CN102184399A - 基于水平投影和连通域分析的字符分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法及模式识别领域，该方法包括以下步骤：1)定位车牌子图像；2)求得该子图像的最优阀值；3)进行图像二值化，得到二值化图像；4)对二值化图像进行最优角度旋转；5)对旋转后的图像进行倾斜校正；6)对于二值化图像进行水平投影；7)对二值化图像进行连通域分析，得到字符块；8)用先验知识验证字符块，去除伪字符块；9)融合步骤6)中的水平投影和7)中的连通域结果进行字符分割，得到各个字符的水平位置；10)根据5)的二值化图像求取车牌字符上下边界；11)根据上下边缘和字符中心位置计算字符矩形的各个边界；12)根据水平投影曲线进行微调，得到字符分割结果。采用本方法得到的车牌字符分割可靠稳定，抗图像噪声和干扰性好、效率高。
Description
【技术领域】
本发明涉及模式识别领域，特别是一种车牌识别方法。
【背景技术】
智能交通系统ITS是目前世界上交通科学技术的前沿，是利用先进的电子技术、信息技术、传感器技术和系统工程技术对传统的交通系统进行改造而形成的一种信息化、智能化、社会化的新型交通系统。作为车辆身份信息的车牌号码是智能交通系统必须采集的关键信息之一，所以车牌识别成为智能交通系统的一项核心技术。该技术是指计算机自动对摄像机所拍摄的图像或视频中的内容进行分析、搜索，定位出车牌所在区域并识别出车牌的字符、颜色、位置等信息。车牌识别的一个重要性能指标是识别正确率，该指标受到成像质量的影响较大。在实际工程配置中，如果摄像机低噪高清、景深适当、光照情况良好，则拍摄的车牌图像质量较好，容易得到较高的识别率。当图像采集前端的硬件设备性能低下、工程架设不合理、光照条件较差的情况下，所采集的图像存在质量退化，会导致车牌识别率明显下降。这种图像退化情况在实际智能交通工程中普遍存在，需要依靠车牌识别算法的提高来解决。该退化情况主要是对车牌识别算法中的字符分割效果产生直接影响，从而最终影响到车牌的识别率。这里我们针对该退化情况提出一种基于水平投影和连通域分析的字符分割方法，有效地消除图像退化带来的影响，从而得到稳定可靠的字符分割结果来提高车牌识别的准确率。
传统的车牌字符分割技术是基于图像中车牌区域水平投影的计算方法，它利用了车牌字符间距比例的先验知识。通过对车牌区域的水平投影曲线进行分析，可以得到字符及其间距的位置信息。然而在成像质量退化的情况下，车牌区域的水平投影曲线中会引入图像噪声的干扰。这种情况下水平投影曲线是被“污染”的数据，而单纯从水平投影曲线中计算字符位置及其间距信息的准确性自然会下降。因此，有必要发明一种基于更稳定更本质车牌特性、同时融合水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法，以提高图像质量退化情况下的车牌识别准确率。
【发明内容】
本发明的目的是提供一种基于更稳定更本质车牌特性、同时融合水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法，以提高图像质量退化情况下的车牌识别准确率。
本发明为达到上述目的所采用的技术方案是：一种融合车牌水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法，该方法包括以下步骤：1)定位车牌子图像Is；2)根据Otsu的二值化方法求得该子图像的最优阀值T；3)基于步骤2)中求得的最优阀值T进行图像二值化，得到二值化图像Ib；4)对于所述二值化图像求取最优旋转角度θ；5)对旋转后的图像求取倾斜因子α，进行倾斜校正；6)对旋转后的二值图像进行水平投影，得到水平投影Px；7)对步骤5)所得的二值化图像进行连通域分析，得到可能的字符块Bi，i＝1，2…N；8)对所得字符块以先验知识进行验证，去除伪字符块；9)根据步骤6)中的水平投影Px和7)所得的字符块进行字符分割，得到各个字符的水平位置xi，i＝1…7，其中，i为1至7的自然数；10)根据旋转后的图像求取车牌的上下边界Yup、Ylow；11)根据上下边缘和字符中心位置计算字符矩形的各个边界Lefti，Righti，Topi，Bottomi，i＝1…7；12)根据步骤6)得到的水平投影曲线对字符位置以及边界进行微调；
其中在所述步骤2)中对求得子图像的最优阀值包括以下具体步骤：对车牌区域颜色及灰度的统计分析，由统计分析值进行最优阀值计算。
其中在所述步骤4)中对图像旋转包括：对旋转后的图像进行垂直投影，由所得的投影曲线求取梯度，梯度最大的对应最优的旋转角度。
其中在所述步骤7)和8)中涉及的步骤有：泛洪分析、字符高宽比约束、神经网络分类器判断。
其中在所述步骤9)中对水平投影Px进行字符预分割的模块包括对车牌字符几何参数进行建模、车牌图象水平投影的字符分割、与连通域的字符位置信息融合、车牌字符位置模型匹配。
本发明之基于水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法由于基于车牌的更稳定的特征且融合了两种处理信息，相比以往单纯基于水平投影的车牌字符分割方法，本发明的方法更为可靠稳定，抗噪声和干扰性很好。
【附图说明】
图1是本发明基于水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法的流程图；
图2是一个实际应用系统所处理的车辆图片；
图3是定位到的车牌区域子图像；
图4是车牌区域的二值化结果；
图5是车牌二值化图的最优旋转结果；
图6是车牌二值化旋转后的倾斜校正结果；
图7是采用本发明方法所得到的字符分割结果；
【具体实施方式】
下面结合附图和实施例对本发明基于水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法作进一步的说明。图中相同的结构或功能用相同的数字标出。应该指出的是，附图的目的只是便于对本发明具体实施例的说明，不是一种多余的叙述或是对本发明范围的限制，此外，附图没有必要按比例画出。
请参照图1所示，本发明基于水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法，该方法包括以下步骤：
1)首先通过视频采集设备获得单帧的图像，结合车牌的特征描述对图像空间进行搜索，定位车牌子图像Is，如附图3为对一具体车牌进行倾斜校正时定位车牌的子图像所得到的图象；2)根据Otsu的二值化方法求得该子图像的最优阀值T，求得子图像的最优阀值包括以下具体步骤：对车牌区域颜色及灰度的统计分析，由统计分析值进行最优阀值计算；3)基于步骤2)中求得的最优阀值T进行图像二值化，得到二值化图像Ib，对所有大于阀值的象素点设为1，小于等于阀值的象素点设为0，从而完成二值化，如图4为采用本发明方法将图3所车牌定位并二值化后得到的车牌图像；4)对于上述二值化图像求取最优旋转角度θ，并进行相应旋转；5)对于旋转后的图像求取倾斜因子α，并进行倾斜校正；6)对于所述二值化图像的每个水平坐标值进行垂直方向上的求和，从而得到其水平投影，对所述二值化图像进行水平投影Px；7)对步骤5)得到的二值化图像进行连通域分析，初步得到字符块的位置和边界信息Bi，i＝1，2…N；8)对所得的字符块应用几何约束条件和神经网络判定真伪；9)融合所得的水平投影曲线和字符连通域信息进行字符水平位置定位xi，i＝1…7，其中，i为1至7的自然数；10)根据步骤5)所得的图像得到车牌字符的上下边界Yup、Ylow；11)根据字符水平位置和上下边界信息得到字符矩形的各个边界Lefti，Righti，Topi，Bottomi，i＝1…7；12)对所得的字符分割边界结合水平投影进行微调，如图7为采用本发明方法将图3所示车牌区域进行分割后的图像。
以上所述，仅是本发明的较佳实例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方法范围情况下，利用上述揭示的方法内容对本发明技术方法做出许多可能的变动和修饰，均属于权利要求书保护的范围。
Claims (3)
1.一种基于水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)定位车牌子图像Is；
2)根据Otsu的二值化方法求得该子图像的最优阀值T；
3)基于步骤2)中求得的最优阀值T进行图像二值化，得到二值化图像Ib；
4)对于所述二值化图像求取最优旋转角度θ，并进行相应图像旋转；
5)对于步骤4)所得二值化图像求取倾斜因子α，并进行倾斜校正；
6)对于所述二值化图像的每个水平坐标值进行垂直方向上的求和，从而得到其水平投影，对所述二值化图像进行水平投影Px；
7)对步骤5)得到的二值化图像进行连通域分析，初步得到字符块的位置和边界信息Bi，i＝1，2…N；
8)对所述的字符块进行几何约束和神经网络判定，去除伪字符块；
9)融合步骤6)的水平投影Px和步骤8)的字符位置信息进行字符水平定位，得到各个字符的水平位置xi，i＝1...7，其中，i为1至7的自然数；
10)根据步骤5)所得的二值化图像得到车牌字符的上下边界Yup、Ylow；
11)根据字符水平位置和上下边界信息得到字符矩形的各个边界Lefti，Righti，Topi，Bottomi，i＝1…7；
12)对所得的字符分割边界结合水平投影进行微调；
2.如1所述的基于水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法，其特征在于，在所述步骤2)中对求得子图像的最优阀值包括以下具体步骤：对车牌区域颜色及灰度的统计分析，由统计分析值进行最求得子图像的最优阀值包括以下具体步骤：对车牌区域颜色及灰度的统计分析，由统计分析值进行最优阀值计算。
3.如1所述的基于水平投影和连通域分析的车牌字符分割方法，其特征在于，在所述步骤4)中对二值化图像最优旋转角度θ旋转以及所述步骤5)中二值化图像的倾斜因子α倾斜校正、步骤9)中的融合水平投影Px和连通域信息进行字符分割的模块等，包括对车牌字符几何参数进行建模、车牌图像水平投影、车牌图像垂直投影、车牌颜色信息估计、车牌字符水平投影分割、车牌字符块神经网络验证等。
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