车牌字符分割算法研究
基于小波分析的车牌字符分割方法
基于小波分析的车牌字符分割方法摘要:针对汽车车牌图像自动识别的问题,提出了一种对多字符图像的分割技术。
此技术具有很好地分析信号局部特征的优点,利用小波分析与图像投影特征相结合的方法,快速检测出图像中多字符的边缘突变点,将多字符图像分割成多个单字符区域,从而实现一幅图像中多字符的定位及分割。
关键词：车牌；字符分割；小波分解引言随着我国经济的高速发展和人民生活水平的提高,汽车成为人们日常生活中不可缺少的组成部分,因此在交通管理、车辆管理、收费管理等方面车牌的识别也显得尤为重要了。
其中字符图像分割是车牌自动识别的关键技术,也是车牌自动识别的第一步,它的准确性和可靠性,将为后续的图像处理和识别打下良好的基础。
因此,汽车车牌在自动检测和识别之前必须对车牌图像中的多个字符进行目标定位及分割。
字符分割效果的好坏,直接影响了自动检测和识别的效率,因此,本文提出了基于小波分析和投影特征的车牌字符分割技术。
图像分割是对图像进行处理时必不可少的工作,是图像分析的第一步。
目前图像分割方法大多都是基于一维或二维灰度直方图对图像做阈值化处理。
虽然阈值点通常在直方图的局部极小值点附近,然而实践中要用计算机来找到这一点并不容易。
因为不知道物体和背景的像素个数、均值、方差等等特征量,通常是采用估计阈值的大致范围的办法来计算阈值,这样选取的阈值误差大,图像分割效果不好。
本文抓住小波分析能够很好的分析信号局部特征的优点,检测出其它分析方法忽略的信号特性,找到多个目标物体的边缘突变点,从而实现多字符图像的目标定位及分割。
1 图像预处理为了提高车牌字符分割的效果,首先对汽车图像进行一系列的处理:下面对其部分进行说明:1.1 灰度变换为了增强图像的对比度,使其明暗鲜明,我们对图像进行灰度变换从而消除光照不均对图像分割的影响。
假设原始图像f(x,y)的灰度范围大部分在[a,b],希望变换后图像g(x,y)的灰度范围扩展至[c,d],M 为原始图像中的最大灰度值,可采用下面的公式来实现:()⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤+--≤≤=a y x f c b y x f a c y x f c b c d a y x f c d y x g ),(0,),(,),()/()(),(,,1.2 二值化图像的二值化是一种将连续色调图像变成黑白图的方法。
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。
车牌的定位与字符分割 报告
车牌的定位与分割实验报告一实验目的针对交通智能系统所拍摄的汽车图片，利用设定的算法流程，完成对汽车车牌部分的定位，分割车牌部分，并完成字符的分割，以便于系统的后续分析及处理。
二实验原理详见《车牌的定位与字符分割》论文。
三概述1一般流程车牌自动识别技术大体可分为四个步骤：图像预处理、车牌定位与分割、车牌字符的分割和车牌字符识别。
而这四个步骤又可归结为两大部分：车牌分割和车牌字符识别。
图1-1为车牌自动识别技术的一般流程图。
2本实验的流程（1）图像预处理：图像去噪（2）车牌的定位：垂直边缘检测（多次）形态学处理的粗定位合并邻近区域结合车牌先验知识的精确定位（3）车牌预处理：车牌直方图均衡化倾斜校正判定（蓝底白字或者黄底黑字）归一化、二值化（4）字符的分割：垂直投影取分割阈值确定各个字符的左右界限（结合字符宽度、间隔等先验知识）分割字符四实验过程4.1图像预处理4.1.1图像去噪一般的去噪方法有：空间域上的均值滤波和中值滤波；频率域上的巴特沃斯滤波器。
图4-1是各滤波器处理椒盐噪声的效果。
a．被椒盐噪声污染的图片 b.均值滤波的效果图 c.中值滤波的效果图 d.BLPF的效果图图4-1 各滤波器处理椒盐噪声的仿真可见，中值滤波对椒盐噪声的处理效果极好，而一般所拍摄的图片上最多的便是孤立的污点，所以此处以中值滤波为主进行去噪。
图4-2是采用中值滤波处理实际汽车图片的效果。
a.原始图像b.灰度图像c.中值滤波后的图像图4-2 中值滤波处理实际汽车图片的效果很显然，经过中值滤波后去除了原图上的部分污点。
4.1.2图像复原由于通常情况下都不知道点扩展函数，所以我们采用基于盲解卷积的图像复原策略。
图4-3~4-7图是函数进行盲解卷积的实验结果，其中图4-3是图像cameraman 的模糊图像。
图4-3 模糊图像在盲解卷积处理中，选择适当大小的矩阵对恢复图像的效果很重要。
PSF的大小比PSF的值更重要，所以首先指定一个有代表性的全1矩阵作为初始PSF。
车牌识别中字符分割算法的研究与实现毕业答辩PPT课件
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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
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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
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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
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车牌腐蚀后图像
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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
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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。
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2021
论文研究步骤：
复杂背景下的车牌定位和字符分割研究
文章编号： ０ｏ ３２（０） ＿ ｌ ＿ ３ 文献标 ｌ０＿ ４８０７４＿ ９ ＿ ２ ０ ０＆０ 识码： Ａ
中 图分类号： Ｐ９ Ｔ３
复杂 背景 下的车牌 定位 和 字符 分割研 究
周开 军 ，陈三宝 ，徐江 陵
（ 武汉理工大学 自动化学 院，武汉 ４ ０ ６ ） ３ ０ ３
接
要：提 出了一种综合边缘检测、投 影特征 的车 牌定位方法和基于垂直投影及模板 匹配的字符分割 方法 ，提取车牌灰度图像边缘 ，实验
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈ ｃｅＬｉｅ ｓ ａ ｅＬｏ ａ ｉ ｎ ａ ｄ Ｃｈ ｒ ｃ ｅ ｓ ａ ｃ ｆ Ｖｅ ｉ ｌ ｃ ｎ ｅ Ｐｌ ｔ ｃ ｔｏ ｎ ａ ａ ｔ ｒ Ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｄ ｒＣｏ ｐ ｅ ｃ ｎ ｓ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ Ｕｎ ｅ ｍ ｌｘ Ｓ ｅ ｅ
［ ｙｗｏｄ ｌＬ ｃ ｔ ｎ Ｃ ａａｔｒ ｅｍｅ ｔｔ ｎ Ｅ ｇ ｅ ｃｉｎ Ｌ ｒ ｎａｉｎｃｒｅｔ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ Ｐｌ ａｉ ； ｈ ｃｃｉ ｏ ｏ ｒ ｓ ｏ ｄｅ ｏ ｉ ｏ ｏ
车 牌照 自动识别技 术是 智能 交通 系统 （ Ｓ 中的重要 研 Ｉ ） Ｔ
Ｚ ＨＯＵＫａ ｕ ， ＨＥ ａ ｂ ｏ ＸＵＪａ ｇｉｇ ｉ ｎ Ｃ Ｎ Ｓ ｎ ａ ， ｉｎ ｌ ｊ ｎ
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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 ）
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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。
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.
车牌定位与字符分割方法研究
第２８卷第３期２０１１年６月沈阳航空航天大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ畅２８Ｎｏ畅３Ｊｕｎ畅２０１１收稿日期：２０１１－０３－０７作者简介：朗瑶（１９８０－），女，辽宁抚顺人，助理工程师，主要研究方向：图像重建与图像处理，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｅｎｈａｎｇｌａｎｇｙａｏ＠１６３．ｃｏｍ。
文章编号：２０９５－１２４８（２０１１）０３－００５６－０４车牌定位与字符分割方法研究郎 瑶１，孙延鹏１，许 冰２，郑 丹１（１畅沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳１１０１３６；２畅沈阳工业大学软件学院，辽宁沈阳１１００２３）摘 要：介绍了一种改进的基于纹理特征的车牌定位方法，采用自适应阈值，实现了车牌的准确定位。
设定自适应改变大小的投影切割阈值实现了字符分割。
最后采用ＢＰ神经网络法来识别各个字符。
实验结果表明，该方法能够较为准确的实现车牌识别，具有定位准、鲁棒性好等特点。
关 键 词：信号处理技术；纹理特征；车牌定位；自适应阈值；字符分割中图分类号：ＴＮ９１１．７３ 文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５－１２４８．２０１１．０３．０１３ＯｎｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＬＡＮＧＹａｏ１，ＳＵＮＹａｎ－ｐｅｎｇ１，ＸＵＢｉｎｇ２，ＺＨＥＮＧＤａｎ１（１畅ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＬｉａｏｎｉｎｇＳｈｅｎｙａｎｇ１１０１３６；２畅Ｃｏｌｌｅｇｅｏｆｓｏｆｔｗａｒｅ，ＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＬｉａｏｎｉｎｇＳｈｅｎｙａｎｇ１１００２３）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｕｄｕｃｅｓａｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈａｎａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｂａｓｅｄｏｎａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｔｅｘｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｐｒｅｃｉｓｅｌｏｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｏｆｃｈａｒａｃｔｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｌｉｅｓｉｎｔｈｅｐｒｏｊｅｃ－ｔｉｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗｈｉｃｈｉｓａｂｌｅｔｏｃｈａｎｇｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｍａｇｅｓ．ＦｉｎａｌｌｙＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｕｓｅｄｔｏｉｄｅｎｔｉ－ｆｙｅａｃｈｃｈａｒａｃｔｅｒ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎａｃｈｉｅｖｅａｃｃｕｒａｔｅｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｔｅｘｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｌｏｃａｔｉｏｎ；ａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄ；ｃｈａｒａｃｔｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ 车牌识别（ＬＰＲ）系统［１－３］是智能交通系统（ＩＴＳ）的一个重要组成部分，它能够自动摄取车辆的图像并识别车牌。
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。
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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。
但是车牌的噪声、边框等因素容易影响到投影的峰谷位置，并且对于存在较严重质量退化的图像处理困难。
为了进一步改善字符分割效果，通常将形态学分析、连通体分析和投影法三者相结合，并应用到车牌字符分割。
Anagnostopoulos等人提出用SCW方法对车牌的图像进行分割，并通过在水平方向和垂直方向的投影曲线标准差对车牌字符进行分割。
张云刚等人利用车牌的先验知识并结合Hough 变换提出了一种新的车牌字符分割算法，该方法的特点是为了消除噪声的影响提出了一种全新的图像预处理方法。
其主要步骤为首先进行分段，其次水平分割方法利用的是Hough 变换拟合，该方法能够有效的消除上下车牌边框的影响，当图像中的车牌旋转角度较大并且存在光照不均的影响时其分割效果也都很好。
然后将车牌先验知识应用于垂直投影法的字符左右边界确定中。
该方法的优点是能够消除字符间隔区域和垂直边框的影响。
但是车牌的噪声等干扰因素容易影响到投影的峰谷位置，并且对于存在较严重质量退化的图像处理困难。
因此，通常将形态学分析、连通体分析和投影法三者相结合，并应用到车牌字符分割。
Nomura等人为了处理断裂的车牌字符碎片，通过竖直投影将其检测出来并合并属于同一个字符的碎片，利用形态学粗化和细化方法将重叠和粘连的字符连通体分离。
Chang等人为使车牌字符切分更有效，利用连通体的组合规则验证所有可能的字符集合，并取得了非常好的效果。
近年来，更多新颖的车牌字符分割算法问世。
Jiao为了验证是否得到真正的车牌把预定义的车牌格式和待选字符进行匹配，使用动态规划的方法来进一步验证匹配的效果。
Fan等人以对垂直投影的水平投影分析为基础，将车牌字符分割与识别两个步骤作为一个整体的统计推断问题。
能够将车牌字符的分割与识别同时进行，车牌字符的识别模块的设计性能很大程度地影响字符分割的效果。
Franc和Hlavac通过隐马尔可夫链将车牌图像与相应的车牌字符分割建立起随机关系，把车牌字符分割表示为最大后验估计问题。
Naito等人提出了假设检验方法，并以置信度为依据对可能的字符组合进行排队。
王兴玲利用车牌规定的字符组合方式和大小比例关系，提出了基于模板匹配的最大类间方差车牌字符分割算法。
并将设计的字符模板与车牌区域滑动匹配并进行分类，车牌的最佳匹配位置和字符的分割边界是通过最大类间方差的判决准则进行确定的。
中国大陆的车牌有统一的制定规则，所有的车牌字符所对应的高度和宽度是相等的(可将字符“1”认为与其它字符的宽度是相同的)，并且字符的间距与字符大小比例关系是确定不变的。
为此，本文以投影分析法为基础，通过设计变长模板与车牌区域滑动匹配，从而完成车牌字符分割。
首先根据车牌边框和字符排列规则将车牌图像进行旋转和剪切校正。
为了确定车牌图像中字符的上下边界，将车牌图像沿水平方向进行投影，利用预先设计好的不同长度方波模板对其进行匹配，根据相关系数得到最佳匹配的方波。
最后，将车牌图像沿垂直方向进行投影，根据车牌字符的宽度与字符间隔长度的比例关系，设计一组长度不同的方波模板。
为了获取字符的左右边界，可以将该模板与垂直投影进行匹配。
该方法以车牌字符的水平和垂直投影特性为依据，可以自适应地解决光线照射不均匀、透视失真、尺度变化、以及背景干扰等问题，具有较好的稳定性，抗干扰能力较强。
1.2 车牌字符的格式依据国家对机动车号牌的相关规定，可以总结出车牌的特点。
按照车牌颜色的特点，有白字蓝底白边框、黑字黄底黑边框、红字或者黑字白底黑边框三种类型车牌。
也可以从字符排列角度进行分类，包括但单行七字符的车牌和上下两行字符车牌。
为了对车牌照进行识别，研究人员总结出车牌识别的先验知识，包括车牌的尺寸、字符大小、结构特征等。
车牌样本图像如图1-1所示图1-1 车牌样本图像车牌照的先验知识具有如下内容：（1）车牌是一个高度为409mm，宽度为90mm的长方形，其高宽比例为4.45:1。
（2）车牌字符的高度为90mm，宽度为45mm，宽高比为2:1。
（3）车牌的边框宽度为1.5mm，字符间隙是12mm。
车牌边框线的宽度和字符家具之比是1:8。
（4）车牌第二个字符和第三个字符间有一个“•”，其它字符之间的宽度和字符宽度比为10mm:45mm＝1:4.5，若删除“•”的话，车牌第二个和第三个字符间距和其它字符间距比为34mm:12mm＝2.83:1；（5）车牌字符之间中心距离的长度为51mm，高度为90mm，其比例是1:1.76；（6）车牌的字符和背景具有较大的对比度，车牌区域是纵向小边缘密集区域。
（7）车牌区域有五种固定的颜色搭配，包括红黑、蓝白、白黑、红白、黄黑。
在车牌照的连通体分析，投影方波模板设计都需要以车牌照的先验知识为依据，真正对字符分割算法设计起作用的是参数的设置，这个过程是整个算法设计的难点。
在实际的车牌字符识别过程中用到的车牌先验知识和实验结果如下：（1）车牌字符高度和宽度之比在1~3之间(字符“1”的高度和宽度之比在3~10之外)。
（2）对于车辆照片，字符像素的聚类面积的取值范围是10~5000。
字符的高度范围和宽度范围分别是10~200之间和5~100之间。
（3）由实验结果可得，包围单个车牌字符的最小矩形中，字符像素所占矩形面积的比例大于10%。
（4）实验结果表明，包围单个车牌字符的最小凸边形中，车牌字符像素所占的凸多边形面积的比例大于10%。
（5）车牌区域的总体像素聚类面积，大于数值50。
（6）车牌垂直投影分布具有脉冲波分布特性：其中占空比例关系满足region:gap:key = 45:12:34。
1.3 匹配滤波在数字通信系统中，为了增强有用信号)(t s，同时抑制噪声信号)(tn可以通过设计滤波器来实现。
当混有噪声的信号进入滤波器时，能够使信号分量在某一瞬间出现峰值，同时抑制噪声成分。
当信号)(t s在某段时刻存在时，在相应的瞬间滤波器的输出会呈现出强大的峰值，如果信号)(t s不存在，那么峰值将不会出现。
利用这种滤波器能使判断脉冲)(t s有无出错的概率最低。
我们将具备这种功能的滤波器称为“匹配滤波器”。
当信号)(t s的特性与设计滤波器的性能取得某种一致时，输出端信号功率与噪声功率之比最大时，这便称之为匹配。
在实际应用中，匹配滤波器通常是根据信号的特性来设计的。
匹配滤波器能够有用信号分量增强同时使噪声分量减弱，使得在某一瞬间滤波器的输出端信号幅度与噪声幅度之比达到最大。
依据车牌照的先验知识，能够得到车牌的投影分布，即输入信号具有脉冲波分布特性。
我们可以依据这个特点，设计一组方波模板当做系统函数，对车牌投影进行匹配滤波处理，便能够得到车牌字符的边界参数。
1.4 本文内容论文一共分为三章，每一章的主要内容如下：第一章是绪论。
介绍了车牌字符分割研究的背景，以及车牌的字符格式。
还补充了匹配滤波器的相关知识，最后初步介绍了本文的内容。
第二章是车牌图像预处理。
共包括车牌图像几何校正、灰度化、图像增强、二值化四部分，此部分工作的目的是为了得到质量改善的、便于字符分割的车牌图像。
第三章是车牌字符分割。
分别介绍了水平投影的方波匹配和垂直投影的方波匹配，并展示了最终的字符分割效果。
最后是结论。
将本文对车牌图像所做的工作进行了总结。
2 车牌图像预处理2.1 本章引言在实际的车牌识别系统中，图像通常由CCD摄像机获得，由于光线明暗，拍摄角度等因素的影响，所获得车牌图像质量差异较大，存在图像模糊，目标与背景对比度低，车牌旋转和剪切失真等现象等现象，不利于后续车牌字符定位和识别工作。
因此有必要对车牌图像进行几何校正、图像灰度化、图像增强和图像二值化等预处理，从而改善图像的质量，提高车牌字符分割的效率与准确率。
2.2 车牌图像的几何校正在车辆监控场景中，相机光轴与车牌的法线方向发生偏离，通常是由车辆的位置和拍摄角度发生变化，进而在车牌图像中引入透视失真。
由于车牌图像在整幅图像中占有较小的比例，透视失真程度较弱，车牌字符的尺寸参数变化较小，对字符分割效果的影响可以忽略。
所以，车牌图像进行几何校最主要工作是将车牌的旋转和剪切失真。
图像的旋转角度可以依据车牌区域存在的较长边框来确定，在实际环境中，锈迹和污迹会对车牌边框产生影响，同时边框也可能发生形变，从而导致车牌边框缺失或者断裂，从而对旋转校正的精度产生影响。
另外车牌字符边缘特征丰富，为旋转角度的求解提供了重要的依据。
为了使估计旋转角度的方法对各种质量的车牌图像具有普遍适用性，本文以字符的边缘特征和车牌边框为依据，提出了一种边缘投影差分的方法。
首先将车牌图像在一定角度范围内旋转，利用Canny 边缘检测对每幅图像进行处理。
用(,;)e i j α表示旋转角度为α时得到的边缘图像，对其沿水平方向计算差分绝对值，并进行求和可得：(;)(,;)(,1;)j y i e i j e i j ααα=--∑ (2-1)用1()M α和2()M α分别表示(;)y i α沿行方向差分的最大值和最小值，即：对于车牌边框破损严重的情况，该投影在行方向的差分数据在车牌字符的上下边界位置有比较大的峰值或谷值，因此，求解车牌旋转角度α的目标函数可以表示为：{}12arg max ()()M M ααα- (2-2)该旋转校正方法能够消除车牌边框质量退化的影响，具有精度高和适应范围宽等特点。