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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。
车牌识别系统原理图
车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽,电子快门调节,宽动态功能等来实现抓拍:
强光屏蔽:在低照度彩色摄像机的基础上,通过软件的功能,把图像中亮的部分遮挡。在交通监控中,一般可将大灯的强光遮挡,从而将较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机的缺点就是软件分辨不清,对于图像亮部分界定不清,有可能将号码也遮挡,同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多,效果各方反映不一。
可调电子快门:对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70KM/小时以上),可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍,一般都是通过手动方式调整。但是这种方式的问题就是白天、晚上的照度不一样,必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的监控。
宽动态功能:这是解决车灯对于抓拍影响的的办法,宽动态早是松下公司提出来的。当背景光过亮时,普通摄像机无法很好的解决明暗图像的显示问题。
作为智能交通领域确定车辆身份的重要手段,车牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用,在各项工作中都有车牌识别技术的渗透。
对边缘检测后的灰度图进行二值化处理
图像经过边缘检测之后,上的字符及边缘信息会**出来,同时,其他非字符和非边框的边缘纹理特征也**了出来,为了减少噪声的影响,需要对图像进行二值化处理,二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况,二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法,我们用类间方差法(也称Otsu算法)进行阈值化,来剔除一些梯度值较小的像素,减少需要查找的范围,二值化处理后图像的像素值为0或者255。
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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