一種車牌字符分割算法的技術(shù)研究

鐘彩+趙武初+王金容+楊興耀

摘要：車牌字符是車牌的關(guān)鍵，主要完成對(duì)車輛相關(guān)信息的記錄，而字符分割在車牌管理和識(shí)別中具有不容忽視的作用，其作用結(jié)果對(duì)車輛識(shí)別的效果影響明顯，但是，實(shí)際字符分割中，會(huì)受到一些外界干擾的制約，如車牌照的傾斜、光照不均等。本文提出一種基于垂直投影和先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合的算法對(duì)車牌字符進(jìn)行分割，先對(duì)車牌圖像進(jìn)行中值濾波，再進(jìn)行垂直差分，減小左右邊框的影響，根據(jù)車牌的先驗(yàn)知識(shí)形成一個(gè)可變長(zhǎng)的字符模板匹配的脈沖濾形，定位出第一個(gè)字符位置，隨著模板長(zhǎng)度的不斷變大，得出每個(gè)字符的坐標(biāo)，通過實(shí)驗(yàn)，該方法能有效地對(duì)車牌字符進(jìn)行精確的分割，達(dá)到了較好的實(shí)驗(yàn)效果。

關(guān)鍵詞：字符分割；垂直投影法；先驗(yàn)知識(shí) ；車牌識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）31-0183-02

1 引言

城市交通的完善為車輛的運(yùn)行提供的基礎(chǔ)，也進(jìn)一步地增加了城市車輛的數(shù)量，這也就給城市車輛管理帶來一些不便。車輛識(shí)別系統(tǒng)主要是根據(jù)車輛的車牌完成對(duì)車主相關(guān)信息的調(diào)用和讀取，還能完成對(duì)車輛的定位。字符分割對(duì)車牌識(shí)別的作用顯著，如果字符分割的效果不夠理想，就會(huì)引起的車牌識(shí)別和定位出現(xiàn)失誤。故此，需要借由的一種新型的車牌字符分割算法技術(shù)，完成對(duì)這些不良因素的控制，保障識(shí)別的真實(shí)性。

現(xiàn)階段，城市交通中的智能監(jiān)控系統(tǒng)的范圍日漸擴(kuò)大，可以全面完成對(duì)城市交通的監(jiān)控和管理。對(duì)于車牌識(shí)別，如果不能有效地完成識(shí)別，必然不能對(duì)車輛完成定位和管理工作。國(guó)內(nèi)的車牌主要是由漢字英文字母和數(shù)字這些部分構(gòu)成。但是，受到人為因素和剮蹭、光照等因素的影響，導(dǎo)致的車牌識(shí)別的結(jié)果不夠準(zhǔn)確，甚至可能會(huì)出現(xiàn)失誤的情況，嚴(yán)重影響相關(guān)服務(wù)和管理工作。本文采用基于垂直投影的分割算法技術(shù)，完成對(duì)不同情況下的字符分割，并可以擺脫這些不良因素的干擾，確保車牌識(shí)別的準(zhǔn)確性。再通過相關(guān)實(shí)驗(yàn)完成對(duì)基于垂直投影的分割算法的檢驗(yàn)，經(jīng)過檢驗(yàn)結(jié)果的導(dǎo)致，該算法切實(shí)能夠完成對(duì)不同干擾情況下的車牌識(shí)別，具有較高的實(shí)用價(jià)值，值得推廣實(shí)踐。

2 垂直投影法

2.1 車牌字符分析

國(guó)內(nèi)的主要是由字母、漢字和數(shù)字構(gòu)成，共有7個(gè)字符，且采用統(tǒng)一規(guī)格，達(dá)到便利識(shí)別的目的，其中車牌字符的具體參數(shù)如下表1所示。

車牌字符作為車輛識(shí)別的重要部分，其規(guī)格必須按照歸家統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行應(yīng)用。另外，車牌在實(shí)際的應(yīng)用中，可能會(huì)受到一些外界因素的干擾，導(dǎo)致車牌字符的出現(xiàn)識(shí)別不佳的情況，其中這些因素主要有：光照問題；安裝問題和字符分割問題。

2.2 垂直投影法的原理

本文的車牌字符分割算法技術(shù)是建立在垂直投影法的基礎(chǔ)上，垂直投影法主要是將經(jīng)過的處理的灰度圖進(jìn)行灰度垂直投影，并對(duì)相關(guān)圖像進(jìn)行觀察。通過的對(duì)車牌的灰度圖像的垂直投影，可以得到7個(gè)的區(qū)域，而這7個(gè)區(qū)域內(nèi)部則代表的車牌的基本字符，想要得到的具體的字符情況，只需要對(duì)的所有字符的左右邊界即可。其中獲取的字符邊界主要是借由的字符區(qū)間內(nèi)部的白色像素個(gè)數(shù)的波谷，借由這類方式，即可完成對(duì)字符邊界的獲取。鑒于垂直投影法的效果可靠，能夠完成對(duì)車牌字符的分割，故此，可以有效地應(yīng)用到的車牌字符分割中。

其中垂直投影實(shí)際的應(yīng)用中，主要的是按照橫向投影的方式，由左向右側(cè)展開檢測(cè)，并將黑色像素設(shè)為0，白色為1。通過對(duì)檢測(cè)結(jié)果中1的個(gè)數(shù)分析，就可以得到的車牌中白色像素的基本情況。鑒于車牌中白色像素所占的區(qū)域少，可以采用波谷作為邊界，從而完成邊界的獲取。但是，這類方式對(duì)車牌的字符分割的仍舊存在一些不足，需要對(duì)其進(jìn)行改善。本文采用先展開垂直投影的方式，先得到圖像，并先進(jìn)行域值的定義，定義域值為T，如果投影的值

2.3 垂直投影法的實(shí)現(xiàn)過程

車牌定位后，提取了車牌的特征值，就能找到垂直投影的分割線位置，具體步驟如下

⑴分別設(shè)定參數(shù)與，完成對(duì)字符寬度的計(jì)算，公式如下：

⑵根據(jù)上述公式的基本情況，完成對(duì)的計(jì)算和分析。計(jì)算得出后，需要合理的對(duì)垂直投影特征函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，具體的計(jì)算公式如下：

⑶借由垂直投影的特征函數(shù)，可以完成求出特征值和垂直投影，結(jié)合如下公式，完成對(duì)的分割線的選擇。

⑷上述步驟的分割線等參數(shù)求解完成后，需要合理的對(duì)間距進(jìn)行的選擇，了解最大間隔位置P的具體情況。其中分割區(qū)域的特征主要包含投影數(shù)量、規(guī)格等信息。

⑸最大間隔的位置P獲取完成后，需要完成對(duì)最大間隔特征的提取，結(jié)束后，對(duì)兩個(gè)信息的進(jìn)行同時(shí)應(yīng)用，從而完成對(duì)車牌字符的分割。采用垂直投影—先驗(yàn)知識(shí)結(jié)合的方法分割字符，可以有效地減少各類干擾因素的對(duì)圖影像的影響，且投影效果良好，及時(shí)的車牌受到一定程度的損壞，也可以完成對(duì)字符的分割，進(jìn)而為車牌的識(shí)別提供基礎(chǔ)，保障識(shí)別的質(zhì)量。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

對(duì)停車場(chǎng)車輛車牌、高速公路路口抓拍的車牌以及公路行駛車輛抓拍的車牌進(jìn)行測(cè)試，這也是目前字符分割普遍采用的方法。其中停車場(chǎng)車牌可以實(shí)現(xiàn)99%以上的分割正確率，其余2種的分割正確率也在98%左右，對(duì)字符進(jìn)行分割，為了達(dá)到改善識(shí)別的效果，還需要對(duì)字符的寬度因素進(jìn)行考慮。但該方法在研究過程中也存在缺陷，就是當(dāng)字符褪色嚴(yán)重或有干擾信息時(shí)會(huì)影響分割的質(zhì)量。

本文通過運(yùn)用垂直投影法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)車牌圖像庫(kù)中的圖像進(jìn)行字符測(cè)試，圖庫(kù)中共有60幅圖（400個(gè)樣本），其中35幅作為訓(xùn)練集（320個(gè)樣本）；25幅圖作為測(cè)試集（280個(gè)樣本）。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效完成對(duì)不同影響因素下的車牌識(shí)別情況，可以解決拍攝到的車牌圖像出現(xiàn)模糊不清的問題，但算法存在某些局限性，故此，需要進(jìn)一步的對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行研究和分析，從而推動(dòng)車牌識(shí)別的效果和質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1] 段娜，劉力政.基于最大間隔符號(hào)特征的車牌字符分割算法[J].西安科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（9）.

[2] 姜周恩.車牌字符分割算法研究[J].遼寧師范大學(xué)，2010（6）.

[3] 傅建強(qiáng)，馮瑞.基于條件隨機(jī)場(chǎng)的低圖像質(zhì)量車牌字符分割[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2013（10）.

[4] 陸建華.基于垂直投影與卷積相結(jié)合的車牌字符分割算法[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代，2013（11）.

[5] 潘中杰，譚洪舟.模板匹配和垂直投影法相結(jié)合的一種新的車牌字符分割方法[J].應(yīng)用技術(shù)，2010（4）.

[6] 周開軍，陳三寶，徐江陵.復(fù)雜背景下的車牌定位和字符分割研究[J].計(jì)算機(jī)工程，2008（2）.