内的间晾处)取得了局部最小值,且这个位置要满足车牌照字符规则和字符尺寸限制,对车牌照区域作垂直方向上投影,首先在水平方向上从左至右检测各坐标的垂直投影数值,当找到第一个局部最小值点的时候,认为这个点是最左面字符的边界,然后在水平方向上从右至左检测坐标的垂直投影效值,当找到第一个局部最小值点的时候,认为这个点是最右面字符的边界,得到两边字符的边界之后,用同样方法可以找到每个字符的边界,如果单纯采用垂直投影法进行车牌字符分割·根容易产生字符切分过度的现象,即将一个字符切分成了两块.因为有的字符的中间部分有可能会出现局部的极小值点,如汉字中的“川”.英文字符中的“M”,这些字符都很可能披过度切分,因此采用垂直投影法一定要首先确定好切分宽度阈值和投影最小值的标准,而它们的取值对于实际情况的依赖较强,并不容易确定。

  2.连通区域法

  采用基于连通域的切分方法是利用了每个字符或字符的一部分构成连通域的特性,把这些连通域切分出来,也就切分出了车牌字符,因为通常情况下车牌上的字符除汉字外,其它的部是字母或数字,它们在理想状态下是全连通的,这样就可以使用连通域的方法来对车牌字符进行分割。而第一个字符可以利用其与后续字符的相对关系,捧列规则等信息实现切分。但在实际情况中,车牌区域内往往存在着很多的噪声区域,这些区域与车牌中的字符线条粘连在一起,使字符的连通域特性变得很不规范,甚至有的时候车牌中的很多字符与车牌上下边框粘连成一个很大的连通区域,如果仍然使用连通区域法进行车牌识别一体机状元彩票官网车牌字符分割将报难得到令人满意的结果。

  3.静态边界法

  静态边界法认为定位阶段提取的车牌区域就是车牌的精确位置,即车牌的边界已经准确地定位,车牌识别一体机利用车牌本身存在的模板特征来分割车牌,但是事实上这对于车牌定位阶段的要求过高,因为定位阶段所能得到的区域边界很难恰好是真正的车牌边界,这就使得应用其进行字符分割的误差较大.有时分割结果可能产生偏移,严重地影响了分割的准确性,而且一旦出现偏移,分割得到的所有字符图像都将是错误的,这时识别结果的可信性将难以保障,但是如果在此基础上加之动态的边界匹配规则,分割准确率会大大的提高,因此本文提出了基于多尺度模板匹配的车牌字符分割方法.

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