滨海新区智能车牌识别厂家热卖

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字符分割
① 字符分割算法的研究
字符分割就是对已经定位出的区域内的字符进行分割，从而获取上的字符，是字符识别的前提和准备。字符分割的好坏，直接影响到识别效果的好坏。在车牌识别系统中，由于污染、背景复杂、光照不均匀、发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响，很难找到一种普遍使用的分割方法。
区域定位完成之后，由于提取出来的区域内的图像可能存在倾斜现象，因此，在字符分割之前，需要判断图像是否倾斜。在倾斜的情况下，需要准确的求得的倾斜角度，然后把发生倾斜的校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在的倾斜校正完成之后，需要去除的上下、左右边界，然后才能把上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的字符图像，为后续的字符识别做好准备，即的字符分割。
在的字符分割中，有许多因素会对的字符分割造成影响，例如图像的噪声、的定位不、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出，为后续的识别做好准备。为了分割出相互独立的字符，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。

对输入的彩像进行灰度化处理：
彩像包含更多的信息，但是直接对彩像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。
边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。

车牌识别系统的关键技术及算法
定位
定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的区域，其输入是原始的汽车图像，输出是图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出的难度较大。目前，根据的特征，常见的定位方法有基于颜色特征信息的定位法、基于区域频谱特征的定位法、基于分类器的定位法、基于边缘特征的定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，定位算法的分类并不是的，区别算法类别的标准并不十分明确。定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态算得到的候选区域，后利用特征去除伪。

Sobel边缘检测算子
Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值，强调中心像素的对边邻域像素对其的影响，而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点都用这两个核做卷积，一个卷积核对图像垂直边缘响应，而另一个则对水平边缘响应，取两个卷积之中的值作为该像素点的输出值。这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点，不过Sobel算子对边缘的定位不是很，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似，Sobel算子也是通过像素平均来实现的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的，所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的，会有一定程度的断开。
Sobel边缘检测还有另外一种形式，称为Isotropic  Sobel算子，该算子具有各向同性的特征，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致， 因此它的位置加权系数更准确，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，但速度较一般Sobel算子要慢一些。 用于边缘检测的算子很多，常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。
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