[发明专利]将垂直投影和最优路径相结合对车牌字符进行分割的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种车牌字符分割方法，尤其是一种将垂直投影和最优路径结合对车牌字符进行分割的方法。 

背景技术

在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个重要的子系统，在高速公路、收费站和停车场等项目的管理中占有举足轻重的作用。车牌自动识别系统的主要任务是通过分析、处理所采集的车辆图像，借助计算机视觉、模式识别和图像处理等技术手段对车辆牌照进行自动的识别。它主要由车牌定位、车牌字符分割和字符识别三大部分组成，其中车牌字符分割是字符识别的先决条件和关键步骤，字符分割的准确率对整个LPR系统的正确识别率具有重要影响。 

常见的车牌字符分割方法主要有垂直投影法、模板匹配方法、基于聚类分析的方法，这些方法具有各自的优缺点。 

1、基于垂直投影的车牌字符分割方法 

基于垂直投影的车牌字符分割方法，首先计算二值化后牌照字符的投影，利用投影直方图的极小值找到候选分割点，再根据字符固定宽度、间距的比例关系等先验知识来分割字符。 

该方法具有程序设计简单，执行速度快的优点，对于质量好的牌照图像，分割非常准确。但是当噪声干扰严重导致字符粘连或断裂时，很容易发生错分问题。 

2、基于模板匹配的车牌字符分割算法 

基于模板匹配的车牌字符分割方法，利用了车牌字符高度和字符串结构比例关系，首先根据车牌字符高度，确定其它部分的尺寸，建立字符串分割模板，如图1所示。然后将模板在图像中从左向右滑动，同时分别统计各个位置处所有字符区域内的字符像素点或边缘点数目n₁和所有字符间隔区域内的字符像素点或边缘点数目n₂，并计算其差值n₁-n₂。 最后，比较各个位置处的n₁-n₂，选择n₁-n₂取最大值时的模板所在位置为车牌字符串的准确位置，从而实现车牌字符的分割。 

该方法的能够克服图像二值化后字符粘连及铆钉等的干扰，自适应强。但是它的准确性强烈依赖于二值化效果及估计的字符宽度，而且当车牌发生畸变时，字符结构比例关系会发生变化，该方法的字符分割准确率就会大大降低。 

3、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，将去除边框后的车牌图像中每个像素按距离进行聚类，首先去掉不符合字符高度特征的噪声类，如果余下的类小于7个，则把最大的类进行分裂处理，如果余下的类大于7个，由于字符之间的间距具有等距离的性质，依次取6个类间距，计算方差，方差最小的6个距离所对应的7个类就是字符类。 

该方法能够较好地解决汉字不连通、字符分割中存在的噪声干扰、车牌磨损造成字符粘连等难题；但是聚类过程计算量大，不适合实时系统的应用，而且对分裂字符容易聚类错误。 

除了上述方法之外，车牌字符分割方法还有基于连通域分析的方法和基于数学形态学的方法等。然而，当车牌图像存在受到噪声污染严重时用传统的字符分割方法得到的字符图像往往分割失败或出现误分割，导致字符识别失败。 

发明内容

针对上述技术的不足之处，本发明提供一种可解决字符粘连问题，提高字符分割准确性的将垂直投影和最优路径结合对车牌字符进行分割的方法。 

为实现上述目的，本发明提供一种将垂直投影和最优路径结合对车牌字符进行分割的方法，包括以下步骤： 

(1)对车牌图像进行预处理以得到车牌的字符边缘清晰图； 

(2)采用垂直投影法对字符边缘清晰图中的车牌字符进行粗分割，以得到字符块之间的分割点位置； 

(3)在字符边缘清晰图的基础上建立权值图； 

(4)利用车牌结构比例特征及粗分割结果，估计车牌字符宽度和字符间距以及搜索步长； 

(5)采用A^*搜寻算法在权值图中计算粘连字符块中两个字符之间的分割路径。 

在步骤(1)中，对车牌图像进行预处理包括对车牌图像进行灰度化处理、图像增强处理以及采用清晰边缘检测方法计算图像边缘。 

在步骤(2)中，将投影阈值设为0后，在字符边缘清晰图中，利用车牌高度与车牌字符串的比例结构关系，保留粗分割结果中宽度符合条件的字符块并将不符合条件的字符块合成为一个字符块以形成为一个粘连字符块，得到字符块之间的分割点位置。