一种复杂场景下的自适应车牌字符分割方法技术

本发明专利技术提供一种复杂场景下的自适应车牌字符分割方法，包括：1）车牌倾斜矫正步骤；2）2、3字符间隔位置预定位步骤：利用投影纹理特征并且结合车牌高宽比，设置多准则判定，以便简单快速地搜索2、3字符间隔位置，为字符分割的下一步骤提供了稳定可靠的初始位置判定信息；3）车牌字符分割步骤。进一步的，为了使得字符分割更加精确，利用搜索符合准则的0元素段更新分割参数字符宽度及字符间隔宽度，并根据搜索中间字符位置，再次更新字符宽度参数，有效克服单个字符分割不稳定的缺点。本发明专利技术通过快速地准确地搜索2、3字符间隔位置，自适应调整分割参数，使得车牌字符分割稳定可靠，在复杂的环境中鲁棒性强。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供，包括：1）车牌倾斜矫正步骤；2）2、3字符间隔位置预定位步骤：利用投影纹理特征并且结合车牌高宽比，设置多准则判定，以便简单快速地搜索2、3字符间隔位置，为字符分割的下一步骤提供了稳定可靠的初始位置判定信息；3）车牌字符分割步骤。进一步的，为了使得字符分割更加精确，利用搜索符合准则的0元素段更新分割参数字符宽度及字符间隔宽度，并根据搜索中间字符位置，再次更新字符宽度参数，有效克服单个字符分割不稳定的缺点。本专利技术通过快速地准确地搜索2、3字符间隔位置，自适应调整分割参数，使得车牌字符分割稳定可靠，在复杂的环境中鲁棒性强。【专利说明】ー种复杂场景下的自适应车牌字符分割方法
本专利技术属于数字图像处理
，涉及计算机视觉、模式识别相关理论知识，应用于车牌识别技木。技术背景随着计算机应用技术和人工智能学科研究的迅速发展，使得许多领域迫切需要应用图像处理技术，数字图像处理技术的应用领域越来越多，其中在智能交通系统中获得较好应用，而车牌识别系统是智能交通系统中的一个关键技木。车牌作为车辆的唯一标识，正确识别车牌有着许多现实意义。车牌字符分割技术则是整个车牌识别系统关键环节，该环节将定位后的车牌中的字符分割为单一字符，只有将车牌正确分割，才能为下一歩的字符识别奠定基础，如果字符分割效果不佳，将对车牌的识别带来很大的问题，所以ー个良好的字符分割方法对车牌识别系统有着重要的意义。当前对于车牌字符分割技术主要有以下方法:I)基于垂直投影的车牌字符分割方法。此方法对于ー些质量较差的车牌照片还是可能发生字符粘连或者对字符的误分割，对于复杂场景下不适宜。详见:迟晓君，孟庆春基于投影特征值的车牌字符分割算法，计算机应用研究，2006，1753-1755。2)基于模板匹配的字符分割方法。该方法利用车牌字符串模板，通过模板匹配确定字符位置，对于图像质量较低匹配模版的构建是难题。详见:王兴玲最大类间方差车牌字符分割的模板匹配算法计算机工程，2006，32 (19): 193-195。3)基于连通域标记的车牌字符分割方法。该算法对车牌字符进行断裂的情况进行合并处理，对车牌字符区域实施区域标记的思想实现分割，该方法对背景噪声的干扰影ロ向f民大。详见:Feng Yang, Zheng Ma, Mei Xie.A novel approach for license platecharacter segmentation.20061st IEEE Conference on Industrial Electronics andApplications, 2006.4)基于颜色信息的车牌字符分割方法。该算法根据车牌背景和前景字符颜色的差异，进行顔色不连续性分析，实现字符的分割。该方法对车牌区域的顔色信息要求较高，当环境复杂或距离远吋，车牌字符分割效果很差且运算效率较慢。详见:刘奕，陈学佺，蒋治华.ー种利用颜色信息的车牌字符分割新算法.计算机应用与软件.2005，8(22):98-100.
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术方案是，提供ー种能在复杂场景下的自适应车牌字符分割方法。本专利技术为解决上述技术问题采用的技术方案是，，包括以下步骤:I)车牌倾斜矫正步骤:对车牌检测获得的图像进行车牌倾斜矫正处理；2) 2、3字符间隔位置预定位步骤:对倾斜矫正后的图像在垂直方向上进行像素值投影求和形成向量しcol ；选择向量I_col的处于中段位置的元素，通过求中段位置元素的均值与标准差得到阈值T_thr:T_thr=T_mean+WXT_svr，其中，T_mean为中段位置元素的均值，T_svr为中段位置元素的标准差，W为权重系数；将向量I_col中低于阈值T_thr的元素置0 ;记录向量I_col中姆ー连续0元素段的起始位置与終止位置形成零序列集；在向量I_col从左至右捜索第一个满足所有间隔区域判定准则的连续0元素段为2、3字符间隔，该连续0元素段的起始位置与終止位置对应了车牌中2、3字符间隔宽度的起始位置与終止位置；所述间隔区域判定准则为:该连续0元素段往前跳两个先验的字符宽度或向后跳5个先验的字符宽度后的位置还在车牌范围；该连续0元素段的宽度不低于先验的窄间隔，且不高于先验的字符宽度；所述窄间隔为除2、3字符间隔之外的其它字符间隔;3)车牌字符分割步骤:通过2、3字符间隔位置预定位位置，再利用零序列集捜索符合准则的连续0元素段自适应调整分割參数来实现车牌字符分割；所述分割參数包括字符宽度、窄间隔及2、3字符间隔。本专利技术首先提出一种新的2、3字符间隔位置定位方法，该方法利用投影纹理特征并且结合车牌高宽比，设置多准则判定，以便简单快速地捜索2、3字符间隔位置，为字符分割的下ー步骤提供了稳定可靠的初始位置判定信息。具体的，为了使得2、3字符间隔位置定位更加准确，还引入了车牌颜色等先验信息作为判定准则，所述间隔区域判定准则还包括:该连续0元素段对应的车牌区域中属于车牌背景像素的比例大于颜色阀值T_color。进ー步的，为了使得字符分割更加精确，利用捜索符合准则的0元素段更新分割參数字符宽度及字符间隔宽度，井根据搜索中间字符位置，再次更新字符宽度參数，有效克服单个字符分割不稳定的缺点。本专利技术的有益效果是，通过快速地准确地搜索2、3字符间隔位置，自适应调整分割參数，使得车牌字符分割稳定可靠，在复杂的环境中鲁棒性強。【专利附图】【附图说明】图1实施例车牌字符分割方法框图；图2垂直求和投影向量图；图3阀值产生零序列集。【具体实施方式】为方便描述本
技术实现思路
，这里首先对ー些现有术语进行定义:定义IPrewitt算子。Prewitt算子是应用边缘检测的ー阶微分算子,根据像素点的上下、左右邻点灰度差，在图像空间上利用水平和垂直方向模版与图像进行邻域卷积，从而完成去掉部分伪边缘。定义2错切变换。图像的错切实际上是平面物体在投影平面上的非垂直投影，错切变换是使图形产生ー个扭变，分为X和y方向的错切变换。定义3零序列集。对图像投影求和形成向量，设定阀值，低于阀值的向量区域置零产生零序列集，如附图3所示。定义40元素段。零序列集中包含连续零值的一段区域。定义5HSV空间。HSV这个模型中颜色的參数分别是:色彩(H)，纯度(S)，明度(V)。Η參数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置，该參数用一角度量来表示，红、緑、蓝分别相隔120度。互补色分别相差180度。纯度S为ー比例值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时，只有灰度。V表示色彩的明亮程度，范围从0到1。如图1所示，实施例包括以下步骤:步骤1车牌倾斜矫正步骤:1.1)水平方向矫正。根据车牌检测获得的彩色图像I，将图像高度尺寸上下各增大0.5倍得到，通过水平的prewitt算子检测I_rel的灰度图的水平边缘得到图像I_edgei，设置角度步长α，以当前位置做基准，从-Θ到Θ根据步长将车牌水平边缘图1_edgei在各个角度上进行旋转，计算各个角度下水平投影值的平方，对应于最大投影值平方的角度即为水平倾斜角度θχ，根据水平倾斜角度θχ，对I_re1-行水平旋转得到水平矫正后的图像I_hor。1.2)垂直错切矫正。根据上步骤得到的I_hor，将其宽本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种复杂场景下的自适应车牌字符分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1）车牌倾斜矫正步骤：对车牌检测获得的图像进行车牌倾斜矫正处理；2）2、3字符间隔位置预定位步骤：对倾斜矫正后的图像在垂直方向上进行像素值投影求和形成向量I_col；选择向量I_col的处于中段位置的元素，通过求中段位置元素的均值与标准差得到阈值T_thr：T_thr=T_mean+W×T_svr，其中，T_mean为中段位置元素的均值，T_svr为中段位置元素的标准差，W为权重系数；将向量I_col中低于阈值T_thr的元素置0；记录向量I_col中每一连续0元素段的起始位置与终止位置形成零序列集；在向量I_col从左至右搜索第一个满足所有间隔区域判定准则的连续0元素段为2、3字符间隔，该连续0元素段的起始位置与终止位置对应了车牌中2、3字符间隔宽度的起始位置与终止位置；所述间隔区域判定准则为：该连续0元素段往前跳两个先验的字符宽度或向后跳5个先验的字符宽度后的位置还在车牌范围；该连续0元素段的宽度不低于先验的窄间隔，且不高于先验的字符宽度；所述窄间隔为除2、3字符间隔之外的其它字符间隔。3）车牌字符分割步骤：通过2、3字符间隔位置预定位位置，再通过零序列集搜索符合准则的连续0元素段自适应调整分割参数来实现车牌字符分割；所述分割参数包括预设的字符宽度与窄间隔，预设的字符宽度与窄间隔通过先验的车牌尺寸以及预定位2、3字符间隔宽度得到。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：解梅，朱伟，毛凌，何磊，卜英家，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：