基于子区域投影分析的车牌倾斜校正

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车牌识别中的倾斜车牌校正算法

车牌识别中的倾斜车牌校正算法
车牌识别是现代交通管理中不可或缺的技术之一。

然而，在实际应用过程中，会遇到一些车牌倾斜的情况，导致车牌识别率下降。

因此，研究车牌倾斜校正算法对车牌识别具有重要意义。

车牌识别中的倾斜车牌校正算法是针对车牌图像中出现的倾斜问题进行修正的算法。

它是通过对车牌图像进行预处理，将车牌图像进行倾斜校正，使得车牌上的字符垂直排列，以便于后续的字符识别。

在倾斜校正的过程中，常见的算法有基于角度旋转的算法、基于投影的算法、基于边缘的算法等等。

其中，基于角度旋转的算法是较为常见的一种方法。

它通过计算车牌的倾斜角度，然后进行图像的旋转，使得车牌上的字符垂直排列。

而基于投影的算法则是利用车牌上的字符进行投影，通过寻找字符的最小外接矩形，进而对图像进行校正。

基于边缘的算法则是利用车牌的边缘信息，进行边缘检测和霍夫变换，来计算车牌的倾斜角度，从而实现倾斜校正。

总的来说，车牌识别中的倾斜车牌校正算法是车牌识别技术中重要的一环。

通过对车牌图像进行倾斜校正，能够有效提高车牌识别的准确率和稳定性。

几种车牌图像倾斜角度矫正算法

几种车牌图像倾斜角度矫正算法在车牌识别领域中，图像的倾斜会对识别效果造成一定影响，因此对车牌图像进行倾斜矫正至关重要。

下面将介绍几种常见的车牌图像倾斜角度矫正算法。

1. 直线检测法直线检测法是一种常见的图像倾斜矫正方法，其基本思路是通过Hough变换检测车牌上的直线，然后根据检测到的直线的斜率来计算车牌的倾斜角度，最后对车牌进行旋转矫正。

使用直线检测法进行倾斜角度矫正的优点是算法简单易懂，适用于各种类型的车牌图像。

但是，由于车牌图像中存在干扰线条等因素，因此直线检测的准确性受到限制。

同时，该方法也存在计算量较大的问题。

2. 边缘检测法边缘检测法是一种常见的图像处理方法，在车牌图像倾斜矫正中也有广泛的应用。

该方法的基本思路是，通过边缘检测算法检测车牌图像的边缘，进而计算出车牌的倾斜角度。

最后对车牌进行旋转变换矫正。

与直线检测法相比，边缘检测法计算量较小，因此运行速度较快。

但是，由于车牌图像中存在噪点等因素，因此该方法的准确性也存在一定的局限。

3. 预处理法预处理法是一种非常有效的车牌图像倾斜矫正方法。

该方法的基本思路是，通过图像预处理算法对车牌图像进行处理，得到车牌上的字符或特征信息，进而计算出车牌的倾斜角度。

最后对车牌进行旋转矫正。

相比于直线检测法和边缘检测法，预处理法更加准确有效。

但是，该方法需要对车牌图像进行预处理，因此算法复杂度较高。

4. 模板匹配法模板匹配法是一种基于模板匹配的车牌图像倾斜矫正方法。

该方法的基本思路是，利用车牌模板进行匹配，找出车牌上的特征区域，进而计算出车牌的倾斜角度。

最后对车牌进行旋转矫正。

由于车牌模板具有良好的特征性，因此该方法对车牌图像的倾斜角度矫正具有很好的效果。

但是，由于模板匹配过程中需要对车牌模板进行匹配，因此算法复杂度较高。

同时，该方法也需要预先准备车牌模板，对通用性存在一定的限制。

结论以上介绍了几种常见的车牌图像倾斜角度矫正方法，每种算法都各有优缺点，应根据实际情况选择合适的算法。

车牌识别中的倾斜车牌校正算法

整数坐标之间的一个小数坐标，如图２所示。要想得到校正后图像像－２元（，的灰度值，ｘｙ２就必须对校正前图像中的坐标ｘＹ进行图像插值运）算，图像插值是用（，周围坐标点的灰度值通过某种计算得到坐标（ＹｘｙＤｘ）的近似灰度值，将该近似灰度值作为校正后图像中像元ｘｙ的灰度并：２，）
２相关技术介绍．
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２１ａｎ算法．Ｃｎｙ图像中的背景像素和目标像素表现为灰度值过渡比较平缓，像素之间的灰度值差别很小，如果像素之间存在了阶跃变化，则该像素值在外表现为图像的边缘像素。像素之间的这种变化可以抽象成数学理论中的导数运算，根据计算像素之间的导数判定该像素点是否为边缘像素点。判定边缘可通过计算该像素的边缘强度与边缘方向。同学者针不对不同的实际运用需求，出了不同的算子用于提取图像中的边缘。提其中最著名而且运用较多的是Ｃｎｙａｎ算子。ａｎ算子检测边缘的方法是Ｃｎｙ
图２１．直线表示图２逐个检测图像的目）标像素（Ｙ（景点）为每一个０ｘ）前，的离散值０计算ｒｘｃｓ０ｙｉ０，ｏｏｌ０＋ｌｎｏ在相应的累加器Ａｒ）＝ｏｓ（ｅ上加１，。３在累加器ａｒ））（０，中找到最大值Ａｒｏ，ｒ（，）则ｈ代表了图像中最长ｈｈ，０的一个直线。然后把该直线转化为直角坐标的直线。２３仿射变换获取图像的倾斜角度后，接着通过仿射变换把图像旋转一定的角度对车牌图像进一步校正。一般来说，车牌图像旋转后还需要进行插值处理，因为车牌图像旋转后不一定能在原始图像中找到相应的点。于对校正后新图像中的每一个像元ｘ，１根据空间变换函数，以得到它在２ｖ，可校正前图像上的坐标位置（，．这个坐标往往不是整数，ｘｙ。。）而是位于四个

基于Radon变换的倾斜车牌图像角度检测与校正

第 29卷第 2期 2008年 2月微计算机应用M ICROC OM P U TER APPL IC A T I ON SVol 129 No 12Feb 12008基于 Radon 变换的倾斜车牌图像角度检测与校正3孙东卫朱程辉(1新疆轻工职业技术学院乌鲁木齐 8300212合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥 230009)摘要 :倾斜车牌图像的校正对于后续车牌图像的分割与识别具有很大的影响。

本文提出一种基于 Radon 变换来估计倾斜角度的方法 ,并对之实行分步校正 ,最后应用数学形态学的方法对图像进行平滑处理。

关键词 :垂直投影角度检测倾斜校正形态学Skew Angle D etection of the Veh icle L icen se P la te Image andCorrect Ba sed on Radon Tran sforma tion 3SUN Dongwei 1, ZHU Chenghu i 2(1 Xinjiang L ight Indu s trial of Professional Techno l ogy,W ul um u qi830021, China, 2 School ofElectrical and Autom ation Engineering, Hefei University of Techno l ogy, Hefei, 230009, China )Abstract: Correction of the skew vehicle license p late is very substantial to the license p late i m ages segm entation and recognition 1 I n this paper, we p resent a method based on Radon transfo rmation, which can estim ate the skew angle by seeking the fram e of the license p late, and then we also p ropose a method to rectify the traffic p late with tw o step s 1Eventually, the mathem atical mo rpho logic p roce 2 d u res are used to smooth the image 1Keywords:Vertical p rojection, Angle detection, S kew correction, Morphology车牌自动识别系统一般由车牌图像预处理、车牌定位分割、字符分割、车牌识别等几部分组成 ,其中车牌字符定位分割的效果是影响车牌准确识别的关键。

车牌识别中倾斜牌照的快速矫正算法概要

车牌矫正是车牌定位和字符分割间的一个重要处理过程。

经过车牌定位后所获取的车牌图像不可避免地存在某种程度的倾斜。

这种倾斜不仅会给下一步字符分割带来困难，最终也将对车牌识别的正确率造成直接地影响。

因此要找到一种方法能够检测车牌图像是否水平以及它倾斜的精确角度。

车辆牌照都有上下边框，因此通过检测车牌边框直线的倾斜角度以获得车牌的倾斜角度是一种可行的方法。

变换在数字图像处理技术中是一种检测直线以Hough 及其他几何形状的有效算法，变换检测几何形状的过Hough 程实际上是一个参数猜想过程，它先把直角坐标系中的目标点映射到一个参数坐标系，即先把直角坐标系平面上几何形状上的所有点积累到极坐标系平面的同一点集中去，然后通过寻找极坐标系中点集的峰值来寻找几何特征。

由于这种点集是通过积累统计得到的，因此它具有较强的鲁棒性。

文献中提出中倾斜矫正的方法，文献中提出[4,5]OCR [6]利用车牌边缘特征进行变换矫正车牌倾斜的方法。

但Hough 变换的计算量很大，如果要获得足够精度的倾斜角Hough 度，采用此方法耗时较长，不能适应车辆牌照自动识别的实时要求。

因此变换进行车牌矫正的瓶颈在于速度。

在Hough 车牌矫正的过程中真正有用的信息只有边框，车牌其它部分都是无效的冗余信息，只会增加运算量并可能对倾斜角度的检测带来不利影响。

为此本文提出采用轮廓跟踪和变Hough 换分级检测两种方法共同来提高车牌矫正的快速性。

车牌边框的轮廓提取1 车牌矫正是在完成车牌定位和车牌图像的二值化后进行的。

为了加快矫正速度，最大程度地减少运算时的冗余数据，本文提出采用轮廓跟踪以获取车牌图像的外围轮廓特征。

要获得车牌完整的轮廓要求车牌边框的外围应当是封闭的，但由于拍摄条件和环境的影响，车牌二值图中边框部分可能出现间断，因此首先要对车牌图像进行处理。

数学形态学处理1.1 数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成，其中最基本的是腐蚀算子和膨胀算子，运用这些算子及其组合可以对图像结构和形状进行分析和处理。

车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法概要

车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法史燕, 吕永战, 张帆(中国空空导弹研究院河南洛阳 471009摘要:根据车牌几何形状和纹理的特点, 提出了基于图像的特征线确定二值化阈值的方法。

为了解决车牌图像倾斜对字符分割与识别带来的不良影响, 对一种基于字符间投影距离的倾斜校正方法做了研究。

在该方法中, 根据倾斜车牌与非倾斜车牌字符的投影距离大小比较来确定车牌图像的倾斜角度, 再用基于双线性插值的旋转方法进行矫正。

针对该方法的不足之处, 提出了该算法的改进算法。

试验结果表明, 该算法是快速而有效的。

关键词:车牌识别; 特征线; 二值化; 投影间距; 倾斜校正中图分类号:T P391. 4 文献标识码:B 文章编号:1004-373X (2009 05-149-04Binary Conversion and Slant C orrection Algorithm in Preprocessing ofLicense Plate RecognitionSHI Y an, L V Yong zhan, ZH A N G Fan(Chi na A i rborne Missile Academ y, Luoyang , 471009, Chi naAbstract :A cco rding t o plate shape and char tex ture, an algo rit hm applied to license plate binar y conver sion of vehicle image based on feature line is intr oduced. In o rder to resolve the difficulties in character segmentatio n and adver se impact to the final recog nitio n r ate, a new metho d is presented based on char acters vert ical project ion distance. T he metho d first analyses the change o f distance betw een t wo character s which comes fr om the vert ical project ion tow ards lean image and hor izo nt al imag e, the lean ang le o f image is found out, and then, a ho rizo ntal image is gained by the ro tatio n based o n bilinear interpolatio n. Co n -sidering the defects of this method, anoptimum alg or ithm is intr oduced. Ex per imenta l r esults ar e pr ov ided to demonstrate the per for mance of the pro po sed alg or ithm.Keywords :license plate recog nitio n; feature line; binar y conver sion; v ertical projection distance; slant co rr ect ion收稿日期:2008-08-120 引言车牌识别技术(License Plate Recog nition, LPR 是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题, 是实现交通管理智能化的重要环节。

车牌倾斜矫正实验报告

车牌倾斜矫正实验报告一、实验目的本次实验旨在通过图像处理技术对倾斜的车牌进行矫正，以提高车牌识别的准确性和稳定性，进而提升交通管理和安全监控等领域的效率。

二、实验原理车牌倾斜矫正是基于图像处理技术，主要使用了以下步骤：1. 车牌检测：采用目标检测算法，例如Haar特征分类器或卷积神经网络(CNN)，对车牌进行定位和识别。

2. 角度计算：通过对车牌边缘进行霍夫变换，计算车牌倾斜的角度。

3. 矫正变换：根据计算得到的角度，进行透视变换或仿射变换，将倾斜的车牌矫正为水平状态。

三、实验步骤1. 数据准备：收集包含倾斜车牌的图像数据集，数据集应包含多个角度的倾斜情况。

2. 车牌检测：使用已训练好的车牌检测模型对图像进行检测和定位，得到车牌区域的位置信息。

3. 角度计算：使用霍夫变换算法对车牌边缘进行检测，通过统计霍夫空间中的峰值，计算车牌的倾斜角度。

4. 矫正变换：根据计算得到的角度，进行透视变换或仿射变换，将倾斜的车牌矫正为水平状态。

5. 实验评估：对矫正后的车牌进行评估，包括正确率、稳定性和处理速度等指标。

四、实验结果经过多次实验与调优，得到如下实验结果：1. 车牌检测：成功检测出倾斜车牌区域，定位准确率达到90%以上。

2. 角度计算：通过霍夫变换计算得到的车牌倾斜角度与实际角度之间的误差小于0.5。

3. 矫正效果：经过透视变换或仿射变换后，倾斜车牌被成功矫正为水平状态，矫正后车牌清晰可见。

4. 实验评估：矫正后的车牌在正确率、稳定性和处理速度等指标上均有所提升，与未矫正状态相比有明显改善。

五、实验总结与展望本次实验通过图像处理技术对倾斜的车牌进行矫正，取得了较好的效果。

然而，仍存在一些问题需要进一步研究和改进：1. 复杂背景下的车牌检测：当车牌与复杂背景相似时，检测算法容易出现误判，需要对算法进行优化。

2. 矫正后车牌的清晰度：在一些特殊场景下，矫正后的车牌仍可能存在模糊或失真的情况，需要进一步改进变换算法。

车牌定位及倾斜校正方法

而成的开、闭运算，将目标区域显示出来；（）于统计学３基习的车牌检测方法【。
（）顶帽操作后得到图像ｂ
图１形态学顶帽操作
２车牌定位
２１车牌图像的二值化．本文主要采用ＯＳ二值化方法，该方法简单、快速。ＴＵ二值化效果如图２所示，以看出经过上面所提出的灰度形可态学预处理后，车牌区域可以很好的显示在二值图。了要为在各种背景下得到很好的二值化图，本文还用到多种二值化
理的算法中，比较常用的算法有以下几种：（）于Ｈｏｇ１基ｕｈ变化法【，利用车牌的矩形边框具有比较明显的直线边缘，】ｊ
ａ汽车原图像）
通过边缘提取，再结合Ｈｕｈ变换检测出车牌边框直线来ｏｇ定位车牌，但是这种方法受车牌图像倾斜的影响较大，另外，还有很多车牌并没有明显的边框直线；（）于边缘和数学２基形态学的车牌定位算法『ｌ过腐蚀和膨胀以及由其组合２，通
方法的结合，二值化的研究不是本文的研究重点，详细叙不
述。
在车牌校正方面，常用的方法有：（）于Ｈｏｇ１基ｕｈ变换算法，寻找车牌边框直线确定车牌水平倾斜角５（）Ｊ２使用；投影法【，该方法计算量较大，且对于本文所处理车牌图像６Ｊ
ห้องสมุดไป่ตู้
１）通过车牌的高宽比等过滤非车牌区域。
ａｎｗｉｔｒｉｄｈｗｉｄｍａｗｉｔｘｄｈ
ｍｉｈｉｈｎｅｔｈｉ≤ｍｅｈｇｔｅｘａｈｉｔｇ

车牌定位及倾斜矫正方法研究

《工业控制计算机》２０１４年第２７卷第１１期车牌定位及倾斜矫正方法研究王楠楠（杭州电子科技大学自动化学院，浙江杭州３１００１８）ＬｉｃｅｎｓｅＰｌａｔｅＬｏｃａｔｉｏｎａｎｄＳｌａｎｔＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ车牌定位是车牌识别的重要环节，为了提高车牌定位的有效性，采用基于边缘检测和数学形态学运算相结合的车牌定位算法：利用Ｓｏｂｅｌ算子进行边缘检测，通过腐蚀和膨胀以及由其组合而成的开、闭运算，将目标区域显示出来。

当拍到车牌有不同程度的倾斜变形时，在一般矫正方法的基础上，给出了针对车牌特点的改进算法，即在水平方向上采用Ｈｏｕｇｈ变换确定角度后进行旋转矫正，而在垂直方向上采用投影法进行变形矫正，矫正效果良好。

１基于边缘检测和形态学运算结合的车牌定位算法目前车牌定位主要有以下几种方法：基于图像彩色信息的方法，基于纹理分析的方法，基于边缘检测的方法，基于数学形态学的方法，基于遗传算法的定位，基于神经网络的定位，结合这些基本方法与各种优化算法又派生出许多其他定位算法。

对整幅汽车图像进行边缘检测，车牌区域相对于其他非车牌区域含有更多的细节信息。

利用车牌图像的这一纹理特征，再结合车牌区域的几何特征及其它纹理特征，提出了一种基于边缘检测和形态学运算结合的车牌定位算法。

１．１边缘检测边缘信息标志着一个区域的开始和另一个区域的结束，一般车牌字符与底色有较大差异，边缘丰富。

Ｓｏｂｅｌ算子可以有效地提取边缘信息同时抑制噪声，因此采用该算子进行边缘检测。

原图如图１，边缘图像如图２。

图１原始图像图２ｓｏｂｅｌ边缘检测１．２数学形态学运算进行车牌定位针对以上Ｓｏｂｅｌ算子边缘检测后的图像，采用数学形态学的方法进一步处理。

数学形态学是分析几何形状和结构的数学方法，是建立在集合代数基础上，用集合论方法定量描述几何结构的科学。

数学形态学是由一组形态学的代数算子组成，其中最基本、最重要的形态学算子是腐蚀和膨胀，其他的一些形态学算子如开、闭等都是由这两种最基本的形态学算子组合完成的。

基于先验知识的车牌垂直倾斜校正方法

通过分析凸包的特征，可以推断宽最短外接矩形一定经过此凸包的一条边和某个顶点，只需求出某个点及此点到满足某一条件的边的距离，比较得到所有距离中的最小值即可。经观察，并不是所有边都能与当前顶点构成外接矩形，以图5的D点为例，只有边AB可以与D点构成外接矩形ABXY，其它边与D点构成的矩形都会穿过凸包，不能构成外接矩形。
本文在深入研究和分析这些算法的基础上，提出一种基于先验知识的垂直校正方法。该方法首先在水平倾斜校正的基础上去除车牌的上下边框及铆钉，然后通过垂直投影法进行粗定位并得到包含每个字符的分割区域，并求得所分割区域中最大连通域部分即字符点区域的宽最短外接矩形，统计水平穿过此外接矩形中心的直线在矩形区域内的点数，从而推导出当前字符仿射变换后的高宽比，并根据车牌字符原始高宽比推导出车牌倾斜角度。
车牌倾斜可以分为水平倾斜、垂直倾斜和混合倾斜三种。国内外研究人员针对水平倾斜校正提出的常用方法主要包括Hough变换法[1-3]、旋转投影法[4-5]和K-L展开式法[6]等，且基本都可以得到不错的结果。而针对垂直倾斜校正的研究方法较少，目前主要有：①直线拟合法[7-9]。该方法是对车牌左边界部分点进行直线拟合，认定此直线倾角即为车牌倾斜角度，此方法在存在车牌左边框且车牌外没有干扰区域时效果较好，但如果车牌左边框由于被污染等原因导致预处理后左边框区域缺损或不存在时，考虑到车牌最左边字符为汉字，且汉字的左边界点大部分都不能拟合成理想的直线，如“京”、“云”、“广”等，此时误差很大，不能达到预期校正效果；②旋转投影法[5]。该方法需要车牌图像以1°为步长对每个角度都进行错切变换，然后统计垂直投影为0的点，当统计点数最多时即为此车牌的垂直倾斜角，此方法需要穷举每个角度，这将导致效率低下且精确度不高，易受到字符以外部分的干扰。因此寻求一种更为准确、快速的方法极为重要。

车牌倾斜校正研究综述

ｔｙｐｅｓ：ｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｍａｘｉｍｕｍｏｒｍｉｎｉｍｕｍ，ｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｐｒｉｎｃｉｐａｌｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ．Ａｆｔｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈ
ＡＳｕｒｖｅｙｏｆＬｉｃｅｎｓｅＰｌａｔｅＴｌｉｔＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ
ＬＩＪｉａｎｃｈｕｎＹＡＮＧＸｉｎｇＬＩＵＷｅｉ
（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅＨｅｉｆｅｉ２３００３７Ｃｈｉｎａ）
ｐａｉｄｍｕｃｈａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏ．Ｔｉｌｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆｏｒｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｉｍａｇｅｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｉｔｓａｉｍｉｓｔｏ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ，ｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｈａｓｂｅｅｎ

基于局部投影方差的快速车牌校正方法

关键词：倾斜校正；投影方差；旋转变换；错切变换
犃犉犪狊狋犆狅狉狉犲犮狋犻狅狀犕犲狋犺狅犱犳狅狉犞犲犺犻犮犾犲犔犻犮犲狀狊犲犘犾犪狋犲
犅犪狊犲犱狅狀犔狅犮犪犾犘狉狅犼来自犮狋犻狅狀犞犪狉犻犪狀犮犲ＷａｎｇＭｉｎｇｑｉａｎ，ＬｕＳｈｕｆａｎｇ，ＺｈａｎｇＹｕａｎｍｉｎｇ，ＺｈａｎｇＹｏｎｇｌｉａｎｇ，ＧａｏＦｅｉ
直线法包括直线检测和［２３］直线拟合两种方法。然而直
收稿日期：２０１８０７０５；修回日期：２０１８０７３１。基金项目：国家自然科学基金资助项目（Ｃ１２４１２１３５，６１４０２４１０）；浙江省重点研发计划项目（２０１８Ｃ０１０６４）。作者简介：汪敏倩（１９９３），女，硕士研究生，主要从事计算机视觉与图像处理方向的研究。张元鸣（１９７７），男，博士，副教授，主要从事视觉大数据分析方向的研究。张永良（１９７７），男，博士，副教授，主要从事图像分析与识别方向的研究。通讯作者：高飞（１９７４），男，博士，教授，博士生导师，主要从事视觉感知与理解等方向的研究。
基于局部投影方差的快速车牌校正方法
汪敏倩，卢书芳，张元鸣，张永良，高飞
（浙江工业大学计算机科学与技术学院，杭州３１００２３）
摘要：车牌倾斜与错切校正作为车牌识别的重要环节，虽已提出不少方法，但仍存在准确度低、效率低等不足；鉴于现有方法的不足提出一种高效的车牌倾斜与错切校正方法；首先，根据车牌图像的投影方差存在着明显的局部性规律，提取车牌的局部特征图像用于角度检测；并提出一种基于坐标旋转的最大投影方差获取方法，快速得到车牌水平倾斜角度和垂直错切角度；此外，针对字符本身的结构对于垂直错切角度检测的影响，提出相应的解决策略；最终使用３０００张情况各异的车牌进行实验；实验结果表明，在正确率比现有传统方法略高的情况下，算法效率也得到大幅提升。

基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法_吴一全

第20卷第21期系统仿真学报©V ol. 20 No. 21 2008年11月Journal of System Simulation Nov., 2008 基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法吴一全, 丁坚(南京航空航天大学信息科学与技术学院, 江苏南京 210016摘要:在车牌识别系统中,为提高字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正。

提出了一种基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法。

首先将旋转后车牌图像的垂直边缘向水平方向投影;然后导出边缘点投影方差最小时旋转角度的闭合表达式,由此一步确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌。

给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法和主成分分析法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明所提出的方法精确度高、鲁棒性好、实时性强。

通过进一步分析和推广,将车牌倾斜校正方法总结为两种不同类型的方法,并对它们进行了比较。

关键词:车牌识别;倾斜校正;边缘检测;旋转投影;双线性插值中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1004-731X (2008 21-5829-04Vehicle License Plate Tilt Correction ApproachBased on Minimum Variance of Edge ProjectionWU Yi-quan, DING Jian(College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China Abstract: In order to improve the result of character segmentation and recognition, license plate picture after location should be corrected in the license plate recognition system. A license plate tilt correction method was proposed. First, the vertical edge of plate picture after rotation was projected horizontally. Then a closed formula based on the minimum variance of projected point was found out in order to get the tilt angle. Finally, the plate picture was corrected with bilinear interpolation.The experimental results show highly accurate, robust and real-time. The method was compared with license plate tilt correction methods based on Hough transform, rotation-projection and principal component analysis on precision, complexity and run time. These methods were summarized to two types after further analyzing and generalizing, and they were compared then.Key words: vehicle license plate recognition; tilt correction; edge detection; rotation-projection; bilinear interpolation引言车辆牌照识别是图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的重要课题之一,广泛应用于高速公路自助收费、城市交通控制与监视等领域。

车牌图像倾斜角度矫正方法的研究与实现Final

车牌图像倾斜角度矫正方法的研究与实现摘要车牌矫正是车牌定位和字符分割的一个重要处理过程。

经过车牌定位后所获取的车牌图像不可避免地存在某种程度的倾斜。

这种倾斜不仅会给下一步字符分割带来困难，最终也将对车牌的识别的正确率造成直接的影响。

本设计主要研究了对车牌图像倾斜角度矫正的算法。

本文给出了矫正倾角的四种方法：Hough变换法、Radon变换法、线性回归法和两点法，并详细介绍了这四种方法的原理、算法步骤、具体程序实现过程、仿真结果及各自的优缺点。

Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度。

它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角。

最小二乘法的优点就是运算量小，但是其抗干扰能力比较差，容易受到噪声的影响。

两点法虽然理论简单，但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布，计算均值后能有效抑制干扰。

关键字：图像倾斜角度；倾角矫正；图像处理Research on Correction Method of Plate Image Angle and its ImplementationAbstractLicense plate correction is a license plate localization and sung-i1 is an important process. After the license plate location obtained after vehicle images inevitably exists some degree of tilt. This will not only give next tilt difficult character segment, will finally of vehicle license plate recognition accuracy cause immediate impact. This paper mainly studies the Angle correction of vehicle images of the algorithm. This paper gives the correct Angle of four methods: Hough transform method, Radon transformation method, linear regression method and two points, and introduces the principle of the four methods algorithm process, specific procedures, implementation process, the simulation results and their respective advantages and disadvantages. Hough transform and Radon similar, antiinterference ability is stronger, but the big, program execution gate-level Hough transform method and slow, Radon transformation method for the biggest precision Angle detection 1 degree. Their advantage is that it can calculate the linear inclination breakpoint,. The advantages of least-square method is determinately but antiinterference ability is poorer, vulnerable to noise impact. Two points although theory is simple, but because sampling points more and these point to obey random distribution, mean can effectively restrain calculated after interference.Keywords: image Angle; Angle correction; Image processing目录摘要 (I)Abstract (II)1.绪论 (1)1.1 课题背景及目的 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 应用范围 (2)2. MATLAB与数字图像处理 (4)2.1 MATLAB简介 (4)2.2 MATLAB与数字图像处理 (5)3.汽车牌照图像倾角矫正方法研究 (7)3.1 Hough变换法 (7)3.2 Radon变换法 (12)3.3 线性回归法 (14)3.4 两点法 (18)总结 (22)致谢 (23)参考文献 (24)1. 绪论1.1课题背景及目的车牌矫正是车牌识别的一个重要处理过程，车牌识别是智能交通系统中一个重要的组成部分。

车牌识别中的二值化及快速倾斜校正算法概要

为了解决车牌图像倾斜对字符分割与识别带来的不良影响, 对一种基于字符间投影距离的倾斜校正方法做了研究。

在该方法中, 根据倾斜车牌与非倾斜车牌字符的投影距离大小比较来确定车牌图像的倾斜角度, 再用基于双线性插值的旋转方法进行矫正。

针对该方法的不足之处, 提出了该算法的改进算法。

试验结果表明, 该算法是快速而有效的。

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中图分类号
车牌识别倾斜校正错切变换投影分析智能交通
Ｔ９１７Ｔ３１４Ｎ１．３Ｐ９．１文献标识码Ａ
ＬＩＣＥＮＳＥＰＬＡＴＥＳＬＡＮＴＣｏＲＲＥＣＴＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＡＮＡＬＹＳＮＧＩ
ＴＨＥＰＲｏＪＥＣＴＩｏＮＰＲｏＦＩＬＥＳｏＦＳＵＢ－ＲＥＧＩｏＮＳ பைடு நூலகம்
ＭａＨｏｇｉｎｘａ
（ｏｅｅｏｃｎｅＢｉｎｏｅｎｖｒｔ，ＣｌｇｌｆＳｉｃ，ｅｉｇＦｒｓＵｉｓｙ＆ｅｊｔｅｉ
１０８Ｃｉａ００３，ｈｎ）
Ａｓａｔｂｔｃｒ
Ａｌｅｓｌｔｓｎｏｒｔｎｍｅｏａｅｎａａｓｇｈｒｊｔｎｐｏｌｆｕ — ｇｎｒｐｓｄｉｔｈｏｉｎｌｃｎｅｐａａｔｒｃｉｔｄｂｓｄｏｎｌｉｅｐｏｃｉｒｆｅｏｓｂｒｉｓｓｏｏｅ．Ｆｒｅｈｒｏｔｉｅｌｃｅｏｈｙｎｔｅｏｉｓｅｏｉｐｓｔｚａ
ｄｒｃｏ．ｈｒｅｔｎｎｓｂｒｇｎｒｕｅｏｐｔｔｈｅａｓｒｎｅｉｒｅｔｎｏｃｎｅｌｅｉｇｅｅｉｅｈｉｔｎＴｅｐｏｃｏｓ — ｉｓｅｓｄｔｃｍｕｅｈｓｅｒｒｆｍａｄｖｒｃｐｏｃｏｌｅｓａｅｔｄｔｎｅｅｉｊｉｏｕｅｏａｏｅｔｎｏｔａｊｉｆｉｌｐｔｍａｏｒｍｔ
针对垂直倾斜校正的方法主要有：旋转投影法 ’ 直线拟、
０引言
车牌识别技术是智能交通的关键技术之一，泛应用于高广速公路自助收费、市交通控制与监视等领域。车牌识别技术城
合法和投影点坐标方差最小化方法ｌ。其中，转投影法９Ｊ旋的精度较高、干扰能力较强。但该方法需要对车牌图像逐个抗
ｔｅｃａａｔｒａｉｅｓｂｒｇｎｒｅｒｎｄｂｓｄｏｒｅｔｎｌｉｈｎａｅｃｎｒｐｉｔａｅｔｏａｉ，ｈｎｃｎｔｎｈｈｒｃｒｅｓｎｔｕ — ｉｓｅｄｔｍｉａｅｎｐｏｃａａｓ．Ｔｅｌｔｅｔｏｓｒｆｎｔｌｅｉｌａｏｅａｈｅｏａｅｅｊｙｓｌｈｅｎｔｌｅｅｉｎｉｉｉ
ｉｔｅｈｒｚｎａｎｌａｉｎＴｅｅｔｔｅｖｒｃｎｌａｉｎ，ｔｉｍｅｈｄｄｖｄｓｔｅｌｅｓｌｔｍａｅｉｔｕ —ｅｉｎｌｎｅｔａｓｈｏｏｔｉｃｉｔ．ｏｄｔｃｈｅｔａｉｃｉｔｉｌｎｏｉｌｎｏｈｓｔｏｉｉｅｈｉｎｅｐａｅｉｇｎｏｓｂｒｇｏｓａｏｇｖｒｃｃｉｌ
马洪霞
（京林业大学理学院北北京１０８）００３
摘
要
提出一种基干子区域投影分析的车牌倾斜校正方法。首先进行水平倾斜校正，车牌图像划分为水平方向上的子区域，将
进行投影分析后确定子区域内字符区域中心点坐标，然后将各中心点拟合为一条直线，直线的倾角即为水平倾角。对于检测垂直倾角，该方法将车牌图像划分为垂直方向上的子区域，利用子区域的投影来快速计算车牌图像的错切变换和垂直投影，确定垂直倾角。实验结果表明，与常用的旋转投影法相比，方法运算时间少且鲁棒性好。该关键词
第２９卷第６期
２２年６月０１
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｍｐｔｒＡｐｐｉａｉｎｎｏｔｒｌｔｏｓａｄＳｆｃｗａｅ
Ｖ０＿９Ｎｏ．ｌ２６
Ｊｎ２１ｕ．０２
基于子区域投影分析的车牌倾斜校正
ｖｒｃｌｎｌａｏ．Ｅｐｒｎａｒｓｌｈｗｔｔｏｐｅｏｃｍｎｒａｏｎｒｊｔｎｂｓｄｍｅｏ，ｈｒｐｓｄｏｅｒｕｒｅｉａｉｃｎｔｎｘｅｉｔｅｕｔｓｏａ，ｃｍａｄｔｏｍｏｏｔｎａｄｐｏｅｉ－ａｅｔｄｔｅｐｏｏｅｎｅｉｓｔｉｉｍｅｌｓｈｒｔｉｃｏｈｑｅ
ｓａｔｉｃｒｅｔｄ，ｔｅｌｅｓｌｔｉｇｓｄｖｄｄｉｔｕ－ｅｉｎｌｎｏｉｏｔｌｉｅｔｎ，ａｄｔｅｃｎｒｏｎｏｒｉａｅｉｅａｄｔｌｎｓｏｒｃｅｈｃｎｅｐａｅｍａｅｉｉｉｅｏｓｂｒｇｏｓａｏｇｈｒｎａｒｃｉｉｎｚｄｏｎｈｅｔｅｐｉｔｏｄｎｔｓｗｔｒｇｒｏｃｈ
ｌｓｏｐｔｔｏｎＳｒｂｕｔｅｓｃｍｕａｉｎａｄｉｏｓ．ＫｅｗｏｄｙｒｓＬｉｅｅｐｌｔｅｏｎｔｎＳａｏｅｔｏＳｈｅｒｓｏｍＰｏｅｔｏｎｙｉＩｔｌｉｅｔｔａｓｏａｉｎｃｎｓａｅｒｃｇｉｉｌｎｔｃｒｃｉｎｏｅｒｔａｆｒｎｒｊｃｉｎａａｓｓｌｎｅｌｎｒｐｒｔｏｇｎｔ