车牌识别(LPR)中的图像提取及分割

合集下载

车牌识别中的图像分割优化

车牌识别中的图像分割优化车牌识别中的图像分割优化随着交通管理的日益严格和智能化技术的不断进步，车牌识别系统在城市交通管理、停车场管理以及安全监控等领域发挥着重要作用。

而车牌识别系统的核心技术之一就是图像分割。

图像分割即将图像中的车牌区域从背景中区分出来，为后续的字符识别提供准确的输入。

因此，如何优化车牌识别中的图像分割成为了一个关键问题。

在过去的车牌识别系统中，常常采用的是基于颜色信息的图像分割方法。

这种方法通过提取车牌区域的颜色特征，如蓝色、黄色等，来区分车牌和背景区域。

然而，由于车牌的颜色与环境光照条件的变化、车牌的污损以及车牌上的装饰等因素，使得基于颜色信息的图像分割方法在实际应用中存在一定的局限性。

为了解决这个问题，研究人员提出了基于形状信息的图像分割方法。

这种方法通过将车牌区域与背景区域的形状特征进行对比，来实现图像的分割。

例如，车牌通常具有长方形的形状，而背景区域则呈现不规则的形状。

因此，通过检测图像中的边缘信息和轮廓信息，可以有效地识别出车牌区域。

然而，由于车牌的形状和背景的复杂性，基于形状信息的图像分割方法仍然存在一定的挑战。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，研究人员开始将其应用于车牌识别中的图像分割优化。

深度学习通过构建多层神经网络模型，可以自动地学习图像中的特征表示。

研究人员通过使用大量的车牌图像数据集，训练深度神经网络模型，以达到更准确的图像分割效果。

这种方法不仅提高了车牌识别系统的准确性，还能够适应各种不同环境下的图像分割需求。

除了深度学习技术，研究人员还在图像分割优化中尝试了其他的方法。

例如，基于分水岭算法的图像分割方法可以将图像中的不同区域进行分割，从而实现车牌的准确定位。

此外，基于边缘检测和区域生长的图像分割方法也能够有效地提高车牌识别系统的性能。

综上所述，车牌识别中的图像分割优化是一个非常重要的问题。

通过采用基于形状信息、深度学习技术、分水岭算法以及边缘检测等方法，可以提高车牌识别系统的准确性和鲁棒性。

车牌识别-图像细分割

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
纵坐标
确定
切出横向子图，对子图作填充度检验，即窗口内像素求和，对所得到的数值取最小即为车牌区域所在位置，由此可得到车牌的左右坐标。
校正
结果图
倾斜校正图
小结
在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,车牌子图像定位是关键问题,它关系到系统识别速度和精度,因此这部分工作因该作为系统设计的重点之一。结合实际车牌分割过程遇到的问题,在充分考虑图像识别目的情况下进行分割。针对车牌的固有特点,设计了一个小波纹理滤波器用以突出车牌纹理特征,采用神经网络突出车牌文字特征,同时将模式识别方法应用在分割过程中。试验结果表明文章中提出的方法是有效的。
车牌识别
图像分割之细分割
唐雅琴 2131223
粗分割
细分割
基本原理
因为车牌底色与车牌文字颜色总是深浅相对的，因此可以采用某种聚类算法（神经网络进行聚类）对车牌进行二值化，即深的颜色归为1，浅的颜色归为0，通过横向扫描线判断0,1跳变频率的方法确定文字区域的横坐标，二维小波分析的方法确定纵坐标，最后根据车牌的先验知识进行一定比例的缩放，确定出车牌边缘的坐标值。
利用自组织特征映射网（SOFM）良好的聚类效果，对彩色图像的所有像素的RGB值进行聚类。
车牌
横向
对二值化后的图像进行水平扫描,找出扫描线相对变化剧烈的区域作为候选区域。
二值化
扫描
倾斜
首先对车牌边缘进行提取，然后通过Hough变换得到组成车牌区域的四条边缘直线段的参数，从而实现对倾斜车牌的矫正利。

车牌识别方案

纯车牌识别停车场管理系统技术方案目录一、前言 (3)二、公司相关证书 (3)三、总体设计原则 (4)四、设计依据 (4)五、系统设计综述 (5)5.1 小区概述 (5)5.2 系统概述 (5)5.3 车牌自动识别系统结构图和进出流程 (5)六、系统设计功能概述 (11)、系统硬件功能说明 (11)、系统软件功能说明 (15)七、系统设备配置及价格清单〔详见停车场系统报价〕 (21)八、系统安装与调试简述 (21)九、系统施工组织及售后保证 (23)施工组织 (23)售后服务 (23)一、前言车牌识别技术〔License Plate Recognition， LPR〕是以电脑技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。

它是一个以特定目标为对象的专用电脑视觉系统，能从一幅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，它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。

与传统的射频卡刷卡管理系统相比，车牌自动识别系统最大的优点是：第一、可以完全实现无干扰、不停车通行；第二、真正实现车辆一车一杆的通行管理要求；第三、实现车场管理收费的完全电脑化记录、统计，最大程度减少了停车费用的流失。

我公司的PA-800车牌识别工控机在识别核心汲取了目前国内外车牌识别算法的精华及控制模式的基础上，实现了真正意义上的嵌入控制模式，集管理电脑、识别模块与管理软件于一体化，做到了傻瓜式的即插即用的使用方式，并最大化的减少工程施工。

在识别算法技术方面，利用传统识别技术的基础作了优化和改良，使得定位及识别的速度及准确性得到了极大的提升，特别是对光照的要求，因为过多地依赖环境无疑对安装及推广应用形成了障碍。

由于安装位置的不固定性，车牌的反光、逆光、背光等因素将直接影响车牌的识别，我公司改良后的算法对以上车牌的识别得到了极大的提升，使得在车辆识别摄像机的抓怕范围内，实现了全天候下的100%识别率。

车牌识别中的图像提取及分割算法

第44卷　第3期吉林大学学报(理学版)Vol.44　No.3　2006年5月JOURNAL OF J I L I N UN I V ERSI TY(SC I E NCE E D I TI O N)M ay　2006车牌识别中的图像提取及分割算法张　禹,马驷良,韩　笑,张忠波(吉林大学数学研究所,长春130012)摘要:提出一种梯度增强法对图像边缘进行增强,该方法主要通过对图像本身信息进行简单梯度变换以突出图像边缘,并辅以数学形态学中的膨胀法实现牌照的快速定位.在字符分割部分,给出了最小面积旋转法以确定牌照的最佳旋转角,并采用垂直投影法分割牌照中的字符.关键词:模式识别;车牌识别;边缘增强;膨胀;包围盒;分割中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:167125489(2006)0320406205I mage Extracti on and Seg ment Arith meti c ofL i cense Pl ates Recogn iti onZHANG Yu,MA Si2liang,HAN Xiao,ZHANG Zhong2bo(Institute of M athe m atics,J ilin U niversity,Changchun130012,China)Ab s trac t:A grad intensity method is put f or ward t o p r ocess edges’intensity of an i m age,this measure mostly uses si m p le grad transf or m t o potentate the i m age edges,at the sa me ti m e,a dilati on method of mathe matical mor phol ogy is app lied t o achieve rap id orientati on of the license p lates.I n the p r ocess of characters seg menta2 ti on,we first p r oposed least area circu m r otati on means in order t o ascertain the best r otati on angle of the license p late,then we adop ted the way of per pendicularity p r ojecti on t o seg ment the characters of the license p late.Key wo rd s:pattern recogniti on;license p late recogniti on;edge enhance ment;dilatati on;bounding box; subdivisi on1　车牌的定位及提取车牌自动识别系统中要求迅速准确地检测出车牌区域,即进行车牌定位.为此提出了许多方法,如使用统计的投影直方图[1]、使用Hough变换检测边缘直线[2]、使用灰度分割及区域生长进行区域分割或使用纹理特征分析技术等.统计投影直方图法的优点是对图像中的噪声不敏感,但定位精度不高;应用Hough变换查找平行线的方法进行车牌定位时,速度相对较快,但在车牌区域变形或图像被污损时失效的可能性很大;灰度分割及区域生长方法定位较稳定,但当图像在有许多与车牌的灰度非常相似的区域时,该方法也就无效了.使用纹理特征分析技术进行车牌定位时,若遇到类似车牌纹理特征的其他干扰时,定位正确率会降低.本文提出一种梯度增强法对图像边缘进行边缘增强,该方法收稿日期:2005211211.作者简介:张　禹(1978～),男,汉族,博士研究生,从事计算机图形图像及应用等研究,E2mail:zy26@e .联系人:马驷良(1944～),男,汉族,教授,博士生导师,从事模式识别、图像处理、计算机图形学、小波及应用数学等研究,E2mail: masl@.基金项目:国家高科技研究发展计划(863计划)项目基金(批准号:2003AA1Z2141)和吉林大学“985工程”项目基金.主要通过对图像本身信息进行简单的梯度变换以突出图像边缘实现牌照的快速定位.1.1　边缘增强边缘增强是一种使图像轮廓更加突出的图像处理方法[3].边缘增强将突出图像的边缘信息,边缘以外图像区域通常将被削弱甚至被完全去掉.进行边缘增强处理后边界的颜色与原图中边缘周围的颜色变化率成正比.所有边缘增强方法都使得像素变化缓慢的区域变黑,而像素变化剧烈的区域被突出.本文提出的梯度增强方法是通过计算图像中每一像素与其相邻两个像素的差值,将图像的边缘部分增强,从而突出牌照部分.相关公式如下:P i,j =P ・i,j -P ・i,j+1+P ・i,j -P ・i+1,j ,其中P i,j 表示新图像每点所对应像素的灰度值,P ・i,j 表示原图像中每点所对应像素的灰度值.该方法的原理是将图像向右平移一个像素,然后用原图像减去平移后的图像;同时将图像向上平移一个像素,再用原图像减去平移后的图像.这两个方向的平移相减结果均反映了原图像颜色变化率的大小.对于原图像中像素值保持不变的区域,相减的结果为零,即像素为黑;对于图像中像素变化剧烈的区域,相减后得到较大的变化率.为能同时增强水平方向和垂直方向的边缘,对两个方向的平移相减结果进行求和,并以此结果作为新图像像素的值.新图像的值越大,表示原图像相邻像素之间颜色变化率越大,也即颜色变化越剧烈,这样就形成新的边缘图像.边缘增强及二值化后的效果如图1所示.1.2　膨　胀膨胀是数学形态学[4]的一种运算,设图像为X,结构元素为S ,膨胀的定义为X S ={(x,y )(S ^)(x,y )∩X ≠ }. 膨胀运算在数学形态学中的作用是把图像周围的背景合并到物体中,如果两个物体之间距离较近,该运算可能会使这两个物体连通在一起.经过梯度增强并二值化操作后的图像中的白像素即为在水平或垂直方向上的颜色变化剧烈点,也就是可能包含牌照信息的点.通过分析发现这些点有些是连通的,有些则互不相连,为获得牌照位置就必须对白像素进行膨胀,以尽量使牌照上的白像素连通在一起形成连通域.使用位于原点右下角的m ×n 矩形为膨胀结构元素,具体做法是对上面生成图像中的每个像素进行遍历,只要该像素为白像素则将新图像相应点右下方m ×n 矩形区域内的像素均置为白像素.经过上述膨胀变换后,可以获得一些比较明显的白色连通区域,即颜色变化剧烈区域,这样就得到了包含牌照在内的很多连通域.效果如图2所示.F i g .1　B i n ary i m age after edgestrengthened F i g .2　D il a ti on tran sfor m1.3　确定合理包围盒正常悬挂的车牌具有固定的宽高比,因此一个合理的车牌照也相应的具有比较固定的宽高比.同时,合理的车牌照一般都具有一定的白像素密度,相邻包围盒如果密度大小相近就可以合成一个包围盒.所以我们依据车牌照的这些实际属性对所得包围盒逐一进行排除,最终找到含有车牌照的包围盒,从而确定车牌照所在位置.具体算法如下:(1)对所得的图像信息求取连通域,并进一步求取包围盒.遍历所有像素,若当前像素为白像素,704　第3期张　禹,等:车牌识别中的图像提取及分割算法且本行上一个像素和本列上一个像素中至少有一个为白像素,将其合并在白像素所在连通域.在此过程中,记录该连通域的最低点、最高点、最左边点和最右边点信息,并存储这些信息作为包围盒的值.(2)按照以下两个判定原则选取合理包围盒.1)具有合理车牌的宽、高及宽高比的;2)具有比合理车牌大的宽度和高度的.对所有包围盒进行判定,若满足上述两个条件之一,则保留该包围盒;否则舍去.(3)对(2)所得的包围盒逐一进行白像素密度计算,然后判定是合理包围盒还是复合包围盒,对于这两种情况分别设定一定的密度范围,以进一步排除非牌照包围盒.F i g .3　Ra ti ona l besi eged box(4)对这些按照上述原则确定为合理的包围盒按其相互之间的位置进行比较.如果两个包围盒密度很接近、距离非常小且高度和宽度都满足一定要求,则二者属于由于距离摄像机镜头较近,牌照第二、第三字符间距很大故未能直接形成连通域的情况,此时将二者进行合并形成一个完整牌照包围盒;如果两个包围盒距离很小,但密度、高度和宽度等都不满足或只是部分满足给定的要求,则认为其中面积比另一个更小的并非牌照,将其排除.(5)对(3)所得的复合包围盒进行处理,从中求得可能的合理包围盒或将其彻底排除.从复合包围盒中求取合理包围盒的依据是,如果复合包围盒中包含牌照,则其中包含牌照部分的白像素密度相对较高.(6)对所得到的全部包围盒位置图像保留,其余位置的图像像素全部设置为黑色.按照以上步骤可以得到一个或几个比较清晰的合理包围盒,其中可能包含一些同牌照相似的区域,诸如远处的车灯、出租车车顶的出租标志以及相邻车辆或本车上所包含的车门上的汉字标志等,效果如图3所示.这些相似区域,一般会在后续步骤中去除.2　字符分割2.1　旋转原始图像由于摄像设备的角度等原因,图像中的牌照不可避免的存在角度倾斜问题,因而进行字符分割前首先要对含有车牌的包围盒旋转摆正.由于车牌照在水平或垂直悬挂时面积最小,因而本文提出了最小面积旋转法.该方法通过在一定角度范围内逐步旋转包围盒并查找最小面积包围盒来确定牌照的最佳旋转角度.由于包围盒是固定的矩形区域,在此矩形区域内可能包含一些与本包围盒的求取无关的小连通域,所以在旋转前需首先将不属于该包围盒的小连通域清除.这个清除过程非常简单,因为多余小连通域是在复制候选牌照时出现的,易知候选牌照的连通域应为该矩形区域内最大的连通域,那么只需将小连通域所在位置的像素全部设置成黑像素,剩余的不为黑像素的像素就是要旋转的连通域;当然若包围盒内只包含一个连通域,则不必进行清除操作.本文的处理方法是对这样的包围盒进行原样复制.另外,在保留最大连通域的过程中,有些类似牌照区域的包围盒因为被去除了较多部分而不再满足合理包围盒的条件,在此可以将它们进行排除.如图4中(A ),(D ),(G )是需要进行清除操作的连通域,(B ),(E ),(H )分别是它们的操作结果.假设最小面积为A m in ,每次旋转后的面积为A,最佳旋转角度为α,旋转增量为δ,则小面积旋转法操作的具体步骤如下:(1)设最小面积A m in 初始值为合理包围盒的面积.(2)令其旋转角度在一定范围内逐渐变化:1)令初始旋转角度为α0,α0=0,i =0;2)令αi +1=αi +δ;804 吉林大学学报(理学版) 第44卷　3)以角度αi +1旋转该包围盒,生成新的图像;4)对新图像重新确定包围盒,求出其面积并赋给A;5)如果A <A m in ,则记录该角度α0,否则,i =i +1,转步骤2).(3)若A m in 不等于初始值,则认为所记录的角度α0是最佳旋转角度α;否则,认为原图像已经水平放置,不需旋转.此操作的结果见图4中(C ),(F )和(I ).(4)按找到的旋转角度旋转包围盒,并保留旋转后的包围盒,以备对原图旋转后根据该包围盒进行简单去边操作.F i g .4　C i rcu m rot a te the besi eged box在进行旋转时,本文采用以包围盒中心为圆心进行旋转的方法,其中的旋转公式为x 0=x 1co s θ+y 1sin θ-c cos θ-d sin θ+a,y 0=-x 1sin θ+y 1co s θ+c sin θ-d co s θ+b .在此公式中,(x 1,y 1)是旋转前的图像中任一点,旋转θ度后变成了(x 1,y 1),(a,b )是图像旋转前的中心坐标,(c,d )是图像旋转后的中心坐标.2.2　去边界处理对照旋转前的包围盒范围,在原图像的相应位置取出图像块,按照所得的最佳旋转角度对该图像块进行旋转.依据旋转后保留的包围盒,对旋转所得的原始图像进行同样的去边界处理.F i g .5　Re m ove the boundary去边界处理结果如图5所示,其中(A ),(D ),(G )是按旋转前所得包围盒取出的原始图像,(B ),(E ),(H )分别是所对应的旋转后图像,(C ),(F ),(I )分别是根据旋转后保留的包围盒对旋转所得的原始图像进行简单的去边界处理所得的结果.904　第3期张　禹,等:车牌识别中的图像提取及分割算法 2.3　字符分割字符分割即进行单一字符上下左右边界的切分.为了最终识别车牌,需将字符逐个从该图像中分割出来.通常的分割方法是以一条垂直线从左至右扫描一行字符[5],根据该垂直线是否遇到黑像素决定这一位置是否有字符.然而,由于某些字符(特别是汉字)本身也存在间隔,再加上有些牌照图像中仍存在来源于牌照和光照引起的随机干扰,这些都会使得通常的分割方法失效.本文字符分割采用垂直投影法.对于二值化后的图像,由于每个字符块在垂直方向的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值m ,因此字符的分割点应该在(m -ε,m +ε)(ε>0)之间,并且这些分割点应满足车牌字符格式、尺寸以及其他限制条件.垂直投影法的原理是:对上节得到的车牌图像结果在水平方向上从左至右检测各图像坐标的投影值,检测到第一个投影值不为零的坐标可视为首字母的左边界,从该坐标向右检测到第一个投影值为零的坐标则认为是首字母的右边界,其余字符的左右边界可同理得到.另外,通过计算字符的平均字宽和两字符左边界之间的平均距离可排除错误分割;而对于字宽小于平均字宽一定比例的字符则视为无效字符;前后两字符距离小于平均距离且此距离与字宽之和不大于平均距离则可以合并为一个字符.效果如图6所示.F i g .6　Seg m en t the characters综上,车牌照自动识别系统是一个基于图像处理、模式识别等技术的高度智能化电子系统.根据本文算法,对已有的380幅车牌图像进行识别.经过验证,本文提出的图像边缘梯度增强法在定位时速度较快,定位准确率可达97.9%.而本文提出的最小面积旋转法和垂直投影分割法的应用在对车牌照图像字符进行分割时,其准确率可达96.4%.不能识别的车牌照字符出现的原因主要是车牌照片质量差,用人眼识别有困难的图片.由此可以看出,本文的算法具有定位准、实时性强和鲁棒性好等优点,在智能车牌识别系统[6]中可以得到比较理想的结果.参考文献[1]　HAN Yong 2qiang,L I Shi 2xiang .The Locate A lgorith m of Sub 2i m age in Car Plate [J ].M icr ocomputer App licati ons,1999,(3):14216.(韩永强,李世祥.汽车牌照子图像的定位算法[J ].微型电脑应用,1999,(3):14216.)[2]　G UO Suo 2zhi .The Locate and I dentificati on of Car Plate Positi on [D ]:[Master ’s Degree Thesis ].Changchun:J ilinUniversity,2000.(郭索至.基于灰度图的机动车牌照定位与识别[D ]:[硕士学位论文].长春:吉林大学,2000.)[3]　周长发.精通V isual C ++图像编程[M ].北京:电子工业出版社,2000:2712287;3012302;3452346.[4]　Z HANG Yin,P AN Yun 2he .Prep r ocessing A lgorith m for Character Recogniti on of L icense Plate [J ].App licati onResearch of Computers,1999,16(7):85287.(张　引,潘云鹤.面向车辆牌照字符识别的预处理方法[J ].计算机应用与研究,1999,16(7):85287.)[5]　何　斌,马天予,王运坚,等.V isual C ++数字图像处理[M ].北京:人民邮电出版社,2001:528;1342149;3352337.[6]　HAN Xiao,MA Si 2liang,ZHANG Yu,et al .Character Recogniti on of Vehicles ’L icense Plates Based on NeuralNet w ork [J ].Journal of J ilin University (Science Editi on ),2005,43(4):4612466.(韩　笑,马驷良,张　禹,等.基于神经网络的机动车号牌字符识别[J ].吉林大学学报(理学版),2005,43(4):4612466.)(责任编辑:赵立芹)014 吉林大学学报(理学版) 第44卷　。

车辆图像中的车牌定位与字符分割方法

图 $+
基于灰度方差的二值化
)*!+ $+ ,-.#/%012. %0-*034. 506.7 5*30-*809*:3
$ ! %+
连通域分析提取候选区域通过在二值图像上搜索连通域，并根据连通域的
形状特征和近邻连接强度筛选、合并连通域来提取所有可能包含车牌的候选区域。先使用四方向搜索的递归算法获取二值图像上的所有连通域。再根据形状特征对连通域进行筛选，将宽度、高度、宽高比、连通域和外接矩形面积比不符合车牌或文字特征的连通域剔除。对于符合条件的连通域，将宽度较大、宽高比较高的判断为 “ 车牌连通域” ，表示可能包含车牌或车牌的大部分；将宽度较小，宽高比较低的判断为 “ 字符连通域” ，表示可能是（ 5）所示。车牌的一个或两个字符，如图 %
!"#$%&$’()*+$ ),#*+",% *%- #.*/*#+$/ &$01$%+*+",% "% #,1()$2 3$."#)$ "1*0$&’
CD4* E6,@F0,5，G+*H I6/’@J6,5
（ G0F/.KL0,K ’- 4(0MK.’,6M 4,56,00.6,5，;36,5NO/ P,6Q0.36KR，S06T6,5 "$$$:% ，CN6,/）
首先采用定位速度快漏检率低的基于水平灰度变化特征的方对输入图像进行二值化将车牌与背景分离再通过连通域分析提取若干车牌候选区域然后利用边缘和颜色特征定位准确的特点对候选区域进行边缘检测和颜色分析精确定位车牌边界最后分析每个候选区域的形状和颜色分布特征在保留车牌区域的基础上尽可能地剔除伪车牌区

基于图像处理的车辆牌照识别算法研究与应用

基于图像处理的车辆牌照识别算法研究与应用概述：车辆牌照识别算法是一种基于图像处理的技术，用于从车辆图片中自动识别和提取车辆牌照信息。

随着交通管理的数字化和智能化，车辆牌照识别算法在交通管理、智能交通系统、安全监控等领域具有广泛的应用前景。

本文将介绍车辆牌照识别算法的研究现状和发展趋势，探讨其在实际应用中的一些典型方法和技术。

一、车辆牌照识别算法的研究现状1.1 图像预处理图像预处理是车辆牌照识别的第一步，其目的是提高图像质量并减少识别误差。

常见的图像预处理方法包括图像增强、灰度化、滤波和边缘检测等。

这些技术可以提高图像的对比度、去除干扰噪声，并增加牌照的边缘信息，有助于后续的识别过程。

1.2 牌照定位牌照定位是车辆牌照识别的关键步骤之一，其主要目的是在车辆图像中准确地定位出牌照的位置，使得后续的牌照识别可以在牌照区域内进行。

常用的牌照定位方法有基于边缘检测、颜色特征和形态学操作等。

这些方法通过对图像进行分析和处理，可以准确地定位出牌照的位置。

1.3 字符分割字符分割是车辆牌照识别的关键环节之一。

由于车辆牌照上的字符存在大小、间距等变化，因此需要对牌照中的字符进行分割，使得后续的字符识别可以进行。

常见的字符分割方法包括基于投影、基于连通性、基于灰度切分和基于深度学习等。

这些方法可以将牌照中的字符分割出来，并减少字符间的干扰。

1.4 字符识别字符识别是车辆牌照识别的最后一步，其主要目的是将字符图像转化为字符编码，实现对车辆牌照信息的提取和识别。

在字符识别过程中，常用的方法有基于模板匹配、基于特征提取和基于深度学习等。

这些方法可以将字符图像与已知的字符模板进行匹配或者提取特征，从而实现对字符的识别。

二、车辆牌照识别算法的应用2.1 交通管理随着城市交通的日益发展和拥堵问题的加剧，车辆牌照识别算法在交通管理中发挥着重要作用。

通过利用车辆牌照识别技术，交通管理部门可以实时获取交通流量信息、违法行为的牌照记录等，从而提高交通安全和管理效率，并为交通规划和控制提供决策参考。

车牌识别算法详细设计

车牌识别算法详细设计首先是车牌定位。

车牌定位的目标是从图像中准确地定位出车牌的位置。

这一步骤主要包括图像预处理、边缘检测和车牌区域定位三个过程。

图像预处理主要是对原始图像进行增强和去噪处理，以提高车牌的显著性。

常用的预处理方法包括灰度化、直方图均衡化、高斯模糊等。

边缘检测是通过检测图像中的边缘信息，找出可能是车牌边缘的区域。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

通过边缘检测，可以找到一些具有明显边缘的区域。

车牌区域定位是通过对边缘信息进行处理，找出符合车牌特征的区域。

一般可以通过设定一些阈值和条件，来选择符合车牌尺寸和形状的区域。

可以使用像素连通分量、形状检测等方法来进行车牌区域的定位。

接下来是字符分割。

字符分割的目标是将定位到的车牌区域分割成单个字符。

这一步骤主要包括二值化、字符连接和字符分割三个过程。

二值化是将车牌区域的图像转换为二值图像，以便进一步处理。

可以使用灰度阈值分割或基于颜色的分割方法进行二值化处理。

字符连接是通过连接相邻的字符轮廓，将字符的各个部分连接起来，形成完整的字符。

常用的字符连接方法有连通区域分析、基于宽度的字符连接等。

字符分割是通过对连接后的字符进行切割，将字符分割成单个的字符。

可以使用统计特征、基于距离的分割等方法进行字符的分割。

最后是字符识别。

字符识别的目标是对分割出的单个字符进行识别。

这一步骤主要包括特征提取和分类识别两个过程。

特征提取是从分割出的字符图像中提取出有区分度的特征，以供后续的分类识别使用。

常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、梯度直方图、字母轮廓等。

分类识别是将提取出的特征与已知字符模板进行比较，找到最相似的字符进行识别。

常用的分类识别方法有模板匹配、神经网络、支持向量机等。

综上所述，车牌识别算法主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个步骤。

这些步骤通过一系列的图像处理和特征提取方法，对车牌图像进行处理和分析，并最终实现车牌的识别和提取。

车牌定位算法综述

摘要: 车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题，许多学者研究发展多种车牌定位算法。

简要介绍和比较了目前比较常见的几种车牌定位方法进行了。

车牌识别LPR(License Plate Recogniti ON)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。

车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像，定位、分割牌照字符，最后自动识别牌照上的字符。

为了保证汽车车牌识别系统能在各种复杂环境下发挥其应有的作用，识别系统必须满足以下要求:(1)鲁棒性:在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。

(2)实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。

车牌识别技术的关键在于车牌定位、字符分割和字符识别三部分，其中车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个LPR系统识别率的主要因素，是车牌识别技术中最为关键的一步。

目前车牌定位的方法多种多样, 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于彩色图像定位等，这些方法各有所长。

1、车牌目标区域特点车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。

车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。

从人的视觉角度出发，我国车牌具有以下可用于定位的特征:(1)车牌底色一般与车身颜色、字符颜色有较大差异;(2)车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框;(3)车牌内字符有多个，基本呈水平排列，在牌照的矩形区域内存在丰富的边缘，呈现规则的纹理特征;(4)车牌内字符之间的间隔较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在较大的跳变，字符本身和牌照底内部都有比较均匀的灰度;(5)不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长宽比在一定的变化范围内，存在1个最大值和1个最小值。

LPR中车牌分割的Matlab解决方案

．
口］．计算机工程，２００６，３２（９）：１７３—１７７．
域只有白色和黑色，如果把Ｐ３与最初生成的二值罔像取
［７］ＵｍｂａｕｇｈＳＥ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｍ］．
交集，那么只有类似车牌的医域图像是有效的，然后再去
ＥｎｇｌｅｗｏｏｄＣｌｉｆｆｓ·ＮＪ：Ｐｒｅｎｔｉｃｅ—Ｈａｌｌ，１９９８．
收穑日期：２００７一Ｏｄ一２４２０４
万方数据
ｆ１
，
、
斛“”２｛０
ｉｆ，（ｚ，ｙ）＞Ｔｉｆ，（ｚ，ｙ）≤Ｔ
其中ｇ（ｘ，ｙ）为图像中某一象素点的亮度。丁为设置好的
阈值，而闻值的确定是二值化的重点，本文采用Ｓａｕｖｏｌａ阔
值分割法”３。丁的设定将不是单一的按照亮度来决定，而
图像的层次、平均亮度、纹理特征以及图像的逻辑构成都
分析每个区域内的欧拉数就可以了，这种处理叫做蒙板处
Байду номын сангаас
［８］ＩｏａｎｎｉｓＥＡｎａｇｎｏｓｔｏｐｏｕｌｏｓ，ＶａｓｓｉｉｉＬｏｕｍｏｓ．Ｅｌｅｆｔｈｅｒｉｏｓ
理。根据文献［８３中的理论，当某一区域的欧拉数大于３
ＫａｙａｆａｓＥＪ］．１ＥＥＥＴｒａｎｓｃｄｏｎｓＯｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓＩｘＪｒｔａ—
△皂王蕉盔廑旦ｇ
ｉｆＰ１“－。，（其中ａ＜ｍ）ｋ一１：ａ；Ｐ２㈨＋ｂ一１。ｅｎｄ；ｅｎｄｌ执行后生成Ｐ２。（３）扫描Ｐ２中所有象索
ｉｆ（Ｐ２吨ｍ，＝一０＆＆Ｐ２忆一，＝＝０）Ｐ２㈧）＝Ｏ；ｉｆ（Ｐ２。。，＝＝０＆＆Ｐ２“’。ｍ一一０）Ｐ２（。１—０ｆｅｎｄ；ｅｎｄ；图像仍然保存为Ｐ２。第（１）步是垂直方向的膨胀效果见图４（ａ），第（ｚ）步如图４（ｂ）所示是水平方向的膨胀。第（３）步将一些细小线段，方便以后的处理，如图４（ｃ）所示。相比普通的膨胀算法，这种膨胀算法可以最大限度地消除无效瞄胀，并不是任何白象素点都会进行膨胀处理，而是在周围一定范围内存在其他白象素点才会再膨胀。

数字图像处理-车牌识别技术

实际应用案例二
总结词
停车场管理系统
详细描述
在停车场管理中，车牌识别技术被广泛应用于车辆进出控制和停车位寻找。通过在停车场出入口安装车牌识别设备，可以快速准确地识别进出车辆的车牌号码，实现自动计时计费、车辆进出记录等功能，提高停车场的运营效率和便利性。
实际应用案例三
总结词
智能安防系统
详细描述
车牌识别技术也可以应用于智能安防系统中，如小区、校园、重要场所等。通过安装监控摄像头和车牌识别设备，可以实时监测和记录车辆进出情况，有效防范非法入侵和车辆盗窃等安全问题，提高安防系统的可靠性和安全性。
特征提取的目的是降低数据维度，提高分类器的识别效率，同时保留足够的信息以区分不同的车牌。
支持向量机分类器
支持向量机（SVM）是一种常用的分类器，用于对车牌进行分类
和识别。
SVM通过找到能够将不同类别的车牌数据点最大化分隔的决
策边界来实现分类。
在车牌识别中，SVM通常与特征提取技术结合使用，以实现对车牌的准确识别。
增强的目标是使车牌区域在图像中更加突出，同时保持车牌字符清晰可辨。
常见的图像增强技术包括对比度增强、直方图均衡化、边缘检测等，可以根据车牌的特点选择适合的增强算法。
图像变换
图像变换是将图像进行几何变换或频率域变换的过程，以便提取
车牌特征或进行模式识别。
常见的图像变换包括平移、旋转、缩放、翻转等几何变换，以及傅里叶变换、小波变换等频率域变
字符识别是车牌识别技术的最后一步，将分割后的字符与预定义的字符集进行匹配，以识别出车牌上的字符。常用的识别算法包括模板匹配、神经网络等。
处理识别结果
详细描述
在识别出车牌上的字符后，需要对识别结果进行处理，如去除无关字符、合并相邻字符等，以提高识别准确率。

【方法】车牌自动识别系统中字符分割方法研究

【关键字】方法1 绪论1.1问题的提出和研究背景车辆牌自动识别(Automated License Plate Recognition,ALPR)技术作为交通管理自动化的重要手段，其任务是分析、处理汽车监控图像，自动识别汽牌照号，并进行相关智能化数据库管理。

ALPR 系统可以广泛应用于高速公路电子收费站、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询、停车场车辆管理、公路稽查入监测黑牌机动车、监控违章车辆的电子警察等需要牌照认证的重要场合。

尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率。

人们一般将车牌识别系统划分为三大部分[1],首先将车牌从经过预处理的图像中定位出来,然后对车牌中的字符进行准确的切分,最后对分割好的字符进行识别"如何从复杂图像中将待识别的信息进行准确有效的定位与分割就是自动识别的关键1.2 ALPR系统简介车辆牌自动识别系统，总体来说是图像处理技术与牌照本身特点的有机结合，也包括小波分析、神经网络、数学形态学、模糊理论等数学知识的有效运用。

一个车牌自动识别系统基本包括:图像预处理、牌照定位、牌照校正、牌照字符分割、字符识别及结果输出等。

图1-1为系统的流程框图：图1-1 车辆牌照自动识别流程1.3 ALPR关键技术：1.图像采集：用一个摄像机摄取车辆前视图或后视图。

2.图像处理：对采集到的图像进行增强，恢复，变换。

目的是突出车牌的特征，以便更好的提取车牌。

3.车牌定位：在采样的图像中找到车牌的位置。

4.车牌字符分割：对获得的车牌分离出单个字符（包括汉字、字母和数字等）5.字符识别：对分割得到的字符进行归一化处理，转化为文本存入到数据库或直接显示出来。

由此可见，车牌识别系统在硬件上一般包含一台PC机，摄像头，图像采集设备，相应的图像处理软件，以及汽车到来的检测装置。

1.4国内外研究现状和发展趋势牌照识别技术自1988年以来，人们就对它进行了广泛的研究，目前国内外己经有众多的算法，一些实用的ALPR技术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费、移动稽查等场合。

车牌识别中的图像定位及分割方法

1.图像预处理（1）图像二值化在车牌识别系统中，由于光照的变化、车辆自身的运动、图像采集设备本身的因素等，都会引起车牌图像的退化，干扰了车牌的信息提取。所以为了改善退化了的车牌图像质量，必须对图像进行预处理。预处理的作用是突出图像中的有用信息。图像预处理通常采用的方法是图像增强，将图像中感兴趣的特征有选择地突出，而衰减其不需要的特征。对获取的车牌图像进行二值化处理后，字符前景和车牌背景就由黑白两种颜色分开，有利于后续车牌区域的定位。选择不同的阈值会得到不同的分离结果。由灰度级直方图确定全局阈值的方法简单易行，效果明显（见图1）。
2、婚纱大多为抹胸式、坦肩式、居多，袖大多为合体袖。因此，袖窿处无需留过多松量，可在外衣基本型的基础上上抬1cm 左右，肩省在婚纱中已失去了它的作用。可按肩宽直接去除肩省量，并减小胸宽，背宽量。（如图一）
3、为了更符合胸部造型，为了使胸口、袖窿更合体，在前袖窿处合并转移 0.7cm左右的量，从而前腰省变大，一般为 9.5～11.5cm，我国人体从9.5～10.5cm而外衣基本型前腰省大多为6.5cm。（如图二）
1、婚纱上身大多为紧身合体的服装，且装饰性较强，强调胸腰造型。上身要起到支撑形体的作用，而女装基本型纸样多用于制作外衣，属半紧身状态的服装，我们用半紧身式的女装基本纸样来套取婚纱
上身纸样，关键是要将胸围线及其附近的放松量全部去除，使婚纱上身完全合体，应采用人体测量的净尺寸而不留放松量来制作婚纱基本型。（如图一）
【关键词】人体；着装状态；婚纱基本型；女装基本型
随着生活水平的提高，人们追逐时尚的脚步也越来越快，新人对结婚礼服亦有更高的期待和要求，大多新人在选购了传统婚礼服后，还会采购一款西式婚纱。通过婚礼服需求问卷调查：49.5%的人愿意购买， 38.2%的人租用，12.3%的人自己制作。因此，婚纱市场需求量越来越大，婚纱的成衣率在逐步上升，婚纱的生产与销售成为众多企业追逐的热点。而纸样的好坏直接影响婚纱成衣的品质，有着举足轻重的作用。

车牌识别数字图像处理报告

imshow( RGB);
axes(handles.before_process);
imshow(edge_p);
图8处理后图片
3.12定位与提取
计算出包含所标记的区域的最小宽和高，并根据先验知识，比较谁的宽高比更接近实际车牌宽高比，将更接近的提取并显示出来。
for(lx=1:1:num)
width=BoundingBox((lx-1)*4+3);%车牌宽
grayed=rgb2gray(a);
图6 车牌灰度化后图片
（3）对原始图像进行开操作得到图像背景图像，灰度图像与背景图像作减法，对图像进行增强处理:
se = strel('disk',5); %-------------------Create morphological structuring element.形态学结构
对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。进行区域特征参数比较，提取车牌区域:
dge_p=edge(binary,'roberts');%用roberts算子识别强度图像中的边界**********************************************************
axes(handles.before_process);
数字图像处理
课程设计报告
1.
2.不要删除行尾的分节符，此行不会被打印
一.课程设计任务
在交通管理过程中，通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。对违章车辆，需要自动检测车牌信息，提取车牌蓝底白字，长宽比3:1。
1、对车牌图像进行预处理，然后进行车牌定位；
width=BoundingBox((lx-1)*4+3);%车牌宽

基于MATLAB的车牌分割与识别1

目录1.引言..11.1 动机11.2 要解决的问题12.车牌识别的过程13.数据获取24.车牌识别所采用的技术24.1 车牌定位及分割24.2 车牌中字符的提取以及归一化54.3特征提取64.4 BP神经网络65.总结和展望85.1总结85.2展望8参考文献81.引言随着车辆的越来越多，无论是在交通管制还是车辆管理上，车牌识别是一个重要的过程。

车牌识别是一个复杂的过程，主要涉及到车牌的检测和车牌字符的识别。

1.1 动机车牌识别技术是车辆检测系统中的一个重要的环节，在交通监控和控制中占有很重要的地位，有着多种应用，例如自动收费系统、不停车缴费、失窃车俩的查询、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制等，因而对于车牌的识别问题比较重要。

由于神经网络技术能够有效并快速的对字符进行识别，因为我们采用BP神经网络来对车牌图像进行识别。

1.2 要解决的问题本文利用BP神经网络进行车牌的识别：①能够利用MATLAB通过预处理，将汽车图片的车牌定位和分割；②能够将提取出的车牌图像进行分割，将车牌中的每个字符提取出来；③能够建立一个BP神经网络，训练网络④能够利用BP神经网络进行车牌的识别2.车牌识别的过程图2.1给出了车牌识别的整个过程：图 2.1 车牌识别的过程3.数据获取在车牌识别中，需要两种数据：一种是车牌的图像；另一种就是训练BP神经网络的数据：对获取的字符进行归一化处理，使得各个字符变成了一个个大小相同的字符。

然后要从这些字符中提取最能体现一个字符特点的特征向量。

将提取出的训练样本中的特征向量输入BP网络中就可以对网络进行训练。

为了克服字符存在倾斜和偏移是都会对识别产生误差，可选取13段特征提取法来进行特征提取，作为BP神经网络的数据。

13段特征提取法的操作过程：首先把字符平均分成8份，统计每一份内的黑色的像素点个数作为8个特征，如图1.1所示；图 3.1 特征提取然后统计水平方向中间两列和竖直方向中间两列的黑色像素点的个数作为4个特征，如图1.2所示；图 1.1 特征提取最后统计所有黑色像素点的个数作为第13个特征。

车牌识别操作指南规范

车牌识别系统操作指南前言车牌识别技术〔LicensePlateRecognition，LPR〕以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为根底，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。

它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅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，它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。

车牌识别系统极大的提高了车场管理效率，节约本钱和时间，但它并不是完全的无人值守，车场软件也需要人工简单的操作，具体操作如下。

管理员篇管理员具有软件操作的最高权限，一般分为车辆信息录入、续费、报表查询几个方面。

车辆信息录入操作步骤：依次点击系统菜单-系统设置-固定车设置及收费。

在弹出的窗口中点击增加-填写编号、姓名等车辆信息-点击保存-输入关联编号点击关联编号续费。

1.点击续费-输入续费后有效期-点击确定完成车辆信息的录入。

注：操作员在操作续费时，实收金额处如不收取费用那么不用填写，默认为0，如收取了费用那么填写应收金额，实收金额，因为这些数字会表达在报表中，以便保持报表的真实性。

过期车辆续费操作步骤1.在人员信息设置里依次点击人员查找-字段选择查找条件-输入查询字段值如车牌号。

2.3.找到需要续费的车辆信息点击“车辆续费〞按钮在续费窗口点击“续费〞按钮，调整车辆续费后有效期，点击“确定〞按钮，完成车辆续费工作。

报表查询依次点击“系统菜单〞-“报表查询〞根据要查询内容点击相应的按钮。

操作员篇操作员一般为车场岗亭执勤人员，操作员的软件日常操作有错误车辆修正、车辆无法入场情况处理、临时车收费。

车牌自动识别系统中的牌照区域图像分割技术

FAL SE. 说明 :该函数用 Sobel边缘检测算子对图像进
行边缘检测运算. 要求 :目标图像为灰度图像. 函数定义格式 :
BOOL W INAP I SobelD IB ( LPSTR lpD IBB its,
LONG W idth, LONG Height). 2. 2 算法介绍
( 1 )查找牌照大致位置算法假设 k为连续跳变点数 , t为最大允许跳变点的间距 , c为最小允许每行的跳变点数 , S1 , e1 为某一断跳变点的起始和终止坐标 , r1 为每一行的跳变点数 , L 为当前行. 设“L = 1; ” ①对第 L 行进行扫描 ,“while ( dot (L , k) ! =跳变点 ) k ++ ; ”如果“dot (L , k) = 跳变点 ”,则“s1 = k, e1 = k, k + + ”,找到可能的行起始点. ②对第 L 行继续进行扫描 ,如果“dot (L , k) = 跳变点 ”,并且跳变点的间距小于 t,则“e1 = k, r1 + + ”;如果跳变点的间距大于 t并且“r1 < c,则 s1 = k, e1 = k, r1 = 0”;如果跳变点的间距大于 t,并且“r > = c”,则“L ++ ”.
2求牌照区域的算法描述从跳变中可以发现牌照区域是由一系列连续满足跳变点要求的行组成的因此设b为在连续行中允许的不满足要求的最大行数z1为每行中可能满足要求的最小间距f2为每行中可能满足要求的最大间距1为每行中满足要求的最小跳变点数
第 18卷第 3期 2 0 0 9年 9月
河南教育学院学报 (自然科学版 )
③如果到了行尾则“L ++ ”,返回到以上步骤 ① 再执行.

车牌字符分割及识别算法研究的开题报告

车牌字符分割及识别算法研究的开题报告一、选题背景与意义随着车辆数量的增多，交通管理越来越复杂，车牌识别技术已成为现代交通管理中不可或缺的手段。

目前，车牌识别技术已广泛应用于智能交通系统、停车场管理等领域，尤其在车辆安全检测和追踪、交通违法行为的识别等方面具有非常重要的应用价值。

车牌识别技术的关键就是字符分割和识别，因此本课题将重点研究车牌字符分割及识别算法。

通过对车牌进行有效的字符分割，能够准确快速地识别车辆信息，提高交通管理效率，确保道路畅通，维护公共安全。

二、研究内容及思路1. 车牌字符分割算法研究车牌字符分割是车牌识别的重要步骤，其目的是将车牌图像中的字符区域分割出来。

车牌字符分割算法的研究是本课题的重点之一。

在此基础上，我们将探讨如何对分割出的字符进行有效的识别和匹配，以保证车牌信息的准确性和可靠性。

2. 车牌字符识别算法研究车牌字符识别技术是车牌图像处理的核心问题之一，其目的是将车牌图像中的字符信息自动识别出来。

本课题将通过深入研究神经网络算法、模式识别算法等相关技术，构建有效的字符识别模型。

通过训练这个模型，能够快速而准确地识别出车牌中的字符信息。

三、研究方法1. 数据采集本课题将采用公开数据集进行研究，如CCPD、车牌字符数据集等。

同时，还将根据实际情况采集一些本地车牌图像进行测试和验证。

2. 图像处理技术本课题将应用多种图像处理技术，包括图像增强、二值化、边缘检测、形态学处理等，以有效处理车牌图像。

3. 算法开发本课题将基于Python平台，运用相关算法对车牌图像进行处理、字符分割和字符识别，在此基础上通过对实验结果进行分析，优化算法传统算法的表现，提高算法的准确率和稳定性。

四、预期研究成果1. 建立车牌字符分割及识别算法本课题将建立车牌字符分割算法和字符识别算法。

通过完整的实验流程，优化相关算法，建立出相应的模型以及算法，实现车牌字符的准确分割和识别，并进行实验验证。

2. 测试和结果分析本课题将基于实际数据和公开数据集进行测试，在此基础上对模型进行优化，并对结果进行分析和总结，得出相关结论，为实际应用提供参考。