基于聚类分析的车牌字符分割方法
基于聚类分析的车牌字符分割方法
目前的车牌定位有许多方法，如基于彩色信息的定位方 法， 但该方法计算量大、 速度慢。 所以文中采用逐行水平线扫描 的方法： 首先对原始图象 进 行 中 值 滤 波 预 处 理 并 用 )*+,- 算 子 提取 边 缘 .%/.!/， 为避免汽车上的广告和标语等的干扰， 采用从图 像底部开始的自左往右逐象素扫描搜寻算法。 由于车牌字符与 背景的灰度值不同， 当水平线横穿牌照时， 其灰度值变化大于 设定阈值且有规律。根据变化的频率及几何特征， 就可确定车 牌的位置。
（ 已经越来越受到人们的重视。汽车牌照的自动识别技术 &’(） 在公共安全及交通管理方面有着重要的应用价值， 对实现国民 交通事业现代化有着重大意义。 在公路交通中的车牌自动识别 系统中，从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过 程， 文中设计的车牌字符识别系统分成四大部分， 如图 % 所示。
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字符分割
字符分割是指将车牌区域分割成单个的字符 区 域 ， 如图 !
中包含字符的矩形黑框所示， 图 ! 中的碎细线段为残余的车牌 边框。需要强调的是， 为了准确识别车牌上的汉字、 英文和数
图% 汽车牌照字符识别系统框图
字， 每个字符区域必须是包括单个字符的最小矩形区。切分越 尽管不 准确， 则 后 面 识 别 效 果 越 好 。 如 果 偏 移 了 %9! 行 象 素 ， 大， 但是由于车牌图象中字符很小， 一 般 宽 和 高 约 %" 到 !" 多 个象素， 这样对字符识别， 尤其是汉字识别造成很大的困难。
图!
字符分割示例
目前常采用的方法是水平投影法 .5/： 即沿水平方向， 计算每 一列属于车牌字符的象素数目。这样， 字符块在水平方向的投 影会在字符的间隙处取得局部最小值， 因此字符的正确分割位 置应该在上述局部最小值附近。 由于第 ! ， 5 个字符间的间隔最 大， 一般是找出第 ! 个字符的终止位 置 ， 再 依 次 找 出 !， %， 5， 6， 7， $， 0 的起始位置。 但是在实际处理中， 由于摄像机的性能、 车牌的整洁程度、
一种基于模糊聚类的车牌识别方法
一种基于模糊聚类的车牌识别方法摘要本文提出了一种基于模糊聚类的车牌识别方法，该方法先对车牌图像进行预处理，然后对车牌图像进行定位，并对定位的彩色车牌图像进行二值化、边缘检测处理，最后用模糊聚类的方法识别车牌图像，仿真实验表明，该方法运算速度快，能够有效地定位和识别车牌图像。
关键词模糊聚类；二值化；边缘检测；车牌定位；车牌识别Abstract A mothod for license plate recognition based on Fuzzy clustering is proposed in this paper. The license plate is preprocess firstly，then binarization process and edge detection is used for the locatin of color license plate，finally，the license plate is recognition by the mothod of Fuzzy clustering. The experimental results indicate that the mothod of license plate recognition is effetive and efficient.Keywords Fuzzy clustering; image binary;edge detection; license plate orientation;license plate recognition0 引言车牌识别技术可以快速、高效地对车辆进行登记、验证、监视和管理，实现交通管理的自动化、智能化，已经成为职能交通系统中的核心技术。
车牌识别技术已经在全国高速公路上使用，但是由于车牌受污染情况的不同，以及搜索车牌区域时易造成车牌定位的不准确，使得车牌的识别率不高，束缚了车牌识别技术的广泛应用。
一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法
２ ０ １ ３ 年 ３ 月
黑
龙
江
工
程
学
院
学
报（ 自然 科 学版 ）
Ｖｏ １ ． ２ ７。 ＮＯ ． １
Ｍａ ｒ ．， ２０１ ３
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｈｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇ ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ
Ｗ ＡＮＧ Ｍｉ ｎｇ — ｈｕ ａ
（ Ｍｏ ｄ ｅ ｒ ｎ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ， Ｍｉ ＠ａ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ ５ ０ １ ０ ８ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
一
种 基 于 模 糊 聚 类 的 车 牌 图 像 分 割 方 法
王 明 华
（ 闽 江 学 院 现 代 教 育技 术 中心 ， 福建 福州 ３ ５ ０ １ ０ ８ ）
摘
要： 车牌 图像分 割是 车牌特征提取和识别 的前提 ， 其分割效果直 接影响到 车牌识别 的准确率 。针对 运动 中的车
辆牌照受天气等环境 的影 响， 导致车牌 图像存在不确定性 和模 糊性 的特点 ， 提 出一种 基于 ｃ均值模糊 聚类的车牌 图
ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ａ ｎ ｒ ｅ ｍｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｍｅ ｓ ｓ ａ ｇ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｈ ｉ ｇ ｈ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｔ ｈ ｅ ｇ ｕ ａ ｒ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｆ ｏ ｒ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｄ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ
车牌识别系统中的字符分割技术研究
基于聚类分析的车牌字符分割方法
基于聚类分析的车牌字符分割方法
陈黎;黄心汉;王敏;李炜
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2002(038)006
【摘要】文章提出了一种基于聚类分析分割车牌字符的方法.即按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则,再结合牌照的先验知识,较好解决了汽车牌照在复杂背景务件下的字符切分问题.
【总页数】3页(P221-222,256)
【作者】陈黎;黄心汉;王敏;李炜
【作者单位】华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074;华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074;华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074;华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于改进连通域算法的车牌字符分割方法 [J], 朱亚萍;邱锦山;杨成忠
2.基于数字图像处理的车牌字符分割方法 [J], 封雪;李东新
3.基于HSV与边缘信息的车牌定位与字符分割方法 [J], 贺智龙;肖中俊;严志国
4.基于HSV与边缘信息的车牌定位与字符分割方法 [J], 贺智龙;肖中俊;严志国;
5.基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法 [J], 裴明涛;王永杰;贾云得;郭志强
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【车牌识别】-车牌中字符分割代码详解
【车牌识别】-车牌中字符分割代码详解车牌识别项⽬中，关于字符分割的实现：思路： 1. 读取图⽚，使⽤ cv2 。
2. 将 BGR 图像转为灰度图，使⽤ cv2.cvtColor( img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 函数。
3. 车牌原图尺⼨(170, 722) ，使⽤阈值处理灰度图，将像素值⼤于175的像素点的像素设置为 255 ，不⼤于175的像素点的像素设置为0 。
4.观察车牌中字符，可以看到每个字符块中的每列像素值的和都不为 0 ，这⾥做了假设，将左右结构的省份简写的字也看作是由连续相邻的列组成的，如 “ 桂 ” 。
5. 对于经过阈值处理的车牌中的字符进⾏按列求像素值的和，如果⼀列像素值的和为 0，则表明该列不含有字符为空⽩区域。
反之，则该列属于字符中的⼀列。
判断直到⼜出现⼀列像素点的值的和为0，则这这两列中间的列构成⼀个字符，保存到字典character_dict 中，字典的 key 值为第⼏个字符 ( 下标从0开始 )，字典的value值为起始列的下标和终⽌列的下标。
character_dict 是字典，每⼀个元素中的value 是⼀个列表记录了夹住⼀个字符的起始列下标和终⽌列下标。
6. 之后再对字符进⾏填充，填充为170*170⼤⼩的灰度图（第三个字符为⼀个点，不需要处理，跳过即可。
有可能列数不⾜170，这影响不⼤）。
7. 对填充之后的字符进⾏resize，处理成20*20的灰度图，然后对字符分别进⾏存储。
代码实现：1### 对车牌图⽚进⾏处理，分割出车牌中的每⼀个字符并保存2# 在本地读取图⽚的时候，如果路径中包含中⽂，会导致读取失败。
34import cv25import paddle6import numpy as np7import matplotlib.pyplot as plt8#以下两⾏实现了在plt画图时，可以输出中⽂字符9 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']10 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False111213# cv2.imread() 读进来直接是BGR 格式数据，数值范围在 0~255 。
基于聚类分析的车牌字符分割方法
ｌ 引 言
近 年 来 ， 随 着 交 通 现 代 化 发 展 的 要 求 ，汽 车 牌 照 识 圳 （， Ｉ Ｒ 已经 越来 越 受 到 人们 的重 视 汽 车 牌 照 的 自动 识 别 技 术 Ｐ 公 共 安 全及 交 通 管理 方 面 响着 重要 的应 用价 值 ， 实 现 国 民 对 交通 事业 现 代 化有 着 蕈 大 意 义 公 路 交 通 中 的车 牌 方动识 别 在
ｔａ ｔ ｉｅ ｈｃ ｅ ｎ ｏ ａｅ ｅ ｒ ｏ ｎｃ ｖ ｅ ｏ ， ｅ ｏ ｂ ｅ ｉ ｍ ｉｃｌｋ ｏ ｌｄｅｏ ｃｎｅ ｈｔ ｈ ｐｘｌ ｗ ｉ ｂｌ ｇ ｔ ｝ ￣ｒｆ ｍ ａｃｎ ｅｔｅ ｒ， ｎ ｔ ｎ ｃ ｍ ｉ ｓｗｔ ｅ ｐｒ ａ ｎｗｅ ｇ ｆｌｅ ｓ ｅ ｓ ｈ ｏ ｍｍ ｏ ｉ ｈ ｎ ｈ ｉ ｉ
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车牌识别系统的工作原理
车牌识别系统的工作原理车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的系统，通过对车辆车牌图像进行处理和分析，实现对车牌信息的自动识别和提取。
在实际应用中，车牌识别系统可以用于交通监控、智能停车场管理、电子收费系统等领域。
车牌识别系统的工作原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取与车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
下面将详细介绍这些步骤的原理和方法。
首先，车牌识别系统需要获取车辆的车牌图像。
图像获取方式可以有多种，如使用摄像机对车辆进行拍摄，或者使用网络爬虫从网络上获取车辆图片。
获取到的车牌图像需要经过预处理才能进行后续的处理和分析。
图像预处理是车牌识别系统的第一步，其目的是对车牌图像进行去噪、增强和提取关键信息等操作，以便更好地进行后续的特征提取和定位。
常用的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑和边缘检测等。
灰度化操作将彩色车牌图像转化为灰度图像，使得车牌中的文字和背景之间的对比更加明显。
图像平滑操作通过模糊图像来减少噪声的影响，常用的方法包括中值滤波和高斯滤波。
边缘检测是指通过检测车牌图像中的边缘信息，以提取车牌的边界信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Roberts算子等。
特征提取与车牌定位是车牌识别系统的核心步骤之一，其目的是通过识别车牌图像中的特征信息，准确定位车牌区域。
车牌图像中有很多不同的特征，如颜色、形状、纹理等。
常用的特征提取方法有基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于纹理特征的方法等。
基于颜色特征的方法是指通过分析车牌图像中的颜色信息，来判断前景文字和背景之间的对比度，从而确定车牌的位置。
通常，车牌的背景颜色是单一且比较鲜艳的，而文字的颜色通常是白色或黑色。
因此，我们可以通过阈值分割和颜色模型的比较来提取车牌的颜色特征。
基于形状特征的方法是指通过分析车牌图像中的形状信息，如车牌的长宽比、倾斜程度等，来判断车牌的位置。
通常，车牌的长宽比在一定范围内，且边缘线平行于图像的边缘。
基于聚类分析的车牌字符识别方法与应用
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维普资讯
第３ ４卷第 ４期
２０ 年 ７月 ０８
中国测试技术
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Ｖ １ ４ Ｎｏ４ ｏ． ３ ．
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基 于聚 类分 析 的 车牌 字 符识 别 方 法 与应 用
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一种新的汽车牌照字符切分算法
一种新的汽车牌照字符切分算法
汪涛;卢朝阳
【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(032)006
【摘要】充分利用车牌字符的局部与整体特征,提出了字符串的车牌相似度概念.并在此基础上提出了一种新的车牌字符切分算法.该算法将搜索连通区域切分与投影切分结合起来,通过聚类分析,遍历各种切分的可能情况,最终按照车牌相似度最大的字符串完成字符切分.实验结果表明,该算法有很好的可行性和有效性.
【总页数】5页(P931-934,957)
【作者】汪涛;卢朝阳
【作者单位】西安电子科技大学,综合业务网理论与关键技术国家重点实验室,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,综合业务网理论与关键技术国家重点实验室,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.一种改进的汽车牌照字符分割算法及MATLAB实现 [J], 吕利青
2.一种复杂背景下的汽车牌照快速定位算法 [J], 陈智慧;董增寿
3.一种完整的汽车牌照识别算法 [J], 吴昊;丁庆生
4.一种新的汽车牌照快速定位方法 [J], 周铁平;王庆
5.一种快速精确的汽车牌照字符切分算法 [J], 任明亮;范勇;蒋欣荣;游志胜
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基于聚类分析的公路车牌识别系统的设计
45基于聚类分析的公路车牌识别系统的设计张亚峰 何丹丹 李 宁（平顶山学院信息工程学院 河南平顶山 467000）摘 要 为提高车辆牌照识别的准确度与速度，提出了一种聚类分析的识别方法。
首先，对预处理后的车牌图像，采用彩色分割方法对车牌核心区域进行号码定位；其次，利用聚类分析的方法，确定车牌的边界，实现车牌区域的目标分割及归一化，得到7个字符；最后，利用模板匹配算法进行字符识别，并将最终的识别结果输出。
仿真实验结果表明：该方法能够快速、准确的定位并识别出车牌，识别性能良好，具有一定的实用价值。
关键词 图像处理 车牌识别 聚类分析 字符识别近年来，随着经济全球化的不断发展，人们物质生活的不断改善，私人汽车的数量急剧增长，汽车的普及俨然成为一种趋势。
同时，由于车辆的增加所造成的严重的道路堵塞、空气污染、交通事故等问题，又反过来给人们的生活带来了许多不便，所以交通问题日益成为制约城市发展的重要因素之一。
由于城市各种资源的有限，不可能将全部的能力用于建设道路、高架桥，所以从另一个角度出发，可以发展智能交通管理系统解决上述问题。
车牌模式识别的不断发展,已成为智能交通管理系统的重要组成部分，它可以准确地从复杂背景中提取车辆信息，确定车牌号和车辆类型等，并在交通管制和监测中，占据非常重要的地位，具有广阔的应用前景，所以，公路上的车牌识别问题成为现在以及未来在交通系统中研究的一个重点[1-4]。
1 系统的设计方案公路车牌识别系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个关键部分。
图像采集主要是指用专业摄像机拍摄车辆运行的视频，处理为图像；其次进行图像预处理，图像预处理是对原始图像进行一系列预处理，包括图像灰度、腐蚀、平滑处理；然后定位出车牌在图像中的位置，对车牌号进行字符的分割和识别。
字符分割是车牌中的7个字符进行分割，得到七个独立的字符，再将其归一化。
字符识别是指将分割出的七个字符分别与字符库的字符模板匹配，最终得到识别结果[5-10]。
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。
常用的车牌字符分割方法
常用的车牌字符分割方法Common methods for segmenting license plate characters include:常用的车牌字符分割方法包括：1. Projection-based segmentation: This method involves scanning the image of the license plate horizontally or vertically to identify areas of interest based on pixel density. By analyzing the projection profiles, the boundaries of individual characters can be determined.1. 基于投影的分割方法：该方法涉及对车牌图像进行水平或垂直扫描，根据像素密度识别感兴趣的区域。
通过分析投影轮廓，可以确定单个字符的边界。
2. Connected component analysis: This approach identifies contiguous regions of pixels with similar properties (e.g., color or intensity) in the license plate image. Connected components corresponding to individual characters are then separated.2. 连通域分析：该方法在车牌图像中识别具有相似属性（例如颜色或强度）的连续像素区域。
然后，将对应于单个字符的连通域分离出来。
3. Machine learning-based segmentation: Modern approaches leverage machine learning algorithms, such as deep learning models, to segment characters from license plate images. These models are trained on annotated datasets to learn the characteristics of individual characters and can accurately identify and segment themin new images.3. 基于机器学习的分割方法：现代方法利用机器学习算法，如深度学习模型，对车牌图像中的字符进行分割。
汽车车牌图像的区域分割与字符提取
3）加权平均值法：按照一定的权值，对R、G、B的值加权平均，即：R=G=B=( R+ G+ B)/3，其中 、 、 分别为R、G、B的权值。 、 、 取不同的值，将形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色最为敏感，红色次之，对蓝色的敏感性最低，因此使 > > 将得到较易识别的灰度图像。一般情况下，当 =0.299、 =0.587、 =0.114时，得到的灰度图像效果最好。
数字图像处理
课程设计报告
课设题目：
汽车车牌图像的区域分割与字符提取
学 院：
信息工程学院
专 业：
通信工程
班 级：
姓 名：
学 号：
指导教师：
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一.课程设计任务错误！未定义书签。
二.课程设计原理及设计方案1
三.课程设计的步骤和结果6
四.课程设计总结16
五.设计体会16
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。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、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。
（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
一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法
一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法王明华【摘要】车牌图像分割是车牌特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响到车牌识别的准确率.针对运动中的车辆牌照受天气等环境的影响,导致车牌图像存在不确定性和模糊性的特点,提出一种基于C均值模糊聚类的车牌图像分割方法,避免图像分割时的阈值设定问题.利用采集的原始车牌图像,在MATLAB7.0环境下进行分割仿真实验,实验结果表明,算法可以有效地去除干扰信息,突出车牌区域的图像特征,为后续的车牌定位、字符分割和字符识别提供重要保证.【期刊名称】《黑龙江工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(027)001【总页数】4页(P41-44)【关键词】图像分割;模糊聚类;车辆牌照;MATLAB仿真【作者】王明华【作者单位】闽江学院现代教育技术中心,福建福州350108【正文语种】中文【中图分类】TP391汽车牌照自动识别系统（LPR）是智能交通系统中一个重要组成部分，是车辆身份识别的一种重要方式，主要由图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别等部分组成。
汽车牌照自动识别系统具有不影响车辆正常行驶、自动化水平高、能24h连续工作等优点，具有良好的实际应用价值，广泛地应用于众多车辆认证的实际系统中，目前主要应用于公路治安卡口、开放式收费站、公路流量观测、车载移动查车、违章记录系统、门禁管理、车辆安全监控、车库和停车场自动管理等场合。
汽车牌照自动识别系统是借助摄像机在道路上拍摄运动中的车辆图像，利用计算机视觉识别技术，综合采用图像处理技术、模式分类技术、字符识别技术以及信息融合等方面的技术，有效地提取车辆牌照的图像特征数据，对车牌位置进行准确定位，并采用模式识别的方法识别出车牌上的字符，为ITS的有效实施提供保障[1]。
汽车牌照自动识别系统有效地提高交通管理的自动化程度，大大减少车辆监控与管理的工作时间，从而提高交通管理的效率。
汽车牌照是识别车辆身份的唯一标志。
最大类间方差车牌字符分割的模板匹配算法
来判断车牌是否水平。方法如下：
首先对二值化的车牌从下向上作行扫描并记录每行的
0、1 跳跃次数，当某一行的 0、1 跳跃次数大于 9（7 个字符
和两条垂直边框）时，认为找到字符串的下边界（假设车牌
水平）。将该行的 0、1 跳跃次数与其前 3 行的平均 0、1 跳跃
次数按照下面的公式计算并作出判别。
∑n i
思想，将车牌字符串看作一个模板，而这个模板的特征有 2 个：(1)模板大小是一个特征量：因为已经得到了字符串的高
度数据，由上面的字符串结构特征可知根据字符串的高度可 以确定其它部分的尺寸；(2)模板内字符区域边缘最丰富，而
字符间隔区域理论上没有边缘（圆点除外）。 这 2 个特征就是定位的依据。具体定位方法如下：
1 字符分割预处理
1.1 牌照图像二值化 在对车牌进行分割之前首先应该对车牌进行二值化。在
此采用基于空间分布的最大类间方差二值化算法[3]，二值化 效果见图 1。
(a)车牌原图像
(b)二值化结果 图 1 二值化算法效果
1.2 车牌倾斜度检测 在后面的字符分割算法中要求字符串水平，所以要先检
测车牌是否水平。本文采用基于行扫描的跳跃点数目变化率
(2)将字符串模板在字符串上从左向右滑动，同时分别统
计各个位置处所有字符区域内“1”点的数量 nchar 和和所有
字 符 间 隔 区 域 内 “1” 点 的 数 量 nspace ， 并 计 算 其 差 值
（ nchar - nspace ）。
—194—
(3)比较各个位置处（ nchar - nspace ）值的大小，设字符串
前一行的纵坐标Y2。坐标区间[Y2, Y1]内的行即是车牌的字符 串位置。至此可以将字符串分割出来，同时获得字符的精确
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切割方法
从图 ! 中可看到， 在理想情况下， 对 于 车 牌 的 第 !’& 个 字
符， 每个字符的象素（ 此时为黑色） 构成了一个独立的连通域。 于是只要得到每个连通域的行列的起始和终止位置， 并由此构 成一个矩形区， 就得到了包含字符的最小矩形区， 定义这样的 矩形区为一个类。而对第一个字符，由于汉字的不连通性， 如 “ 沪” ， 聚类分析时往往为多个连通区域。假设得到了“ 户” 和三 个点共四个连通域， 但通过简单比较类“ 户” 的宽度与后 $ 个已 知类（ 字符） 的宽度， 就知道需要对第一个字符重新聚类。这样 根据后 $ 个已知的字符的长度和宽度等先验知识， 完全可以简 单方便地得到第一个字符的起始和终止位置。 同样对于字符粘 连， 铆钉干扰也可通过聚类分析加以解决。 设车牌二值化后， 背景象素为白色， 用 " 表示， 而字符象素 图象宽度为 )*+,-. ， 高度为 )/0+1.-； 类为包 为黑色， 用 ( 表示； 含单独连通域的最小矩形区。 具体聚类分析方法如下： （ 对车牌图象采用差分直方图法 2(3二值化（ 二维熵阈值分 (） 割快速法 243253效果好， 但速度慢） ， 如图 % 的第二列。 （ 以 ! (6"# $%&’ 7 8 为 阈 值 对 车 牌 图 象 按 行 进 行 扫 描 ， 如 !） 果有线段的长度大于 ! ( 就可认为是牌照的上下边框；以 ! !6 （ "()$*’&9% ） 7 4 为阈值对车牌图象按列进行扫描，如果有线段 的长度大于 ! ! 则认为是牌照的左右边框。因此可除掉牌照边 框部分， 如图 % 的第三列。 （ 对处理后的图象从上到下按行逐象素扫描快速聚类 2$3， %） 如 两 象 素 间 距 离 %+,%-./"0& ， 就可认为两象素属于一类， 即属 于同一个字符。其中 % 取两象素 1 （ ， 间的街区 2( ， 3( ） 4（ 2! ， 3! ） 距离。
%
引言
近年来，随着交通现代化发展的要求，汽车牌照识别
等； 第二个字符是大写英文字母， 如“ 、 “点“ ・” ； 第三个字符可能是英文字母， 也可能是阿拉伯数字； 第四至第七个字符均为阿拉伯数字， 如“ 鄂1 ・ 4 % ! 5 6” 。 车 宽度为 %7 厘米。其中单个字符统一宽度 牌的长度为 67 厘米， 为 67 毫米， 高 8" 毫米， 第二、 三个字符间隔为 56 毫米， 其余字 符间隔为 %! 毫米。
作者简介： 陈黎， 男， 现为华中科技大学控制科学与工程系硕士研究生。研究方向： 图象处理模式识别。黄心汉， 男， 现任华中科技大学控制科学与 工程系教授、 博士生导师、 智能与控制工程研究所所长， 兼任中国自动化学会机器人专业委员会委员和中国人工智能 学 会 智 能 机 器 人 学会副理事长。研究方向： 智能机器人， 机器人视觉。
基于聚类分析的车牌字符分割方法
陈 黎 黄心汉 王 敏 李 炜 （ 华中科技大学控制科学与工程系， 武汉 65""06 ）
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摘 要 文章提出了一种基于聚类分析分割车牌字符的方法。 即按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则， 再
结合牌照的先验知识， 较好解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分问题。 关键词 聚类分析 字符分割 图像处理 文献标识码 1 中图分类号 E’58%#6
字符分割
字符分割是指将车牌区域分割成单个的字符 区 域 ， 如图 !
中包含字符的矩形黑框所示， 图 ! 中的碎细线段为残余的车牌 边框。需要强调的是， 为了准确识别车牌上的汉字、 英文和数
图% 汽车牌照字符识别系统框图
字， 每个字符区域必须是包括单个字符的最小矩形区。切分越 尽管不 准确， 则 后 面 识 别 效 果 越 好 。 如 果 偏 移 了 %9! 行 象 素 ， 大， 但是由于车牌图象中字符很小， 一 般 宽 和 高 约 %" 到 !" 多 个象素， 这样对字符识别， 尤其是汉字识别造成很大的困难。
文章编号 %""!9D55%9（ !""! ） "$9"!!%9"!
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第 三 步 ： 找 到 ?= 的 最 小 值 ?=9$"， 则 对 应 的 & 个 字 符 类 为 （ 8 ）如果某类的长宽度大于其余 $ 个类超过设定的阈值 则一般是铆钉连接或噪音的缘故， 此时应按其余类的高宽 @， 黑色矩形区为最后字符切 平均值修正。结果见图 % 的第四列， 分的结果。 对聚类后的矩形区用双线性变换成 ($C%! 大小的二值 （ B） 图像作为神经网络的输入。
计算机工程与应用 !""!#$
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光照条件等因素的影响使牌照中的字符可能出现较严重的模 糊、 缺损或污迹干扰， 如图 % 第一行。同时， 经过车牌定位而分 割出的牌照区域并非完全是精确到牌照上的字符区域， 一般是 含有牌照四条边框的残缺图象和牌照上两个铆钉干扰的区域， 如图 % 第二， 三行。 有时更由于定位时的不准确， 定位的车牌的 长度过长， 多了一段不属于车牌的区域， 如图 % 第四行。对于 “ 沪” ， “ 湘” 等汉字， 由于汉字部首与字并不相连， 水平投影时也 这 存在局部最小值， 往往把部首当作背景切掉， 如图 % 第五行。 些因素都可能导致水平投影法字符切割的不准确，甚至失败。 最后由于有些车牌字符的不规范， 如有的白牌黑底车牌字符多 使水平投影法无法使用。 于 & 个， 因此，文中提出了一种基于聚类分析切分车牌字符的方 法， 按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则， 再结 合牌照字符的固定高度、间距的固定比例关系等先验知识， 较 好地解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分问题， 降低 了对车牌定位准确度的要求。同时如稍加改动， 也适用于字符 不为 & 个的不规范车牌。
%（ 1， 4） ,52(’2!:;:3(’3!:
考虑到车牌的第一个字符一般为汉字，故对 %-./"0& 采用 浮动变化的方法。即对车牌图象前 "# $%&’ 6 & 部分用 %-./"0&,! 或 % 聚类，这样能基本解决汉字的不连通问题；对图象后 （ 取 ,<=>)?-6( 。 此时可能出现两个字符连接 "# $%&’9$ ） 7 & 部分， 或字符与铆钉连接等问题， 将在后面的聚类分析中解决。 （ 比 较 聚 类 后 的 各 类 的 高 度 。 对 高 度 小 于 "()$*’& 7 ! 的 4） 类， 可认为是噪声， 因此可去掉。 一般情况剩下的类为 & 个字符
;<$%’*0%： E?=P G<G,H GH,P,BCP < 3-OPC,H92<P,J ;,C?*J C* P,K;,BC C?, @?<H<@C,HP *I -=@,BP, G-<C,#QC I*--*>P < GH=B@=G-, C?<C C?, G=R,-P >?=@? +,-*BK C* < @?<H<@C,H I*H; < @*BB,@C=S, H,K=*B， C?,B @*;+=B,P >=C? ,;G=H=@<- TB*>-,JK, *I -=@,BP, G-<C,， PO@@,PPIO--U P*-S,P C?, GH*+-,; *I C?, @?<H<@C,HPV P,K;,BC<C=*B OBJ,H @*;G-,R +<@TKH*OBJ @*BJ=C=*BP# =&>?.’+$： @-OPC,H=BK <B<-UP=P， @?<H<@C,H P,K;,BC<C=*B ， =;<K, GH*@,PP=BK
和左右边框的残余（ 在图象中表现为很细的线段， 由于“ 存在 (” 的可能性， 此时不能简单地依据类的宽度信息而区分开） 。 如果找到的类的数目少于 & 个或某类的宽度大于其余 （ 5） 类的宽度超过一定的阈值， 则应为字符粘连问题。于是分析由 第 4 步得到的类的宽度信息，找出宽度最大的类进行分裂处 理。分裂方法可采用前面的水平投影法， 在类的中间 !’% 个象 直到满足条件。 素范围内寻找局部极小点。重复步骤 5 ， （ 按各类的列起始位置从左到右排序。 $） 如果类数目等于 & 个， 转到步骤 8 。否 则 ， 分析一下排 （ &） 序后最坏的情况： …， 从左到右依次为： 左 设 得 到 的 聚 类 为 @7(， 7!， 78 ’(， 78A， 边框残余线段 或 噪 声 7(’79， 右边框残余 & 个 字 符 类 79:(’79;&， 每 线段或噪声 79;8’7;。设每个类的水平方向的中心位置为 . $； 个类中心与后一个类中心之间的距离为 9$,. $:(’. $。 对于 & 个字符类， 字符之间的距离是有规律 的 。 只 有 第 ! 个与第 % 字符之间的距离为 &B 毫米， 其余为 5& 毫米。这样设 对 于 9!， 应 取 @9(， 9!， 9%， 94， 95， 9$A 为 相 邻 字 符 间 的 距 离 （ ， 在理想情况下， 对应的方差也 5&99! 7 &B ） 9(69!69%69469569$， 应为最小。 现在就把问题转化为已知 ; ’( 个数 9$，求出 $ 个 连 续 的 数， 使其方差最小。 第一步： 计算每个类中心与后一个类中心之间的距离： 9$, （ …， . $:(<. $， $6( ， !， ; ’( ） …， 第二步： 从集合 @9(， 9!， 9%， 98’!， 98’(A中依次取出 $ 个数 @9= ， 9=:(， 9=;!， 9=;%， 9=;4， 9=:5A，注意对第二个数要令 9=;(69=;(95& 7 计算 &B ，