车牌字符分割的算法研究与实现
车牌识别系统中的字符分割技术研究
【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。
车牌识别中字符分割算法的研究与实现毕业答辩PPT课件
LOGO
2021
一：论文的背景意义
背景和意义：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成
部分之一，可用于公路电子收费、出入控制和交通监控等众多 场合。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基 础，对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，得到每 一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。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， 其中车牌字符分割的好坏直接影响到车牌识别的正确率，因此 本文对字符分割的算法进行了深入的研究。
车牌灰度图像 车牌二值化图像
车牌膨胀或腐蚀处理后图像
2021
LOGO
四：车牌分割
本文所采用的车牌字符分割方法为：
车牌像素和模板匹配相结合的车牌字符分割方法
（1）通过车牌字符串的高度H，构建符合实际车牌的
模板。
（2）将车牌模板在字符串上从左向右滑动，同时分
别求取当前位置的M1和N1。其中
， 6 bi
车牌图像分割结果
2021
LOGO
车牌字符分割结果的例证续：
车牌原图像
车牌灰度图像
车牌边缘检测图像
2021
车牌腐蚀后图像
LOGO
车牌平滑图像的轮廓
从对象中移除小对象
车牌图像定位结果
2021
LOGO
车牌图像预处理结果
车牌图像分割结果2021Fra bibliotekLOGO
总结：
本文对其中的车牌分割技术做了深入的研究，主要探讨了车牌定位、预处理以 及字符分割的算法。
LOGO
2021
论文研究步骤：
车牌字符分割算法研究
1 绪论1.1 背景介绍为了实现车牌字符识别，通常要经过车牌位置检测、车牌字符分割和字符识别三个关键步骤。
车牌位置检测是根据车牌字符目标区域的特点，寻找出最符合车牌特征的区域。
车牌字符分割就是在车牌图像中找出所有字符的上下左右边界，进而分割出每个车牌字符。
在实际应用中，车牌字符分割的效果对车牌字符识别正确率会产生很大的影响，由于车牌图像亮度不均、尺度变化、透视失真、字符不完整等因素，使图像质量存在较大差异，进而影响图像分割的效果，因此车牌字符分割这一技术仍然具有很大的研究意义。
在实际的监控场景中，车牌图像的透视失真通常是由于拍摄视角的变化或车辆位置的移动，相机光轴偏离车牌平面的法线方向造成的。
由于车牌图像在整幅图像中占有较小的比例，所以车牌图像几何校正主要工作是校正车牌图像的旋转和剪切失真。
旋转投影法和直线拟合法是两种主要的偏斜校正方法。
旋转投影法是为了获取垂直倾斜角，即将车牌图像穷举逐个角度进行剪切变换，然后统计垂直投影数值为0的点数，得到最大值对应的角度。
这种方法受背景区域的干扰比较大。
另一种方法是直线拟合车牌字符的左边界点从而获得垂直倾斜角，该方法为直线拟合法。
该方法并没有逐个角度对车牌图像进行剪切变换，从左边界点拟合出的直线通常不能真正用来代表车牌的垂直倾斜方向，检测出的角度存在较大误差，且字符左侧噪声对角度检测干扰太大，鲁棒性较差。
因此找到一种更准确和迅速的车牌垂直倾斜矫正方法是十分重要的。
通过得到最小的字符投影点坐标方差，得到另一种车牌垂直矫正方法。
首先将车牌字符图像进行水平校正，根据字符的区域的上下边界，将车牌字符进行粗分割。
然后将剪切变换后的字符点进行垂直偷用。
当得到投影点最想左边方差时，便能导出两类剪切角闭合表达是，最后便是确定垂直投影的倾斜角并对此进行校正。
投影法是目前最常用的车牌分割算法之一，其算法简单并且计算复杂度低。
该方法的核心思想是将车牌图像进行水平投影和垂直投影，利用峰谷特征来定位车牌字符的上下左右边界。
车牌的字符分割和字符识别的研究与实现
ｎｕ ｍｂｅ ｆｐ ｃｕ ｅ ｒ ｍ ｈｏ ｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｎ ｚ ｄ ｗ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔ ｒｏ ｏ ｒ ｓ ｏ ｉ ｅ ｐａｅ ｂ ｒｏ ｉｔ ｒ ｓｆｏ ｔ ｓ ｏ ｂ ｅ ｏｇ ｉｅ ｈ ｔ ｅ ｆａｕ ｅ ｖ ｃｏ ｆｔ ｃ ｒｅｐ ｎｄｎｇ ｔｍ ｌｔ ｙ ｉ ｈｅ
Hale Waihona Puke ｖ ｒｃｌ ｒ ｅｔ ｎｏ ｅｗｈｔ ｐ ｅ ｉａ ｇｓ Ｔ ｅ ｅｏｎｔ ｎｏ ｍ ｅ ｏ ｅ ｙｕｉｇｔｅ ｅ ｉ ｏ ｃｏ ｆｈ ｉ ｉ ｌｉ ｂｎｒ ｉ ｅ． ｈ ｃ ｇ ｉｏ ｆ ｕ ｂ ｒ ｉｄ ｎ ｓ ｔａｐ ｊ ｉ ｔ ｅ ｘ ｓｎ ｙ ｍａ ｒ ｉ ｎ ｓｓ ｂ ｎ ｈ
ｖ ｃｏｒｗ ｈ ｃ ｍ ｅ ｃａｓ ｄ ａ ｈｅ ｉｈｅｔ ｓ ｉ ｒｔ ｅ ｐａｅ Ｅｘ ｒｍ ｅ ｓ ｈ ｗ ｈａ ｔ ｅｅ ｅ ｔ ｉｈ ｗ ｂ ｌｓｅ ｓ ｔ ｈ ｇ ｓ ｉ ｌｉ ｙ ｔｍ ｌｔ ． ｍ ａ ｐｅｉ ｎｔ ｓ ｏ ｔ ｔ ｈ ｓ ｍ ｅｈｏ ｓ ｔ ｄ ｒｓ ｌ ｎ ｈ ｅ ｅ ｒ ｅ ｏ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ａ ｄ ｂ ｔｅ ｆｅ ｔ ｅ ｕｔｉ ｉ ｒｄ ｇ ｅ ｆｒ ｃ ｇ ｉｉ ｏ ｎ ｅ ｔｒｅ ｃ ．
一
项 重要研 究课题 ， 是实 现交通 管理智 能化 的重要 环节 。它是 以数 字 图像 处理 、 式识 别 、 算 机 视觉 等技 模 计
术 为基础 的智能识 别系统 。它利 用每一 辆汽 车都有 唯一 的车牌号 码 ， 过摄像 机所拍 摄 的车辆 图像 ， 通 在不 影
响汽车状态的情况下 ， 计算机 自动完成车牌的识别 ， 从而可降低交通管理工作的复杂度。 由于车 牌识别 涉及到很 多复 杂因素 ， 现有理 论和 方法还存 在识别 速度 慢 、 度低 、 干扰性 能差 等问题 ， 精 抗 因此 有必要 进一步研 究 。本 文提 出 了一种 基 于模 板 匹配 的车牌 识别 方 法 ¨ ， Ｊ 能有效 地 完成 不 同解析 度 和不
汽车牌照定位与字符分割的研究及实现
1.2.1 车牌定位技术研究现状及发展趋势
车牌定位技术是 LPR 系统研究的重点和难点。采集车辆图像过程中一般都有
1
汽车牌照定位与字符分割的研究及实现
各种背景干扰，能够正确分割字符的前提是从图像中准确地分割出牌照区域，这 也是 LPR 系统能否在实际中应用的基础。 目前的车牌定位算法中，主要是分析车牌所共有的部分特征，根据这些特征 来确定车牌区域的位置。车牌几何形状特征及相应的分析方法主要有[2-8]： (1)灰度变化特征：水平/垂直扫描时，牌照区域的像素灰度值按照一定的规 律进行波动；(2)颜色特征：原始车牌区域内部颜色和外部颜色差异的特征；(3) 投影特征：对车辆图像的水平/垂直扫描后其投影直方图中，牌照所对应的区域具 有一定规律的峰谷分布；(4)边缘特征：牌照区域有许多的边缘信息，使用相应的 算子将边缘信息提取出后，再通过边缘投影直方图来确定边缘的信息；(5)几何特 征：主要有车牌的长度、宽度以及长宽比例在一定的范围之内,或者可以通过牌照 的面积在一定的范围之内。利用以上这些特征均可以确定车牌的位置。 目前，车辆牌照的定位方法有基于彩色图像牌照区域字符和背景的颜色差异 特征进行定位，也有基于灰度图像牌照区域字符几何纹理特征进行定位，还有其 它结合了牌照区的颜色差异和字符纹理两种特征的方法定位，另外还有的是基于 数学形态学、神经网络、遗传算法、灰度聚类等牌照定位方法[9]。
作者签名： 导师签名：
日期： 日期：
年 年
月 月
日 日
中南民族大学硕士学位论文
第1章
1.1 问题的提出
绪论
车牌识别技术(License Plate Recognition， LPR )是智能交通管理系统的 重要组成部分，主要用于识别车牌号码。 LPR 技术在实际生活中主要应用于高速 公路实现无人收费功能、道路行车的流量监控、交通违规车辆的监控等。特别是 在各种场合实现无人收费功能的系统中，为了提高车辆的运行效率， LPR 技术将 代替人工的管理方式实现无人自动管理的功能， 因此,对 LPR 技术的研究和系统的 开发具有重要的现实意义和和实用价值。 车牌定位、字符分割、字符识别是 LPR 系统的三大关键技术。同时也是车牌 本身的几何形状特征与图像处理技术[1]的很好结合，车牌定位与字符分割在 LPR 系统中用到的数学知识主要有数学形态学、神经网络、小波分析等。对车牌定位 与字符分割的研究主要包括：图像预处理、车牌定位、车牌倾斜校正、车牌字符 分割及字符分割结果输出等。如图 1.1 所示为系统的流程框图：
车牌识别系统中的字符分割技术研究
（． ｌ ｇ ｆＣｏ ｕｅ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｏｏ ｅＡｎ ｕ ｉｅｓ １ ｌ ｅ ｏ ｍｐ ｔｒＳ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅｈ ｌｇ ， ｈ ｉＵｎｖ ｒ Ｗ，Ｈｅｅ ３ ０ ９ Ｃｏ ｅ ｉ ｆｉ２ ０ ３ ，Ｃｈｎ ；． ｐ ｒｍｅ ｔｏ ｍｐ ｔｒＥ ｇｎ ｅｉｇＷ ｕ ｕ ｉａ Ｄｅ ａｔ ｎ ｆＣｏ ｕｅ ｎ ｉ ｅｒ ， ｈ ２ ｎ Ｖｏ ａｉｎ ｌ ｌ ｇ ｆ ｎｏｍａｉｎａ ｄＴｅｈ ｏｏ ｙ Ｗ ｕ ｕ ２ １ ０ ， ｉａ ｃｔ ａ Ｃｏｌ ｅｏ ｆｒ ｔ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ， ｏ ｅ Ｉ ｏ ｈ ４ ０ ３ Ｃｈｎ ）
ｈ ｔ ：ｗ ｔ ／ ｗｗ．ｎ ｓ ｅ．ｎ ｐ／ ｄ ｚ． ｔ ｎ ｃ Ｔ ｌ ８— ５ － ６０ ６ ５ ９９ ４ ｅ： ６ ５ １ ５ ９ ９ ３ ＋ ６ ０ ６
车牌识别系统中的字符分割技术研究
陈 利１ ， ２
（． 徽 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 学 院 ， １ 安 安徽 合 肥 ２ ０ ３ ；． 湖 信 息 技 术 职 业 学 院 计 算 机 工 程 系 ． ３ ０ ９ ２芜 安徽 芜 湖 ２ １０ ） ４ ０ ３
ｓｍ ｐｅ ａ ｌａ ，ｂｅｔｒｒ ａ—ｔｍ ｅ ｆａｕｒｓａ ｇ ｉ ｌ ｎｄ ｃｅ ｎ ｔｅ ｅ ｌ ｉ ｅ ｔ ｅ ｎｄ ｈｉｈ—ａ ｃ ｒ ｃ ｏ ｅｓｎｇ ｃ ｕ ａ ｙ ｏｆｐｒ ｃ ｓｉ ．
摘要 ： 牌 字符 分 割 是 车 牌 识 别 系统 的三 大关 键技 术之 一 。 车 准确 的 字符 分 割 ， 能 提 高字 符识 别的 准 确 率 ， 既 又能提 高识 别 的速 度 。 针
对 车牌 图像 背 景复 杂 、 照 多 变 、 光 干扰 较 多的 情 况 ， 章在 车 牌 区 域预 处理 的基 础上 提 出 了一 种 基 于先 验 知 识 的 垂 直 投 影 字 符 分 割 文 方 法 。 实验 结 果表 明该 算 法 简洁 、 时性 好 、 实 处理 正 确 率 高 ， 到 了实 用 的标 准 。 达
车牌识别系统中车牌定位与字符分割的研究
车牌识别系统中车牌定位与字符分割的研究一、本文概述随着科技的发展和智能交通系统的普及，车牌识别系统已经成为了现代交通管理的重要组成部分。
车牌识别系统的核心在于准确、快速地实现车牌的定位与字符分割。
本文旨在深入探讨车牌识别系统中车牌定位与字符分割的关键技术，并分析其在实际应用中的挑战与解决方案。
本文将对车牌识别系统的基本框架进行概述，介绍车牌定位与字符分割在其中的地位和作用。
接着，本文将详细阐述车牌定位技术的发展历程和现状，包括基于颜色、纹理、形状等特征的定位方法，以及近年来兴起的深度学习技术在车牌定位中的应用。
同时，本文还将对字符分割技术的研究现状进行梳理，包括基于投影分析、边缘检测、形态学处理等方法的字符分割算法。
在此基础上，本文将重点分析车牌定位与字符分割在实际应用中面临的挑战，如复杂背景下的车牌定位不准确、字符粘连或断裂导致的分割失败等问题。
针对这些问题，本文将提出相应的解决方案，如通过改进算法提高定位精度、采用多特征融合的方法提高字符分割的鲁棒性等。
本文将通过实验验证所提方法的有效性，并对实验结果进行分析和讨论。
本文还将展望车牌识别系统的未来发展趋势，探讨新技术在车牌定位与字符分割中的应用前景。
通过本文的研究，旨在为车牌识别系统的优化和改进提供有益的参考和借鉴。
二、车牌定位技术研究车牌定位技术是车牌识别系统的关键环节，它涉及从复杂的背景中准确提取出车牌区域。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，车牌定位技术也取得了显著的进步。
早期的车牌定位主要基于车牌的颜色和边缘特征。
由于中国车牌通常为蓝底白字，因此可以通过颜色过滤来初步提取出可能的车牌区域。
随后，利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）来进一步细化车牌的轮廓，从而实现车牌的粗定位。
然而，这种方法受光照条件、车牌污损等因素影响较大，定位准确性有待提高。
为了克服颜色和边缘特征方法的局限性，研究人员开始尝试基于纹理和形状特征的车牌定位方法。
车牌字符定位与分割
参考文献
古利超，车辆图像中的车牌定位及字符分割算法研究，重庆大 学，仪器科学与技术，2012，硕士 甘玲，林小晶，基于连通域提取的车牌字符分割算法，计算机 仿真 顾弘，赵光宙，齐冬莲，孙赟，张建良，车牌识别中先验知识 的嵌入及字符分割方法，中国图象图形学报 黄蒙蒙，多尺度低质量车牌字符分割的研究与实现，东华大学， 计算机软件与理论，2013，硕士 马永慧，车牌识别系统中车牌定位与字符分割的研究，中北大 学，计算机应用技术，2013，硕士
谢谢！
欢迎指正！
设计提交内容
设计报告：格式请参阅附件
软件代码：Matlab软件环境，M文件代码
测试结果：基于提供的测试图片集进行测 试
设计原理
输入图像 颜色特征 纹理特征 车牌定位 字符分割
区域直方图
字符输出
车牌结构特 征
…
基本结果1
车牌定位后截取图
原图
字符分割输出结果
基本结果2
车牌定位后截取图
车牌字符定位与分割系统算法 设计与实现
通信工程系 电子科技大学 通信学院
设计目的
1. 了解图像的基本描述
2. 掌握几种图像特征提取算法
3. 完成相关算法的设计与实现
4. 练习在现有框架上，修改算法，增强算法 对各种环境的适应性
5. 阅读相关文献，熟悉科研过程
设计任务及安排
理论课：2学时，掌握图像描述基本原理 设计过程：30学时 根据任务要求，查阅相关文献，提出系统 的详细设计方案 设计系统软件，给出详细算法设计及代码 收集测试数据，对算法进行可靠性测试， 完善算法设计并改进设计代码 完成设计报告
原图
字符分割输出结果
基本结果3
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。
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的核心组成部分，已经得到了广泛的应用。
车牌定位与车牌字符识别作为车牌识别技术的两大关键环节，对于实现自动化、智能化的交通管理具有重要意义。
本文旨在探讨和研究车牌定位与车牌字符识别的相关算法，并通过实验验证其有效性和可行性。
本文首先对车牌定位算法进行研究，分析了基于颜色、纹理和边缘检测等特征的车牌定位方法，并对比了各自的优缺点。
随后，本文提出了一种基于深度学习的车牌定位算法，通过训练卷积神经网络模型实现对车牌区域的准确定位。
在车牌字符识别方面，本文介绍了传统的模板匹配、支持向量机（SVM）和深度学习等识别方法，并对各种方法的性能进行了比较。
在此基础上，本文提出了一种基于卷积神经网络的字符识别算法，通过训练模型实现对车牌字符的准确识别。
本文通过实验验证了所提出的车牌定位与车牌字符识别算法的有效性和可行性。
实验结果表明，本文提出的算法在车牌定位和字符识别方面均具有较高的准确率和鲁棒性，为车牌识别技术的实际应用提供了有力支持。
本文的研究不仅对车牌识别技术的发展具有重要意义，也为智能交通系统的进一步推广和应用提供了有益参考。
二、车牌定位算法的研究与实现车牌定位是车牌字符识别的前提和基础，其主要任务是在输入的图像中准确地找出车牌的位置。
车牌定位算法的研究与实现涉及图像处理、模式识别等多个领域的知识。
车牌定位算法的研究主要集中在两个方面：一是车牌区域的粗定位，即从输入的图像中大致找出可能包含车牌的区域；二是车牌区域的精定位，即在粗定位的基础上，通过更精细的处理，准确地确定车牌的位置。
在车牌粗定位阶段，常用的方法包括颜色分割、边缘检测、纹理分析等。
颜色分割主要利用车牌特有的颜色信息，如中国的车牌一般为蓝底白字，通过颜色空间的转换和阈值分割，可以大致找出可能包含车牌的区域。
边缘检测则主要利用车牌边缘的灰度变化信息，通过算子如Canny、Sobel等检测边缘，从而定位车牌。
车牌字符识别与分割
一、实验目的：使用matlab软件提取出给定图像中的字符区域，或分割出各个字符二、设计方案：一个完整的车牌识别系统闭应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。
当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像。
车辆识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
车牌识别系统原理如图l所示。
图1 车牌识别系统原理图（1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。
（2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。
即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。
（3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像（4）字符识别：对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。
为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。
但由于车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。
牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。
由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。
因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。
车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。
车牌字符分割开题报告
车牌字符分割开题报告导语：开题报告是每一个科研报告的导航，通过开题报告，你可以知道接下来论文与报告的大概方向与内容。
下面是小编整理的关于车牌识别中字符分割算法的研究与实现的报告，欢迎你的参考与借鉴!毕业论文开题报告题目车牌识别中字符分割算法的研究与实现毕业论文开题报告论文题目车牌识别中字符分割算法的研究与实现一、选题背景与意义车牌识别是现代智能交通系统[1] 中的重要组成部分之一，可用于公路电子收费、出入控制和交通监控等众多场合。
它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。
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，其中车牌字符分割的好坏直接影响到车牌识别的正确率，因此本文对字符分割的算法进行了深入的研究。
从20世纪80年代初，国外的研究人员就已经开始了对车辆牌照的研究。
英国一个研究所在1982年研制了一种用于刑侦的汽车牌照识别系统。
1983年，日本一家公司曾研究出用来检查超速行驶的汽车牌照识别系统。
如今，发达国家的车牌识别系统在实际交通系统中己取得了成功的应用，如交通检测系统VNPR(Vehicle Number Plate Recognition)。
它主要应用于寻找被盗的汽车、停车场的控制和交通流量的统计方面。
VNPR的主要工作任务是车牌的定位、字符的切割和字符的识别，这几部分的工作是紧密结合在一块的。
国外车牌识别系统的广泛应用不仅仅和其技术领先有关，还与这些国家的车牌比较单一，易于识别有关。
与一些发达同家已经成功应用的车牌识别系统相比，我国的开发应用进展显得较为缓慢。
这是因为我国的实际情况与国外有所区别，国外车牌比较规范统一，而我国车牌规范不够，较为多样化。
不同汽车类型的车牌有不同的规格、大小和颜色，所以车牌的颜色多，并且字符位数不统一，对处理造成了一定的困难。
相对而言，国内开发车牌识别系统较好的公司主要有：北京汉王科技有限公司、上海高德威智能交通系统有限公司、亚洲视觉科技有限公司等。
车牌字符分割与识别算法的研究与实现
D U Pe i2 m in g, CHEN L i ang, ZHAO Y u2gu i
( School of Electr ica l & I nforma tion, Anhu i Un iversity of Technology, M a ’ an shan 243002, Ch ina. ) Ab s tra c t: O n the ba s is o f the lice n se p la te lo ca tio n, the p ap e r fo cu 2 se s o n b ina riz ing the p la te i m a ge by u s ing ite ra tive m e tho d, the n ca r2 rying o u t re g io n s igna tu re o f the i m a ge by u s ing co nne c te d com po 2 ne n t la be ling a lgo rithm , se gm e n ting lice n se p la te cha ra c te r w ith the he lp o f fo r m e r know le dge; Extra c t th irte e n fe a tu re s o f the cha ra c te r, re co gn ize the cha ra c te r u s ing B P ne u ra l ne tw o rk. The re su lts show tha t cha ra c te r se gm e n ta tio n a nd re co gn itio n a lgo rithm in th is the s is ha s o b ta ine d goo d re su lts.
车牌及其字符分割的方法研究
倒范围内有多个区域出现，则缩小高宽比的范围再搜索一次，如果所得区域仍大于一个，鉴于车牌一般处于整幅图的下方。
所以取底部最低的连通域作为车牌区域．图Ｉ厦图图２垂直边缘检测后图３分削出来的车牌三、车牌字符分割字符分割是车牌分割的后续步骤，它将提取出来的车牌区域分割成单一的字符区域．本文的字符分割算法包括车牌区域的二值化，水平边框去｝ｊ；｝以及纵向字符分剖三个步骤．１．车牌区域的二值化在车牌二值化的过程中，需要确定二值化的明值．本文采用了判别分析法来确定最佳阚值．这种方法较好地解决了闭值自动选择的问题，有很好的二值化效果．算法用数学模型可以表示如下ｔ设闻值选择函数，（五）定义如下ｔ一（矗）［ｐ・∞（量）一产（量）］。
／［∞（愚）・（１一∞（五））］其中弘为整体图像的灰度平均值，产（＾）是阕值为ｋ时的灰度平均值，ｍ（ｋ）是灰度值为１一ｋ之间的总概率．若设各灰度值的概率为Ｐ。
总像棠数为Ｎ．则以上各值可以表示为。
Ｉ●●●产＝∑ｉ・Ｐ（ｉ），卢（女）一∑ｆ・Ｐ；，面（量）＝∑Ｐ｛，Ⅳ＝∑他；，Ｐ；＝协／Ｎｌ－ｌｊ－ｌｆ－ｌ‘－Ｉ其中１～优是灰度图像的灰废级．斯是灰值为ｉ的像摩敷．令，（＾）值最大的灰度值＾即为整幅灰度图像的最佳分割搠值Ｔ．ｒｌ，（ｆ，ｊ）≥Ｔ，“’Ｊ）２｛ｏ，（ｆ，Ｊ）≤ＴＬ２．车牌水平框的去除在车牌区域二值化的基础上我们设计了一种去除水平边框的算法．它对于边框断袭、缺失。
或者二值化引起的边框边界不清等都有很好的消除效果．通过对牌照中心位置向上或者向下扫描可以发现，字符区域与上下水平边框之间有一定的空白．利用这一特性与边框比例知识相结合可以有效地去除车牌的水平边框．其步骤如下，（１）对现有的二值图像进行水平方向的投影，然后对投影图进行分析。
找出投影图的所有波峰和波谷，分别记录。
并消除波峰和波谷处呈现水平状态的影响．（２）计算相郐波峰波谷的高度差，因为字符和边框之问存在空隙．所以当这一高度差大于所有高度差的平均值较多，或者接近于零值时．就可以判定这就是边框和字符的分界处．（３）考虑到可能水平边框因为二值化或光照不均有所缺失，所以取高度差过滤后剩余部分的第一个波谷之后和具有最大高度差的波谷之前的区域作为去除边框后的字符区．３．纵向字符分割经过以上处理后。
基于语义分割的车牌识别技术研究
基于语义分割的车牌识别技术研究一、前言车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，它可以对车辆实现自动识别、记录和管理，有效地提升交通安全和治理效率。
随着人工智能技术的不断发展，基于语义分割的车牌识别技术受到了越来越多的关注。
本文将从技术原理、算法流程、实验结果等方面分析基于语义分割的车牌识别技术。
二、技术原理车牌识别技术的主要原理是通过图片识别技术对车辆的牌照信息进行自动识别。
其核心技术是图像处理技术和模式识别技术。
基于语义分割的车牌识别技术是在传统车牌识别技术的基础上，利用深度学习技术，通过语义分割算法实现对车牌图像中字符的分割，从而提高了车牌识别的准确率和鲁棒性。
语义分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的主要目标是将图像中的像素进行有意义的分类，然后将其分组成不同的目标区域。
针对车牌识别，语义分割技术主要是将车牌图像中的字符区域与车牌背景区域进行分割，以进行后续的字符识别。
三、算法流程基于语义分割的车牌识别技术主要的算法流程如下：1. 图像预处理：对输入的车牌图像进行预处理，包括图像降噪、增强等。
2. 物体检测：通过物体检测技术对车牌区域进行检测和定位。
3. 语义分割：对车牌区域进行语义分割，将字符与背景进行分离。
4. 字符识别：对分割出来的字符进行识别，得到车牌的文字信息。
5. 数据库查询：将识别出来的车牌信息与数据库进行比对，完成车牌的信息识别和管理。
四、实验结果针对基于语义分割的车牌识别技术，相关研究者进行了大量的实验。
其中，在字符分割方面主要考虑了像素预测精度、字符定位精度、字符分割精度三个方面的评价，而在字符识别方面主要考虑了识别准确率、鲁棒性等指标。
通过多组实验数据的对比发现，基于语义分割的车牌识别技术的识别准确率、鲁棒性等指标均优于传统的车牌识别技术。
其中，使用U-Net、FC-DenseNet等深度学习模型实现的语义分割技术在车牌分割方面显示出了很好的效果。
五、结论基于语义分割的车牌识别技术是目前车牌识别领域的研究热点。
车辆图像的车牌字符分割方法设计与实现
车辆图像的车牌字符分割方法设计与实现Design and Implementation Method of Vehicle License Plate Character ImageSegmentation摘要随着社会的发展，车辆将越来越多,为了更好地管理车辆，智能交通系统将是发展的方向,而车牌自动识别系统是智能交通系统中一个重要的环节，它主要包括三个关键技术：车牌定位、车牌字符分割以及车牌字符识别。
本文针对车牌自动识别系统中关键技术之一的车牌字符分割部分做了深入的研究。
首先，本文对车牌字符分割前的预处理进行了较深入研究，尤其是车牌图像二值化后的去噪处理，包括开闭运算、去除边缘、去除圆点等.其次，在字符分割算法中,给出两种分割算法，一种是固定边界法，另一种是垂直投影法，并对车牌字符进行了分割。
然后,在分析了这两种方法的优缺点后，将这两种方法相结合进而得到改进的投影法，实验表明，就算是在除噪后仍然有少量噪声的车牌进行分割时，该方法也可以得到很好的字符分割效果。
关键词:字符分割;二值化；投影法AbstractThere will be more and more cars with the development of society. Intelligent Transport System will be the direction of development。
System of License Plate Automatic Recognition is an important part of the Intelligent Transport System。
It is contain of three key technologies: the location of license plate，the division of license plate character and the recognition of license plate character。
车牌字符分割方法的研究的开题报告
车牌字符分割方法的研究的开题报告一、选题背景和意义随着城市化进程的不断加快，车辆数量急剧增加，交通状况也日益复杂，如何实现车辆识别以及智能调度已经成为一个重要议题。
而在车辆识别中，车牌字符分割是一个至关重要的环节，它对于正确、快速地识别车牌号码具有决定性的影响。
因此，对于车牌字符分割方法的研究具有重要的实际意义。
二、研究内容和目标本次研究旨在提出一种基于图像处理技术的车牌字符分割方法，通过对车牌图像进行预处理、二值化、特征提取等步骤，最终得到分割后的车牌字符，并能够在不同的场景中进行有效的应用。
具体而言，研究内容包括：1.车牌图像预处理，例如去除噪声、调整图像亮度等。
2.车牌图像二值化，将彩色车牌图像转化为黑白二值图像。
3.车牌字符分割，通过特征提取和分类算法，对车牌字符进行有效分割。
4.车牌字符分割方法的实现，编写计算机程序，对不同场景的车牌图像进行测试和验证。
三、研究方法本研究将采用以下方法：1.对现有的车牌字符分割方法进行调研和分析，了解其优缺点，并提出本方法的改进策略。
2.针对车牌字符分割的特征进行深入研究，包括颜色、形状、边缘等方面。
3.设计和实现车牌字符分割的算法流程，可以采用基于统计学算法或者深度学习算法。
4.评价本文提出的车牌字符分割方法的准确度、鲁棒性和效率。
四、研究的创新性和可行性本研究的创新性和可行性在于：1.针对车牌识别中的字符分割环节进行深入、系统的研究，提出了适应不同条件的车牌字符分割方法，对解决车牌识别难题具有重要意义。
2.本研究提出的车牌字符分割方法融合了图像处理、特征提取和分类算法等多种技术，具有较强的实用性和可行性。
3.本研究实现的车牌字符分割方法在实验中具有较好的分割效果，可以为车辆识别和智能交通系统的发展提供基础技术支持。
五、论文框架本文拟从以下几个方面进行论述：1.绪论，介绍车牌字符分割的背景和意义，调研国内外相关研究现状，并提出本次研究的目标和内容。
2.相关技术介绍，对车牌字符分割所涉及的图像处理、特征提取和分类算法等技术进行介绍和分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图 2 二值化后的车牌图像
3 本文车牌字符分割的实现
在车牌识别系统中, 车牌识别是根据每个字符的特征来进 行判断,所以车牌定位后还要进行车牌字符分割的工作。 本文提 出了一种连通域法和垂直投影法相结合的方法来进行车牌字 符分割,可以达到较好的效果。具体算法流程图如下:
图 3 字符分割流程图 首先,对车牌字符边界进行标记,形成连通域并对其标号;然 后采用垂直投影将车牌部连续的汉字进行分割, 最后根据字符 特征,对字符区域进行判别,提取单个车牌字符。 3.1 连通域 车牌号码中的每个字母和数字都是独立的连通域。 因此,本 文根据字符像素的连通性, 采用了像素标记算法对每个字母或 数字进行连通区域进行标记,并将其提取。二值图像中包含黑( 像素值为 0 ) 和白( 像素值为 255)两种颜色,本算法假设目标颜 色为黑色, 背景颜色为白色。像素标记法只对目标像素进行标 记,因此,像素间的连通性就是确定连通区域的关键。像素的连 通性是指该像素与相邻哪些像素相连通的。 常用的连通性主要 有两种:4-连通、 8-连通。本文采用了 4-连通区域。 每一个目标像素点只能根据自己和周围已确定连通性的 像素点就可确定自己的连通性。 本文对二值化图像的扫描顺序 采用从右到左 、 从下往上 ,只需扫描下 、 右 2 个像素的灰度值就 可以了。 因为每个像素不一定都有 4 个相邻像素;所以需考虑一 些特殊位置的像素的特殊情况:
李志敏 : 副教授
峰波谷分布; (5)车牌字符区域中所有英文字母和数字都是连通的。 由此可知, 根据车牌区域内的不同特征就有不同的字符分 割方法。常用的车牌字符分割方法有: (1)基于彩色的车牌字符分割方法; (2)基于投影法的车牌字符分割方法; (3)基于边缘检测的方法; (4)连通域法; (5)等间距字符分割方法。 由于采集到的车牌图像经常会受到各种污染 、 噪声干扰等 影响,使得字符分割的难度加大。 如果采用某一种字符分割方法 将不可能达到理想的分割效果。本文针对车牌字符分割的诸多 情况,并结合车牌字符自身特征,提出了一种多方法相结合的车 牌字符分割方法。
- 420 - 120 元 / 年 邮局订阅号 ：82-946
( 1 ) 扫描车牌值图像第一行的第一个像素, 不用考虑其相 邻点的连通性,也不用考虑标记等价问题; ( 2 ) 对于二值车牌图像第 1 行( 最下行) 的像素,只考虑右 相邻像素的连通性,不用考虑标记等价对; ( 3 ) 对于二值图像第 1 列( 最右列) 的像素,只考虑与该列 下相邻像素的连通性; 所有像素(除特殊位置外的像素)如果是目标像素都要考虑 下、 右 2 个相邻像素的连通性来确定它的连通性,如果相连通相 邻像素间出现不同连通标记就需考虑标记等价的问题。 3.2 字符分割算法 字符分割步骤归纳如下: ( 1 ) 从右向左(即最下行和最右列相交的点)开始扫描图像, 并做标记。首先标记第一个像素,如果该像素的灰度值是 0, 则 该点的标记值为 1 ; 如果该点灰度值不是 0 , 则开始扫描下一 个像素; ( 2 ) 扫描图像第 1 行的像素并做好相应的标记。扫描第 1 行的每个像素,如果其灰度值是 0 ,看其右相邻的像素灰度值是 否为 0 , 如果是 , 则该像素跟右像素标记值一样 ; 如果其右像素 灰度值不为 0 ,则该扫描像素标记值等于前一个标记值加 1 ;若 该扫描的像素灰度值不为 0 ,则继续扫描下一个像素; ( 3 ) 扫描除最下行的像素并进行标记, 此时需要考虑等价 问题。 首先,对图像的最右列的像素进行处理。处理每一行的第一 个像素,如果该像素为背景像素,则灰度值为 255,则扫描本行下一 个像素;如果该像素为目标像素,则灰度值为 0,就需要检测该像素 所在列的下相邻像素的标记值。若下相邻像素已被标记过,当前 扫描的像素的标记值就等于下相邻点的标记值。若下相邻点没 有被标记,则当前扫描像素的标记值就等于上一个标记值加 1。 其次,对除第一行和第一列外的其他像素点作标记 ,如果该 像素是目标像素点,其灰度值为 0,则还需检视其右、 下 2 个相邻 像素标记情况 。若上述 2 个相邻像素的灰度值都为 255 ,则该 像素点的标记值就等于上一个标记值自加 1 ;若 2 个相邻像素 中只有一个像素 p 的灰度值为 0 ,就把 p 像素的标记值赋给当 前像素点 ; 若它的 2 个相邻像素点的灰度值为 0, 则就比较这 2 个相邻像素点的标记值大小。若这 2 个相邻像素点的标记值的 值相等,则把该标记值赋给当前像素 ;若这 2 个相邻像素点的标 记值的值不相等,则把值小的标记值赋给当前像素点 ,并把标记 值小的像素点的标记值等价给值较大的标记值。 从下到上的图像扫描 ,记录下每个连通 ( 4) 进行从右到左、 域的高和宽,比较各个连通区域的高和宽 ,并确定车牌字符的高 H 和宽 W(车牌除 1 外的其它字符高宽分别相等 )。再对与车牌 字符高宽不相等的区域进行垂直扫描, 并把宽度小的相邻区域 (除 1 外 ,因为车牌中有的汉字本身是分开不连续的 ) 进行合并 , 然后给每个独立区域加上矩形边框表示出来,如图 4 所示; ( 5) 对每个字符进行分割,即把每个字符分割出来。对于粘 连字符,根据字符等宽的特点,采用等间距分割法将其分割成几 个单字符区域,最终的分割结果如图 4 所示。
邮局订阅号 ：82-946 120 元 / 年 - 419 -
《PLC 技术应用 200 例》
软件时空
窗口中心像素值,如(1)式所示。滤波的效果图如图 1 所示。
《微计算机信息》 2012 年第 28 卷第 9 期
ΣF
Gij =
W
ij滤波后的车牌图像 (a)定位后的车牌图像 图 1 滤波前后的车牌图像 2.2 二值化 如果直接对彩色图像进行处理的运算量很大, 不能满足高 二值化。二值化的 效性的要求,则必须把彩色车牌图像灰度化、 好坏直接影响车牌字符分割 ,并且图像二值化的方法有很多 ,如 均值法、 聚类法等。 图像二值化的关键就是阈值的选取, 熵方法、 本文采用了最大类间方差法(也叫大津阈值)。原理如下: (1)设一幅图像的灰度值为 0~n-1 级,用 T 将其分为两组 a= {0~T-1}和 b={T~n-1}其各组产生的概率分别为 W0 、 W1 ,灰度平 均值分别为 C0 、 C1 ; (2) 求出两组间的方差如式(2)所示:
您的论文得到两院院士关注
文章编号 :1008-0570(2012)09-0419-03
软件时空
车牌字符分割的算法研究与实现
The Algorithm research and implementation on character segmentation in license plate
(重庆大学)
李志敏 古利超 王 克 陈小保
LI Zhi-min GU Li-chao WANG Ke CHEN Xiao-bao
摘要 : 为 获 得 准 确 的 单 个 车 牌 字 符 , 提 出 了 一 种 将 连 通 域 法 和 垂 直 投 影 法 相 结 合 的 车 牌 字 符 分 割 算 法 。 该 方 法 首 先 根 据 车 牌 中每 个 字 母 或 数 字 的 连 通 性 特 点,按 照 一 定 的 像 素 准 则 与 相 邻 像 素 之 间 的 连 通 关 系 扫 描 目 标 像 素 的 相 邻 像 素 点 ,找 出 各 自 的连通 区 域;然 后 对 车 牌 进 行 垂 直 投 影 找 出 汉 字 区 域,精 确 地 分 割 出 单 个 字 符 。 实 验 结 果 表 明,该 算 法 对 车 牌 字 符 分 割 的 准 确 性 和 处 理 速 度 都 有 较 大 提 高,能 满 足 系 统 实 时 性 和 准 确 性 的 要 求 。 关键词 : 垂直投影 ; 像素标记 ; 字符分割 ; 字符特征 中图分类号 : TP391.41 文献标识码 : A
Abstract: In order to realize the character segmentation of the target, a character segmentation method of license plates is proposed, which integrates template matching, vertical projection and extracting connected areas method. This method, based on the connectivity features of each letter or number in license plate, scanning the adjacent pixels of target pixels and determining the connectivity of there relationship between them according to several rules,finds their respective connected region. Then it uses the vertical projection method to find the region of the license plate characters. Finally, this method has segmented a great deal characters of license plate . The experiment results indicate that the algorithm given is able to improve the veracity and enhance the speed. It can satisfy real time and veracity requirements of the system. Key words: vertical projection; Pixel labeling; character segmentation; character feature
技 术 创 新
2 车牌预处理