【正文】 車牌圖像的字符分割設(shè)計與實現(xiàn)摘 要：車牌識別LPR(License Plate Recognition)是指通過計算機視覺、圖像處理與模式識別等技術(shù)從車輛圖像中提取車牌字符信息，從而確定車輛身份的技術(shù)。車牌識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)ITS (Intelligent Transportation System) 的一個重要組成部分，在公路電子收費、出入控制、交通監(jiān)控等方面有著重要的應(yīng)用價值。 車牌識別主要包括車牌定位、字符分割和字符識別三大部分。而本文研究的車牌圖像字符分割是在車牌定位成功后把車牌的整體區(qū)域分割成單字符去娛樂區(qū)域，所以本文就車牌定位和字符分割這兩個問題進行了深入的研究。 在車牌定位時，首先對圖像HSI空間的亮度分量均衡化，這樣既提高了圖像的亮度適用范圍又不影響顏色信息。接著利用車牌圖像中字符顏色和車牌底色具有固定顏色搭配這一規(guī)律，在HSI空間中根據(jù)顏色，搜尋符合字符顏色與車牌底色搭配規(guī)律的像素點作為顏色對特征點。然后使用動態(tài)算子進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理，根據(jù)車牌的形狀特征，對逐行掃描得到的待定車牌區(qū)域進行分析，最后得到類車牌區(qū)域。 字符分割在車牌定位后進行，但首先需要對類車牌區(qū)域進行傾斜校正，本文提出了一種針對顏色對特征點區(qū)域進行主成分分析的車牌水平校正方法。該方法通過對車牌圖像中顏色 對特征點區(qū)域采樣進行主成分分析，求出車牌水平方向的傾斜角度，在旋轉(zhuǎn)校正時又加以填充處理,保證了圖像的信息完整性。 在字符分割階段，首先通過特征點區(qū)域的形狀特征精確定位車牌區(qū)域；接著通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步精確定位字符區(qū)域。二值化的過程中針對不同顏色的車牌選取了最適合的閾值算法。然后根據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法進行字符分割，并將字符大小進行歸一化處理。最后使用C語言構(gòu)建了車牌定位與字符分割系統(tǒng)軟件。該軟件包含上述的車牌定位、校正和分割等步驟。通過大量的圖片試驗，特別是對存在大量干擾、光線不足及多車牌等圖片的處理結(jié)果表明，本文所提出的車牌定位與字符分割算法，抗干擾能力強，實時性和穩(wěn)定性好，為后續(xù)的字符識別創(chuàng)造了有利條件。關(guān)鍵詞: 車牌識別；車牌定位；字符分割；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)；The Design and Implementation of Vehicle Images CharacterSegmentation Abstract：License plate recognition (LPR) is the technique to draw the character information from the vehic1e image and confirm the identity of the vehicle through using puter vision, image processing, pattern recognition, and so on. LPR is an important study field in the Intelligent transportation system (ITS) and it has great apply value in the electronic toll collection，pass controlling，traffic monitoring and so on.LPR consists of plate localization, character segmentation, and character recognition. This paper aims at researching the following two aspects oft he license plate recognition system: license plate localization and character segmentation.In the stage of license plate location，lightness ponent of the image should be balanced in HSI space at first，so the suitable scope of image lightness has been enhanced，and the color information of image can not been affected．And color pair．pixels are extracted in HSI color space according to the rule that character color and plate color should be matched．Mathematics morphological operation which use dynamic operator is adopted in order to extend the color pair in real plate to a whole area．Then，the image is scanned line by line to get the areas that seem like real plate．Slant correction should be done before character segmentation．A horizontal slant correction approach based on color pair pixels area and principal ponent analysis is presented．Through principal ponent analysis of the color pair pixels area，the slant angle of the plate can be obtained．When revolving adjustment，filling process should be performed to guarantee the integrity of the image information．In the stage of character segmentation，plate area is located by shape of color pair pixels area，and pretreatment including gray proportion binarization and edge detection is taken before extract the character area．The most suitable threshold value algorithm has been selected on plates in different colors dring the process of binarization．Then，according to the characteristic of character size proposed that the dynamic template method carries on the character division，and transform characters to identical size．Finally ,a software platform is constructed by language of C．This software contains all the steps that mentioned above．Through the experiments on large numbers of pictures especially on which have massive disturbances，inadequate lighting and multi—car licenses，the algorithm of license plate location and character segmentation has been proved to be real time，steady and good at antijamming，which create favorable conditions for the following character recognition． Keywords：license plate recognition。 license plate location 。character segmentation 。mathematical morphology1前言 課題研究的背景和意義 隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展和人民生活水平的提高，世界各國汽車數(shù)量迅速增加，城市的交通壓力也越來越大。如何有效地進行交通管理日益成為各國政府相關(guān)部門所關(guān)注的焦點。針對這一問題，智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport Systems，ITS)的研究被提到了重要的位置。智能交通系統(tǒng)ITS是90年代興起的新一代交通運輸系統(tǒng)，迄今為止國際上沒有公認的定義。第一屆ITS世界大會認為，智能交通系統(tǒng)是將先進的信息技術(shù)、計算機技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、電子控制技術(shù)、人工智能技術(shù)等有效的集成并應(yīng)用于地面交通系統(tǒng)，從而建立起可以在大范圍內(nèi)發(fā)揮作用的，實時、準確、高效的地面交通系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)在有效利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量、推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)等方面均具有極其重要的作用，從而受到世界各國的重視。車輛自動識別(Automatic Vehicle Identification，AVI)是智能交通系統(tǒng)中的一項基礎(chǔ)技術(shù)，它通過辨別車輛所具有的車牌、條形碼、射頻識別標志等特征來自動識別車輛，為交通管理、通行收費、區(qū)域出入控制等工作的開展提供條件。車輛牌照識別(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)技術(shù)是車輛自動識別技術(shù)的重要組成部分：其功能是對采集到的汽車圖像進行處理和分析，以自動識別其中的牌照編號。牌照是機動車輛的身份標志。通過車牌識別系統(tǒng)的圖像采集和處理獲得盡可能多的車牌信息，達到識別車牌號碼的目的，從而使現(xiàn)代交通領(lǐng)域達到更高的智能化管理程 度。 車牌識別技術(shù)自1988年提出以來，受到了人們的廣泛關(guān)注。它可以應(yīng)用于以下領(lǐng)域： (1)交通監(jiān)控。利用車牌識別系統(tǒng)的攝像設(shè)備，可以直接監(jiān)視相應(yīng)路段的交通狀況，獲得車輛密度、隊列長度、排隊規(guī)模等交通信息，觀察和防范交通事故。它還可以同雷達測速器或其它的檢測器配合使用，以檢測超速的車輛。當發(fā)現(xiàn)車輛超速時，攝像機獲取該車的圖像，并得到該年的牌照號碼，然后給該車超速的警告信號。 (2)交通流控制指標參量的測量。一些交通流指標的測量對交通流控制相當重要。該系統(tǒng)能夠測量和統(tǒng)計很多交通流指標參數(shù)，如總的服務(wù)效率，總行程時間，以后簡稱為車輛牌照識別為車牌識別?？偟牧魅肓亢土鞒隽浚晷图澳炅鹘M成，日車流量，小時年流量，年高峰時間段，平均車速，車輛密度等。這也為交通誘導(dǎo)系統(tǒng)提供必要的交通流信息。(3)高速公路上的事故自動測報。這是由于該系統(tǒng)能夠監(jiān)視道路情況和測量交通流量指標，能及時發(fā)現(xiàn)超速，堵車，排隊、事故等交通異?，F(xiàn)象。 (4)對養(yǎng)路費交納、安全檢查、運營管理實行不停車檢查。根據(jù)識別出的車牌號碼從數(shù)據(jù)庫中調(diào)m該車檔案材料，可發(fā)現(xiàn)沒及時交納養(yǎng)路費的車輛。另外，該系統(tǒng)還可發(fā)現(xiàn)無車牌的車輛。若與車型檢測器聯(lián)用，可迅速發(fā)現(xiàn)所掛車牌與車型不符的車輛。 (5)車輛定位。由于能自動識別車牌號碼，因而極易發(fā)現(xiàn)被盜車輛。，以及定位出車輛在道路上的行駛位置。這為防范、發(fā)現(xiàn)和追蹤涉及車輛的犯罪，保護重要車輛(如運鈔車)的安全有重大作用，從而對城市治安及交通安全有重要的保障作用。由于車牌識別系統(tǒng)在智能化交通控制管理中發(fā)揮著越來越重要的作用，吸引了各國的科研工作者對其進行廣泛的研究。由于需適應(yīng)各種復(fù)雜背景，加之要識別的車輛種類繁多、顏色變化多端，以及檢測時要適應(yīng)不同天氣變化導(dǎo)致的不同光照條件，因此，目前的車牌識別系統(tǒng)都或多或少地存在一些問題。但是，隨著計算機性能的提高和計算機圖像處理技術(shù)的發(fā)展，車牌識別技術(shù)必將日趨成熟。 研究的主要內(nèi)容車牌識別系統(tǒng)車牌識別系統(tǒng)是以特定目標一一車輛牌照為對象的專用計算機視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠從一幅圖像中自動提取車輛牌照，進行字符分割，進而對分割出的字符圖像進行識別。一個典型的車牌識別系統(tǒng)包括圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別以及結(jié)果輸出五個功能模塊，其原理流程如圖11 所示：圖1 車牌識別系統(tǒng)流程圖 Fig l license plate recognition system flow chart 系統(tǒng)的工作原理：當車輛通過檢測區(qū)域時，檢測裝置將車輛的通過信號傳送到圖像采集設(shè)備；圖像采集設(shè)備采集車輛圖像，并將圖像傳送到計算機；計算機對車牌進行自動定位和識別并將識別結(jié)果送至監(jiān)控中心或收費處等應(yīng)用場所。系統(tǒng)的核心部分為圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別。下面簡述各部分的主要功能： (1)圖像采集部分:當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)有車輛通過時(通過檢測器檢測或是通過視頻中運動目標的檢測)，觸發(fā)圖像采集系統(tǒng)，一般采用CCD攝像機攝取車牌前視圖或后視圖，由光照檢測裝置控制現(xiàn)場的光照，位置檢測裝置控制攝像機的拍攝角度。 (2) 圖像預(yù)處理部分:需要對采集到的圖像進行圖像增強、平滑、恢復(fù)等操作，目的是突出車牌的主要特征，以便更好地提取車牌。(3)車牌定位：車牌的定位是一個尋找最符合車牌特征區(qū)域的過程，從本質(zhì)上講，就是一個在參量空間尋找最優(yōu)定位參量的問題。車牌定位算法需要挖掘并提取車牌區(qū)域的獨有特征，從而將車牌圖像分割提取出來。在車牌定位過程中，由于采集到的圖像中軍牌區(qū)域經(jīng)常是傾斜的，為避免后續(xù)的字符分割和字符識別的失敗，必須對車牌行傾斜校正。 (