一种车牌字符切割方法，属于智能交通技术领域。它是针对车牌字符切割过程中可能遇到的各种问题给出了解决方案，基于投影的字符切割方法，该方法在切分字符的基础上实现了断裂字符的修复、粘连字符分割、字符的精确定位等过程，显著改善了车牌字符切割的准确率，为后续字符的正确识别提供了保障，它用于定位和分析的字符参考宽度、中心点距离都是用基于统计的方法动态获取的，更加精确。
License plate character cutting method
The invention relates to a license plate character cutting method, which belongs to the technical field of intelligent transportation. It is aimed at the various problems that may be encountered in the process of license plate character segmentation solutions are given, the projection character segmentation method based on the method to realize the character of fracture repair, adhesion character segmentation, the precise positioning process based on the character segmentation, significantly improve the accuracy of license plate character segmentation, provide a guarantee for the subsequent character recognition, it is used for character width, center location and distance analysis are based on statistical method of dynamic acquisition, more accurate.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能交通
，具体是一种在车牌图像预处理之后的基于投影的单行车牌字符切割的车牌字符切割方法。
技术介绍
车牌字符切割是车牌识别系统重的重要环节，字符切割的准确率直接决定车牌字符识别的准确率。垂直投影法是解决车牌字符切割问题的一种方法，该方法主要用到了车牌二值化图像的水平以及垂直投影直方图，根据直方图中的波峰波谷的变换规律确定每个字符的边界。该方法的缺点是无法直接处理字符粘连、字符断裂、错误字符等情况，用于切割清晰度不高或是污渍较多的车牌效果较差。为了改善车牌字符切割的准确度，国内许多学者提出了改进的基于投影的车牌字符切割方法，与本专利技术最为相近的方案包括：冉令峰(基于垂直投影的车牌字符切割方法[J].通信技术,2012,45(04):89-91)首先通过垂直投影切割法得到所有可能的字符，然后根据获得的字符个数，判断是否存在字符粘连或是字符断裂的情况，如果字符数小于7，则认为存在字符粘连的情况，然后找到该粘连字符投影值最小的区域进行字符切割，如果字符数大于7，则认为切割结果存在字符断裂情况，通过合并中心点距离最小且中心点距离小于先验字符宽度的字符对，解决字符断裂问题。该方法的不足之处是：(1)该方法没有给出车牌上下边界精确定位的方法，直接进行车牌切割会受到车牌边框的干扰，导致切割结果不准确；(2)该方法在没有进行错误字符的筛选前提下，直接根据字符数判断是否存在字符粘连或是断裂是不可靠的；(3)该方法根据粘连字符区域中的最小投影点进行粘连字符的切割是不准确的，因为粘连区域不一定就是投影值最小的区域，同时部分字符也存在投影值较小的区域，如“H”；(4)该方法通过将距离较近的字符对进行合并解决字符断裂问题，没有考虑车牌可能存在污渍的情况，会造成断裂字符、“1”与边框、污渍错误合并的情况。路敬祎等(基于改进的连通域算法与垂直投影相结合的车牌字符分割[J].模式识别与仿真,2015,34(12):93-97)首先通过分析车牌二值化图像的行黑白跳变数以及行像素值进行车牌水平切割，精确定位车牌上下边界，然后利用连通域算法进行车牌字符的粗略定位，利用垂直投影法进行车牌字符的精确定位，同时对可能出现的字符粘连和字符断裂情况给出了解决方案，与本专利技术的不同之处在于：(1)该方法的水平切割方法是对整个车牌二值化图像进行分析，而本专利技术的水平切割方法是以车牌二值化图像的中心区域为感兴趣的区域进行分析，避免了边框干扰，同时本专利技术还进行了车牌上下边界的二次定位，字符区域的定位更加准确；(2)该方法没有给出错误字符筛选的方案；(3)该方法根据粘连字符的投影值结合计算得到的字符标准宽度进行粘连字符切割；(4)该方法通过试探合并法进行断裂字符修复，如果合并后字符宽度满足要求，则保留合并结果，没有进行错误字符的筛选，会出现字符与污渍、边框错误合并的情况。陈涛等(基于投影和固有特征的车牌字符分割方法[J].计算机技术与发展,2009,19(5):45-47)首先通过黑白跳变法进行定位车牌上下边界的定位，然后根据车牌的固有特征，估算出第三个字符左边界的大概位置，进而根据车牌的垂直投影信息将该位置右边的字符切割出来，并对切割出来的字符集进行字符筛选、粘连字符的分割、断裂字符的合并，从而得到车牌后5个字符，然后根据后5个字符估算出字符的标准宽度，用于前两个字符定位。与本专利技术的不同之处在于：(1)该方法的水平切割方法只是基于黑白跳变法，而本专利技术的水平切割方法是以图像中心区域为感兴趣区域，结合黑白跳变法和投影值阈值法进行分析的，同时还进行了上下边框的二次定位；(2)该方法取车牌宽度的一定比例长度作为字符先验宽度，同时第三个字符左边界也是按照车牌宽度的一定比例进行估算，如果车牌定位不准确，则字符先验宽度和字符位置估算误差较大，直接影响字符切割的准确度；(3)该方法通过找到粘连字符区域中两个最大投影点中间的最小投影点作为切割点，进行粘连字符的切割，对于特殊的字符会存在误切情况；(4)该方法处理断裂字符的方法是，通过将宽度过小，间距过小的字符对进行合并，如果合并后的字符满足字符宽度要求，则进行保留，会出现字符与污渍、边框错误合并的情况。专利技术专利(申请号：201110454129.6，名称：一种车牌字符分割的方法)首先通过逐行逐列分析投影值，找到车牌的上下左右边框，进行车牌精确定位，然后根据像素点间距逐行进行像素点聚类，确定所有可能字符，并去除高度过小的字符，对于超过设定的宽度阈值的粘连字符，根据字符区域投影值最小点进行粘连字符切割，如果字符集数量大于7，则选取字符集方差最小的7个字符作为正确的字符，最后对宽度过大的字符进行位置调整，与本专利技术的不同之处在于：(1)该方法的水平切割方法是基于投影值阈值法；(2)该方法通过像素点聚类的方法确定可能字符；(3)该方法根据粘连字符区域的投影值最小点进行字符切割，会造成误切割的情况；(4)该方法通过找到方差最小的字符集进行字符筛选，可靠性不高；(5)该方法没有给出断裂字符的处理方案。专利技术专利(申请号：201510459955.8，名称：一种车牌字符分割的方法及装置)首先采用垂直投影法进行字符粗定位，然后对大于预设宽高比阈值的粘连字符进行二次切割，切割方法为首先对粘连字符区域进行二值化、腐蚀操作，然后使用垂直投影法进行切割，同时该方法还给出了解决断裂字符的方案，即首先找出所有小于一定宽高比阈值的过切割字符，然后根据字符间距，合并后的字符宽度判断是否进行字符合并，同时还对边框、间隔点切割快进行了剔除，最后该方法还给出了判断车牌类型的方法，与本专利技术不同之处在于：(1)该方法没有给出水平切割的处理方案；(2)通过投影法进行粘连字符的处理，会造成误切割的情况；(3)判断断裂字符和筛选错误字符的方法与本专利技术不同。专利技术专利(申请号：201110405227.0，名称：一种车牌字符分割方法)首先根据黑白跳变法进行车牌上下边框的精确定位，然后根据车牌图像的垂直投影信息，动态调整阈值进行字符分割，直至切割出来的字符集数量在[7,15]范围内，然后将字符集中宽度过小和像素点过小的字符进行剔除，最后根据字符宽度和字符中心点距离，找到第一个或是第二个字符，进而推算出其他字符，与本专利技术的不同之处在于：(1)该方法的水平切割方法是基于黑白跳变法；(2)该方法通过动态调整阈值进行字符切割，以保证切割结果不存在字符粘连的情况，但该方法不能保证成功分割粘连字符，而且当在阈值过大时，会造成正确字符误切割的情况；(3)该方法没有给出除汉字之外的其他字符的断裂字符修复方案；(4)该方法在找到第一个或是第二个字符后，对于其后的切割块直接进行顺序保留，没有考虑到字符断裂和字符缺失的情况。综上所述，当前字符切割方法存在着如下不足之处：(1)部分方法没有进行车牌水平切割，或是切割方法不够精确，这直接影响后续字符切割的准确度；(2)部分方法没有进行错误字符的筛选，这会导致后续粘连字符和断裂字符的误处理；(3)大多数方法通过最小投影值点分割法处理粘连字符，对于粘连严重的字符和特殊字符存在误切割的情况；(4)部分方法对于找到的7个切割块直接进行保留，没有考虑字符可能却在杂质粘连、字符缺失、定位不精确等问题；(5)部分方法参考的的字符标准宽度、字符本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种车牌字符切割方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：获得经过车牌定位、倾斜校正、灰度、滤波和二值化算法处理后的白底黑字的车牌二值化图像D，其中图像的宽度为wh1，高度为ht1，单位为像素；步骤2：用基于投影的水平切割方法进行车牌字符区域的精确定位，确定车牌字符区域Dc；步骤3：对步骤2的车牌字符区域Dc进行字符切割，得到字符集C＝{ci|ci＝(li,ri,ai,bi)；i＝0,1,…,N‑1}，其中，li,ri,ai,bi分别表示字符ci的左右上下边界，N表示集合C中元素的个数；步骤4：根据字符集C重新调整车牌字符区域Dc，具体为：步骤4.1：计算出字符集C对应的字符宽度集W和字符的最适宽度具体为：步骤4.1.1：根据公式(14)，得到字符集C对应的字符宽度集W；W＝{wi|wi＝ci.r‑ci.l+1,ci∈C,i＝0,1,…,N‑1} (14)步骤4.1.2：根据公式(15)‑(16)，得到字符宽度集W'，N'w表示集合W'中元素的个数；wa＝cN‑1.r‑c0.l+1；cN‑1,c0均∈C (15) 其中，wa表示最右侧字符的右边界和最左侧字符的左边界的距离；步骤4.1.3：将字符宽度集W'中元素按照从小到大的顺序进行排序，然后不断剔除掉W'中最大和最小的元素，直至W'中元素的个数小于5，根据公式(17)得到集合W'中元素的平均值，记为aw0；步骤4.1.4：根据公式(17)‑(19)，计算出集合W'中所有元素的方差集Vw和标准差sw；aw=1Nw′Σwi∈W′wi---(17)]]> Vw＝{vi|vi＝(wi‑aw)2,wi∈W',i＝0,1,…,N'w‑1} (18)sw=1Nw′Σvi∈Vwvi---(19)]]> 其中，aw表示W'中所有字符宽度的平均值；步骤4.1.5：若标准差sw＜0.6且N'w＞1，则跳至步骤4.2执行；若标准差sw＜0.6且N'w＝1，则跳至步骤4.2执行；若标准差sw≥0.6，则继续执行步骤4.1.6； 步骤4.1.6：剔除掉W'中对应方差最大的元素，然后返回步骤4.1.4执行； 步骤4.2：根据公式(20)得到字符集C1，字符集C1中元素个数为N1； 步骤4.3：统计出集合C1中满足ci.a＝0的字符个数Na以及满足ci.b＝htc‑1的字符个数Nb；步骤4.4：若则根据公式(21)计算出车牌上边界a，否则令a＝0；若则根据公式(22)计算得出车牌上边界b，否则令b＝htc‑1；若且则直接跳至步骤6执行；a=1N1-NaΣci∈C1,ci.a≠0ci.a---(21)]]>b=1N1-NbΣci∈C1,ci.b≠htc-1ci.b---(22)]]>步骤4.5：根据公式(23)调整车牌所在区域Dc，根据公式(24)更新区域Dc的高度htc；Dc＝{(x,y)|x∈[a,b],y∈[0,wh1),(x,y)∈Dc} (23)htc＝b‑a+1 (24)步骤5：对步骤4确定的车牌区域Dc，根据步骤3重新进行字符集定位，得到新的字符集C＝{ci＝(li,ri,ai,bi)|i＝0,1,…,N‑1}，N表示集合C中元素的个数；步骤6：解决字符断裂问题，具体为：步骤6.1：根据步骤4.1，得到字符集C对应的字符宽度集W和字符最适宽度步骤6.2：计算得到字符集C对应的字符中心点间距集合M和最适字符中心点间距具体为： 步骤6.2.1：根据公式(25)，得到字符中心点间距集合M，集合M的元素个数为Nm；M={mi|mi=ci+1.l+ci+1.r2-ci.l+ci.r2+1,ci,ci+1∈C,i=0,1,...,N-2}---(25)]]> 步骤6.2.2：根据公式(26)，得到中心点间距集合M′，并根据公式(27)，得到集合M′中元素的平均值，记为am0； 步骤6.2.3：根据公式(27)‑(29)，得到集合M′中所有元素的方差集Vm和标准差sm；am=1NmΣmi∈M′mi---(27)]]> Vm＝{vi|vi＝(mi‑am)2,mi∈W',i＝0,1,…,Nm‑1} (28)sm=1NmΣvi∈Vm...
【技术特征摘要】
1.一种车牌字符切割方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：获得经过车牌定位、倾斜校正、灰度、滤波和二值化算法处理后的白底黑字的车牌二值化图像D，其中图像的宽度为wh1，高度为ht1，单位为像素；步骤2...
【专利技术属性】
技术研发人员：高飞，徐云静，吴宗林，
申请(专利权)人：浙江浩腾电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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