车牌字符分割方法研究与实现

论文摘要

车牌自动识别系统是智能交通管理的重点问题。在大型停车场的管理系统、公共安全、交通管理及有关军事部门有着特别重要的实际运用价值,正日益受到人们的重视。车牌自动识别系统是智能交通中一个重要的研究课题。它主要包括三个关键部分：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。本文主要针对车牌自动识别系统中关键部分之一的车牌字符分割方法做了深入的研究。在整个车牌字符分割系统中,主要存在三个技术难点,即车牌图像二值化、倾斜校正及字符分割。在二值化算法中,本文结合全局二值化Otsu法和局部二值化Bernsen法两种算法的优点,针对车牌自身特点采用了一种新的阈值分割的方法——四段分块二值化方法。在倾斜校正算法中,针对水平倾斜校正采用直线拟合和Radon变换相结合的倾斜校正方法,对于垂直倾斜则是采用字符投影法来获取垂直倾斜角度。求出倾斜角度后采用坐标变换法来进行校正,这样可以丢失很少的字符细节,就有利于后续的分割,也有利于提高识别率。在字符切割算法中,采用一种将连通域、垂直投影和模板匹配三者相结合的车牌字符分割方法,首先通过连通找出字符的宽度,再根据投影找到分隔符的位置,最后利用连通出的字符宽度建立模板来进行分割。分割后再对单个字符进行细微调整通过投影。在字符分割中充分考虑了现有的车牌种类,对每个种类的车牌都做出了相应的分割方法,尤其像双行车牌、军警车牌和领使馆车牌等。车牌字符分割系统在整体上具有自适应性。能将在各种室外不良环境下的所采样的车牌图像进行相关处理,并达到良好的分割效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景与意义
• 1.2 车牌字符分割国内外发展现状
• 1.3 车牌自动识别技术的特点和难点
• 1.3.1 我国汽车牌照的特点
• 1.3.2 我国汽车牌照的特殊性
• 1.3.3 车牌字符分割中的难点
• 1.4 本论文主要内容及结构安排
• 1.4.1 本文工作
• 1.4.2 本文结构
• 第2章 车牌图像预处理技术
• 2.1 图像灰度化
• 2.2 对比度增强
• 2.3 车牌图像的二值化
• 2.3.1 最大类间方差阈值分割
• 2.3.2 局部二值化方法
• 2.3.3 本实验采用的二值化方法
• 2.4 噪声点去除
• 2.5 车牌图像背景色的归一化
• 2.6 本章小结
• 第3章 车牌图像几何校正
• 3.1 角度检测
• 3.1.1 应用HOUGH变换对车牌图像进行角度检测
• 3.1.2 应用RADON变换对车牌图像进行角度检测
• 3.2 图像校正
• 3.2.1 图像旋转
• 3.2.2 坐标变换法校正
• 3.3 本文采用的倾斜校正方法
• 3.3.1 水平倾斜角度的获取
• 3.3.2 比较和结论
• 3.3.3 垂直倾斜角度的获取
• 3.4 本章小结
• 第4章 车牌字符分割的研究
• 4.1 车牌字符分割简介
• 4.2 垂直投影法
• 4.3 聚类连通域法
• 4.4 模板匹配法
• 4.5 本文采用的方法
• 4.5.1 字符上下边框和铆钉的去除
• 4.5.2 字符分割
• 4.6 分割后字符的处理
• 4.6.1 去铆钉
• 4.6.2 对分割得到的单个字符进行新的精确分割
• 4.6.3 特殊处理
• 4.7 对特殊车牌的分割
• 4.7.1 白底车牌的分割
• 4.7.2 黑底车牌的分割
• 4.8 基于投影的双行车牌分割算法
• 4.9 字符分割的实验结果及分析
• 4.10 本章小结
• 第5章 车牌分割系统的实现
• 5.1 软件流程
• 5.2 实验运行环境
• 5.3 系统运行界面
• 5.4 测试结果
• 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 在校期间发表的学术论文和参加科研情况