基于明暗度分类和改进二分法的车牌字符分割.PDF

山东科学 第２５卷　第３期　２０１２年６月出版 ＳＨＡＮＤＯＮＧＳＣＩＥＮＣＥ Ｖｏｌ．２５Ｎｏ．３Ｊｕｎ．２０１２ ＤＯＩ：１０．３９７６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－４０２６．２０１２．０３．００１ 基于明暗度分类和改进二分法的车牌字符分割 １ ２ 徐雷 ，张小宁 （１．上海同济城市规划设计研究院，上海２０００９２；２．同济大学经济与管理学院，上海２０００９２） 摘要：车牌字符分割易受到车牌倾斜及边界、杂点的干扰，致使复杂条件下的车牌图像分割准确率不高，针对该缺点提出 一种鲁棒性强的分割算法。在车牌预处理阶段进行图像明暗度分类及灰度图增强，以此为基础进行倾斜校正及上下边 界定位；在字符切分阶段采用改进二分法进行分割，之后对１，２，６，７四个字符实现了边界精确定位。实验表明，该算法 实时性较好，能够有效克服车牌对比度不高、模糊、粘连和倾斜的缺点。 关键词：明暗度分类；字符分割；改进二分法；分裂与合并；边界精确定位 中图分类号：ＴＰ３９１．４　　　文献标识码：Ａ　　　文章编号：１００２４０２６（２０１２）０３０００１０６ Ａｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｄｉｃｈｏｔｏｍｙｂａｓｅｄｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ １ ２ ＸＵＬｅｉ，ＺＨＡＮＧＸｉａｏｎｉｎｇ （１．ＳｈａｎｇｈａｉＴｏｎｇｊｉＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２，Ｃｈｉｎａ； ２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ∶Ｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅ（ＬＰ）ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｃａｎｅａｓｉｌｙｂｅａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｒｉｍ，ｎｏｉｓｅａｎｄＬＰｒｏｔａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｕｓｅｓｌｏｗ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｗｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｇｏｏｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｉｓｓｕｅ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｇｒａｙｓｃａｌｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｉｎｔｈｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｔａｇｅｂｅｆｏｒｅｔｉｌｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ ｕｐｐｅｒａｎｄｌｏｗｅｒｂｏｕｎｄａｒｉｅｓ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｄｉｃｈｏｔｏｍｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓｔｈｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｅｇｍｅｎｔＬＰｃｈａｒａｃｔｅｒｓ．Ｗｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｐｒｅｃｉｓｅｂｏｒｄｅｒｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｃｈａｒａｃｔｅｒｓ１，２，６ａｎｄ７．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓｌｏｗ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｂｕｒｄｅｎａｎｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｏｖｅｒｃｏｍｅｓｕｃｈｎｅｇａｔｉｖｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓａｓｌｏｗ ｃｏｎｔｒａｓｔ，ｂｌｕｒｎｅｓｓ，ｃｈａｒａｃｔｅｒ ａｄｈｅｓｉｏｎａｎｄＬＰｔｉｌｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ∶ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｃｈａｒａｃｔｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｉｍｐｒｏｖｅｄｄｉｃｈｏｔｏｍｙ；ｓｐｌｉｔａｎｄｍｅｒｇｅｒ；ｂｏｒｄｅｒｐｒｅｃｉｓｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ １　引言 车牌识别（ＬＰＲ）是智能交通系统的重要组成部分，其核心技术主要包括车牌定位、字符分割和字符识别 三大块。车牌字符分割的目的在于将整幅车牌图像切分为单个字符，并精确界定每个字符的边界，目前常采 用的方法主要有以下几大类：（