基于垂直投影法的车牌字符分割算法设计讲解.docx

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基于垂直投影法的车牌字符分割算法设计讲解

毕业论文（设计）

学院:

计算机科学学院

专业:

软件工程年级:

题目:

基于垂直投影法的车牌字符分割算法设计

学生姓名:

学号:

指导教师姓名:

职称:

年月

XXXX大学本科毕业论文（设计）原创性声明

本人郑重声明：

所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：

年月日

基于垂直投影法的车牌字符分割算法设计

摘要：

车牌识别系统在现代社会有着广泛应用，而车牌字符分割是其中的一项关键技术。

本文针对车牌字符分割算法做了较为深入的研究。

首先，要想正确的分割车牌图像，必须得到质量较好的车牌二值化图像。

所以，本文对车牌字符分割的预处理部分进行较为深入的研究，尤其是车牌图像二值化后的去噪处理。

传统投影法对车牌图像要求比较高，容易受到噪声的影响，从而造成分割字符的粘连与断裂。

针对传统投影法的不足，文章提出一种基于垂直投影法的改进的字符分割算法，该算法可以有效地识别车牌字符。

该方法抗干扰能力较强，能有效的减少字符粘连与断裂，分割准确度较高。

关键词：

车牌识别；二值化；字符分割；垂直投影法

Verticalprojection-basedlicenseplatecharactersegmentationalgorithmdesign

Abstract：

Licenseplaterecognitionsystemhasawiderangeofapplicationsinmodernsociety,thelicenseplatecharactersegmentationisakeytechnology.Inthispaper,thelicenseplatecharactersegmentationalgorithmtodoamorein-depthstudy.Firstofall,inordertocorrectsegmentationoflicenseplateimagemustbeofgoodqualitylicenseplatebinaryimage.Somorein-depthstudyofthepre-processingpartofthelicenseplatecharactersegmentation,especiallyafterthelicenseplateimagebinarizationdenoising.Traditionalprojectiononthelicenseplateimagerequiresrelativelyhigh,easilyaffectedbynoise,resultinginasplitcharacteradhesionandfracture.Forthelackoftraditionalprojectionmethod,thepaperpresentsasegmentationalgorithmbasedontheimprovementoftheverticalprojectionofthecharacters,thealgorithmcaneffectivelyidentifythelicenseplatecharacter.Stronganti-interferenceabilityofthemethod,whichcaneffectivelyreducethecharacteradhesionandfracture,splithighdegreeofaccuracy.

KeywordsLicensePlateRecognition;binarization；Charactersegmentation;Verticalprojection

第一章绪论

随着世界经济的快速发展，以及汽车制造技术的提高，使得汽车迅速成为人们日常生活中的一个必需品。

这造成全球的汽车数量猛增，而随之也导致城市的交通压力越来越大，城市的交通状况也因此得到了更多的关注。

如何有效地对交通进行管理，也成为各国政府和相关部门所关注的焦点和热点。

针对这些问题，人们开始将计算机技术、通信技术、计算机网络技术和自动化信息处理等很多新的科学技术用于交通道路的监视和管理系统，以此提高车辆管理和运输的效率。

它主要是通过对过往车辆实施检测，提取有关的交通数据来达到对交通的监控、管理和指挥。

车牌自动识别技术[1]是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。

它以计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术为基础，建立运动车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等，并着重解决高速车辆图像的获取及清晰度问题。

本文是在以往的车牌分割算法[2]的基础上介绍了车牌识别技术中的一种字符分割算法，该算法是针对一种已有的字符分割算法（投影法）的改进性研究。

1.1车牌识别技术的背景

随着21世纪经济全球化和信息时代的到来，迅猛发展的计算机技术、通信技术和计算机网络技术，水平不断提高的自动化信息处理技术在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。

同时，高速度、高效率的生活节奏，使汽车普及成为必然趋势。

伴随着世界各国汽车数量的增加，城市的交通状况越来越受到人们的重视。

如何有效地进行交通管理日益成为各国政府相关部门所关注的焦点。

针对这一问题，人们相继研发了各种道路交通监管系统、车辆控制系统及公共交通管理系统。

这些系统将车辆和道路综合起来进行考虑，运行先进的技术解决道路交通的问题，统称为智能交通系统[3]（IntelligentTransportationSystem，简称ITS）。

ITS是20世纪90年代兴起的新一代交通运输系统。

它利用先进的信息处理技术、导航定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理和识别技术及计算机网络技术等加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系，实现道路交通管理自动化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活力。

交通管理自动化越来越成为亟待解决的问题，在这种情况下，车辆的自动检测作为信息的来源，越来越受到人们的重视。

对汽车牌照等相关信息的自动采集和处理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，因此成为信息处理技术的一项重要研究课题。

车牌识别（LicensePlateRecognition,LPR）技术作为智能交通系统（ITS）的重要组成部分，在交通管理和控制中占有着很重要的地位，可以应用到以下一些领域：

（1）封闭式居民小区物业管理以及重要部门的安保管理。

车牌识别技术的推广普及，必将对加强城市道路管理，减少交通事故、车辆失窃案件的发生，以及保障社会稳定等方面产生重大而深远的影响。

（2）城市交通路口的“电子警察”。

（3）公路布控管理系统。

该系统采用车牌识别技术可实现对重点车辆的自动识别、快速报警处理，不仅可以有效防止机动车辆被盗，而且为公安、监察机关对犯罪嫌疑人所驾驶的车辆进行自动监控、跟踪提供了有效手段。

（4）高速公路超速监管系统。

该系统以车牌识别技术为核心技术，辅助其他高科技手段，建立高速公路无人值守的自动监测和自动布控系统，可以有效地获取超速车辆的图像，并得到该车的牌照号码，便于对违规车辆进行处罚。

从而降低因超速引起的交通事故的发生率。

（5）路桥、隧道等卡口的自动收费系统。

（6）高速公路收费管理系统。

在高速公路收费入、出口分别完成车牌号码识别和车牌匹配工作，实现不停车收费；还可以根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案，可发现没有及时交纳养路费的车辆。

随着车牌识别技术的不断成熟，高效、识别率高的车牌识别技术还将应用于一些对性能要求比较高的单片机上。

还提供一个可以对车辆信息实时采集的公共平台，使各管理部门间能够协调统一的对车辆及道路情况进行监控管理，从根木上解决了目前全国交通及公安系统信息采集的多渠道、事件信息收集的单一性以及互不沟通、互不兼容的信息管理方式。

故车牌识别技术有着广泛的应用前景[4]。

1.2车牌识别系统的工作原理

车牌识别（LPR）系统是智能交通系统（ITS）的一个重要组成部分，该系统能从一幅车辆图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，得到车牌的号码。

基于PC的车牌识别系统是利用PC机及摄像机等电子设备采集某一路段的汽车图像，对图像进行处理，获取车牌的位置及字符信息，完成车牌目标的自动定位与识别。

图1-1为车牌识别系统流程：

图1-1车牌识别系统流程

其工作流程是：

当系统发现有车辆通过时，触发图像采集部分工作，通过对车辆进行抓拍，获取车辆的前视或后视图。

然后将所采集的车辆数字图像送入计算机系统[5]，通过车牌定位、字符分割、字符识别三个环节的处理，最终得到车牌号码。

其中的计算机处理系统主要涉及了三个关键技术：

车牌区域定位技术、车牌字符分割技术和车牌字符识别技术[6]。

下面只针对车牌字符分割技术的研究现状加以阐述。

1.3国内外研究

车牌字符分割是车牌自动识别系统的关键环节之一，错误的字符分割会导致错误的字符识别。

目前，大多数字符识别方法都是针对单独字符进行识别，因此在准确地定位车牌后，字符分割的好坏对字符识别率起着非常关键的作用。

在已有的印刷体字符分割技术[7]的基础上，国内外研究人员已经提出了几种车牌字符分割方法：

（1）垂直投影法，是采用最多的一种方法。

优点是速度快，对于质量好的牌照图像，定为非常准确。

但牌照中如果出现字符粘连和断裂，很容易出错。

（2）基于灰度图像的分割方法，用灰度图像[8]的投影轮廓和拓扑特征[8]来决定分割区域，找到的是非线性分割路径，此方法适合于在一个文档里存在各种语言的字符、各种符号的情况，算法比较复杂。

（3）基于识别结果的字符分割方法，它把分割和识别结合起来，此方法需要识别的高准确性，相比较其它方法，分割和识别结合的方法对这种判据的定义更为苛刻。

（4）基于聚类分析[9]的方法，它是将去除边框后的车牌图像中每个像素按距离进行聚类，首先去掉不符合字符高度特征的噪声类，如果余下的类小于七个，则把最大的类进行分裂处理，如果余下的类大于七个，由于字符之间的间距具有等距离的性质，依次取六个类间距，计算方差，方差最小的六个距离所对应的七个类就是字符类。

这种方法的主要缺点是计算量大，对分裂字符容易聚类错误。

（5）边缘跟踪法和漫水法相结合的方法，这种方法沿着车牌字符边缘找到字符的边界点，从而获得字符的位置和大小，因此分割效果非常精确，但对图像质量要求相当高，字符笔画不能有断裂的情况出现。

（6）自适应分割质量退化车牌的方法，该方法对字符外轮廓垂直距离采用尺度自适应三次B样条小波变换进行字符的粗分割。

最后，应用基于目标占有率模板匹配的字符识别反馈进行字符的精分割。

该方法对识别的精度要求较高。

这些方法有的分割效率较低，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。

并且由于车牌识别系统在室外全天候工作，光照情况经常变化，因此图像常常存在光照不均、对比度较小、倾斜、褪色严重、污迹、字符断裂和粘连等质量严重退化现象，从而导致字符分割效果并不理想。

如何对严重退化的车牌图像进行准确的字符分割仍然是车牌识别系统中有待解决的难题。

1.4本文主要内容