一種基于先驗知識約束的車牌字符分割新算法*

方興林，方云樓

(1.黃山學院經(jīng)濟管理學院，安徽黃山 245041;2.安徽醫(yī)科大學衛(wèi)生管理學院，合肥 230032)

1 概述

車牌識別(License Plate Recognition，LPR)是智能交通系統(tǒng)中的一個非常重要的研究課題，它涉及模式識別、計算機視覺以及數(shù)字圖像處理等理論知識，可以廣泛應(yīng)用于高速公路不停車收費、大型停車場管理、智能小區(qū)車輛出入管理等眾多領(lǐng)域。一般來說，一個完整的車牌識別系統(tǒng)包括4個主要部分，即圖像采集、車牌定位、字符分隔和字符識別，主要從車牌識別的核心技術(shù)出發(fā)，重點研究車牌字符分割算法。

在準確定位車牌的前提條件下，字符分割結(jié)果的好壞直接決定了后續(xù)字符識別的精度。車牌字符分割的主要任務(wù)就是將定位后的車牌區(qū)域內(nèi)的字符按順序逐個分割出來，為后續(xù)字符識別步驟做準備。由于車牌圖像大多采集于露天自然環(huán)境，受光照影響較大，再加上車牌自身灰塵污損等原因，目前很難找到一種通用的分割方法，常見的主要有垂直投影法［1］、模板匹配法［2］和連通域法［3，4］。垂直投影法即沿水平方向計算每一列屬于車牌字符的像素數(shù)量，這樣字符在水平方向的投影會在字符的間隙處取得局部最小值，因此字符的正確分割位置應(yīng)在上述局部最小值附近。垂直投影法程序邏輯設(shè)計簡單，運行時間短，易于實現(xiàn)，然而對車牌字符的粘連問題處理的不是很理想，在解決一些不連通的漢字時也存在顯著不足。模板匹配法充分利用了車牌字符等寬、排列規(guī)則的特點，設(shè)計車牌字符串模板，通過模板匹配確定字符位置，該方法雖然具有較好的字符分割效果，但是這種方法比較復雜，導致處理時間較長，實時性差，此外如何設(shè)計匹配模板是一個難點。連通域法通過掃描目標像素的若干相鄰像素后按照一定的準則確定目標像素和相鄰像素之間的連通關(guān)系并進行標記，從而提取出各個分離的連通區(qū)域。連通域法對噪聲、圖像傾斜不敏感，適合識別有大量數(shù)目連通域的圖像，因而得到廣泛應(yīng)用。然而傳統(tǒng)的連通域法按照自上而下，從左到右的順序開始掃描二值化后的車牌圖像，當掃描到第一個白色像素點時，將該像素作為區(qū)域生長的種子點進行8方向或4方向的鏈碼跟蹤，并將跟蹤的結(jié)果作為一個數(shù)組存放起來，連通域提取法需要遍歷所有圖像像素點，計算時間較長，難以滿足實時系統(tǒng)的需求。

針對上述問題，在此充分利用中國現(xiàn)行通用車牌字符排列規(guī)律和幾何特征，結(jié)合已知的先驗知識，提出了一種改進的基于連通域的字符分割方法?；趯嚺谱址捅尘暗南闰炛R的分析，改進了迭代求圖像最佳分割閾值的算法，使得二值化后的車牌圖像更清晰和精確;恰當?shù)乩孟闰炛R，對傳統(tǒng)的連通域法進行適應(yīng)性改進，使得字符分割更準確，對各種質(zhì)量的車牌圖像適應(yīng)性更強。

2 算法原理

2.1 預處理

經(jīng)過了車牌定位后所提取的車牌區(qū)域圖像，往往由于圖像采集設(shè)備的拍攝角度、光照等因素的影響，還不能直接進行字符分割，需要進行必要的分割前的預處理操作，預處理對于車牌字符分割及字符識別都非常重要，好的預處理算法可以有效提高正確率［5］。預處理操作主要涉及圖像尺寸歸一化、彩色圖像的二值化以及去除車牌邊框和鉚釘?shù)忍幚聿襟E。

2.1.1 尺寸歸一化

由于拍攝時圖像采集設(shè)備與車輛之間的距離、角度以及車輛自身體積大小的不同，再加上拍攝時車輛高速移動等原因，使得捕獲的最終車牌圖像的尺寸大小不一樣，這給車牌字符分割帶來了較大的不利影響?；诖?，首先將車牌圖像的尺寸歸一化為160×40像素，實驗證明，在此尺度上車牌圖像字符分割的效果最好［6］。

2.1.2 二值化

二值化的目的是將車牌圖像中的字符與背景分別用白色和黑色像素點來表示。雖然在車牌識別技術(shù)中將彩色車牌圖像轉(zhuǎn)換為黑白二值圖像會丟失車牌部分色彩信息，但是對車牌中的字符信息幾乎沒有影響，而且二值圖像處理的信息量遠比彩色圖像少，在不影響精度的前提下，極大地提高了處理速度。

字符圖像二值化結(jié)果即字符的清晰程度取決于閾值的選取，當選取的閾值太小時，會造成字符粘連，然而當閾值選取太大時，會造成字符斷裂。圖像二值化閾值的獲取方法很多，常用的有直方圖法、最大類間方差法、共生矩陣法等。由于車牌不可避免的會受到噪聲(污染、缺損、曝光不均等因素)的干擾，單一固定的閾值難以滿足系統(tǒng)普適性的要求，因此采用迭代法動態(tài)的求取閾值。迭代法原理如下:

Step1:求出圖像最小灰度值和最大灰度值，分別記為Vl和Vh，則初試閾值Th0:

Step2:根據(jù)閾值Th0將圖像分割成前景圖像和背景圖像，分別求出兩者的平均灰度值A(chǔ)Vf和AVb:

式(1)中，V(i，j)是圖像上(i，j)點的像素值，Nf和Nb分別是前景圖像和背景圖像的像素點總個數(shù)。

Step3:求出新閾值Thk:

如果Thk=Th0，則Thk即為最終閾值，迭代結(jié)束，否則轉(zhuǎn)到Step2繼續(xù)迭代。

傳統(tǒng)的迭代求閾值法基于圖像自身的圖像灰度值的分布特點，進行多次迭代，使得最終的閾值是最優(yōu)的，具有很強的穩(wěn)定性和自適應(yīng)性。然而最終的二值化閾值一般要經(jīng)過多次迭代，計算量大，處理時間長，如果能加入一定的約束條件，減少迭代次數(shù)，將提高二值化的處理速度。基于此，依據(jù)先驗知識，車牌中字符所占像素點的比例大約為20%［6，7］，先將所有像素點的灰度值降序排序，Th0的取值為灰度值排在20%左右的灰度值，這樣就避免的傳統(tǒng)迭代法初始閾值Th0取值的盲目性，從而減少了不必要的迭代次數(shù)，縮短了二值化處理的時間，實驗取得了較好的效果，如圖1所示。

圖1 車牌灰度圖和二值化圖

2.1.3 去除鉚釘和邊框

通過對二值化后的車牌圖像進行數(shù)學形態(tài)學的開閉運算［8］，將車牌上的鉚釘和灰塵等面積較小的干擾因素去掉，通過水平和垂直投影操作［2］，去除四周的邊框。結(jié)果如圖2所示。

圖2 去除邊框與鉚釘后的效果圖

2.2 車牌字符分割

對于任何一個標準的車牌，在理想狀態(tài)下，車牌上除了第一個漢字之外，其他的6個字符(數(shù)字或字母)在車牌二值圖像上的像素(此時為白色像素點)構(gòu)成了一個獨立的連通域，基于此先驗知識的分析，只要得到每個連通域的行列起始和終止位置，并由此構(gòu)成一個最小外接矩形區(qū)域，就能快速地實現(xiàn)字符分割。而對于第一個漢字，由于部分漢字的不連通性，如“皖”、“川”、“吉”等，會形成兩個或多個連通域，對此漢字的處理，后文再做具體分析。

傳統(tǒng)的基于連通域提取的車牌分割算法確定連通域行列起始位置需要自上而下縱向行遍歷掃描二值化后的車牌圖像像素點，找到屬于字符的第一個像素點，以此為連通域起始點，按照區(qū)域生長算法完成字符區(qū)域的提取。該類算法雖能比較準確地分割出車牌字符，然后遍歷整幅圖像，計算量太大，難以滿足實時性要求，后續(xù)有研究者對此類算法進行了改進，降低了計算量，縮短了處理時間［3］，然而其改進原理終究還是局限于圖像本身的像素信息，將傳統(tǒng)的遍歷鄰域8個像素點降低為遍歷鄰域的3個像素點，因此處理時間縮短還是很有限。其實，車牌上的字符排列規(guī)律信息是已知的，如果能夠充分利用字符的排列信息，將能夠有助于快速定位字符，進而實現(xiàn)快速分割，正是基于這一點展開字符分割研究。

目前，我國現(xiàn)行的通用車牌標準格式:PiCi·X1X2X3X4X5，其中Pi是一個中文漢字，取值為各省、直轄市和自治區(qū)的簡稱;Ci是一個英文字母，代表著地級市的名稱;X1、X2、X3、X4、X5是英文字母或阿拉伯數(shù)字，Ci和X1之間有一個實心小圓點。車牌字符總長度為409 mm，其中單個字符寬度為45 mm，高度為90 mm，Ci和X1之間間距為34 mm，其中間的小圓點寬度為12 mm，其他字符間間距為12 mm［5］，車牌字符排列順序如圖3所示。

圖3 車牌字符排列示意圖

利用車牌字符固定寬度、間距的固定比例關(guān)系等先驗知識為約束條件，采取如下步驟確定字符邊界，提取單一的字符。

Step1:計算字符Ci的起始位置。經(jīng)過了預處理之后，車牌圖像上只單純的剩下7個字符，經(jīng)過了車牌尺寸歸一化后，車牌變成了160×40像素大小，因此依據(jù)先驗知識，可以計算出Ci起始位置的橫坐標Xa。

自下而上遍歷x=Xa這條垂直分割線上的像素點，找到第一個白色像素點，并以此白色像素點為起始點，按照區(qū)域生長算法尋找該字符完整連通域，從而分割出該字符?？紤]到車牌區(qū)域定位以及預處理過程中的誤差，為了能夠準確找到字符起始像素點，設(shè)置閾值δ，使得垂直分割線x=Xa+δ，δ取值為2。

Step2:依據(jù)先驗知識，按照Step1的原理依次算出X1、X2、X3、X4、X5是的起始位置，進而分割出后續(xù)的五個字符。

Step3:針對第一個中文漢字，考慮到部分漢字不連通性，不能按照Step1完成字符分割。然而經(jīng)過了Step1和Step2之后，車牌圖像上只剩下第一個漢字字符了，因此結(jié)合車牌字符排列規(guī)律和寬度先驗知識，大致確定漢字所在區(qū)域，在該區(qū)域內(nèi)合并所有的連通域，完成漢字字符的提取。

經(jīng)過上述三個步驟后，最終字符分割的結(jié)果如圖4所示。

圖4 字符分割結(jié)果

3 結(jié)論

為了進一步縮短車牌字符分割的處理時間，在分析了現(xiàn)有的典型字符分割算法后，在此另辟蹊徑，在充分分析車牌二值圖像像素分布特征的基礎(chǔ)上，加入車牌構(gòu)造的先驗知識，改進了傳統(tǒng)的迭代二值化算法，大大減少了迭代次數(shù)，縮短了預處理時間，同時改進了傳統(tǒng)的基于連通域的字符分割算法，無需遍歷所有像素點就能夠快速定位字符的起始列位置，大幅降低處理的時間。

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