一種基于投影與識別的雙層車牌字符分割方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明公開一種車牌識別方法，特別是一種基于投影與識別的雙層車牌字符分割方法。
【背景技術(shù)】
[0002]車牌識別的最大特點在于它是在自然條件下進行的字符識別，而其的困難之處在于，構(gòu)成系統(tǒng)的環(huán)節(jié)較多，任何一個環(huán)節(jié)的失誤都會影響系統(tǒng)的整體識別效果。車牌識別主要包含了車牌定位、字符分割、字符識別三個步驟，那么字符分割的精確性，直接決定了字符識別的準確性。我國車牌從結(jié)構(gòu)上可分為單層車牌和雙層車牌，單層車牌一般為小型機動車的前后車牌，雙層車牌一般為公交車、大型掛車、卡車等的后車牌，這些車牌往往會被泥土污染，其二值圖像呈現(xiàn)的字符并不是單個完整的連通區(qū)域，往往伴隨著粘連、缺失、噪聲干擾等。特別對于漢字，更是增加了字符分割的難度，如“川”，正常為三個連通區(qū)域，但由于環(huán)境的變化，有時為全部粘連的一個連通區(qū)域，甚至與上邊框粘連。車牌左右兩邊的邊框又與數(shù)字I的特征混淆，使得下層字符往往大于5個，如果按單層車牌的分割思想進行，則會將噪聲納入正常字符序列中。如果為單層車牌字符，雖然同樣受左右邊界干擾，但至少能保證其字符序列是連續(xù)的(在字符數(shù)目大于7個的情況下)，這樣可連續(xù)獲取7個字符進行識別，最終選擇最佳的7個字符識別結(jié)果作為最終結(jié)果。因此，雙層車牌的字符分割比單層車牌更具有挑戰(zhàn)性。
[0003]針對我國車牌的這種特殊性，目前車牌字符分割算法主要有投影法、連通區(qū)域法、匹配法以及聚類分析法。投影法比較常用，其設(shè)計簡單，針對不粘連車牌分割非常有效，且其一些改進算法能有效分割一定程度上的粘連，但對于雙層車牌上層完全粘連的情況無法解決。連通區(qū)域法比投影法復雜，其主要依賴于連通區(qū)域的效果，針對漢字的非連通區(qū)域以及字符粘連問題，不能得到很好解決。匹配法是基于垂直投影方法的一種模板匹配方法，相比水平投影法，其邊界分得更加精確，有效解決了漢字不連通以及一定程度上的字符粘連等難題。但對車牌的左右邊框分割不能很好解決，并且其計算復雜度大于垂直投影方法。聚類分析法利用模式識別中聚類分析算法實現(xiàn)車牌字符分割，也能較好地解決了漢字不連通以及字符粘連等問題，但該方法設(shè)計復雜，其計算復雜度遠遠大于以上三種算法，并對車牌的寬度有一定的限制。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對上述提到的現(xiàn)有技術(shù)中的車牌分割存在的問題，本發(fā)明提供一種新的基于投影與識別的雙層車牌字符分割方法，其基于雙層車牌的字符分割，將投影與識別方法相結(jié)合，首先采用水平投影，將其分成上下兩部分，然后根據(jù)垂直投影分割下層車牌并進行識另IJ，通過識別找到最佳車牌字符的位置信息，從而求得上層兩個字符的起始位置，并將其分割出來，本發(fā)明能很好地解決實際應用中上邊界粘連不易分割、下層字符受左右邊界影響不易識別等問題，為準確識別奠定了基礎(chǔ)。
[0005]本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案是:一種基于投影與識別的雙層車牌字符分割方法，該字符分割方法包括下述步驟:
[0006]步驟S1:對雙層車牌進行水平方向投影，將雙層車牌分為上下兩部分；
[0007]步驟S2:利用垂直投影方法對下層車牌進行字符分割；
[0008]步驟S3:獲得下層的字符分割后，如果字符個數(shù)為5，則直接進入步驟S4 ;如果分割的字符個數(shù)大于5，則進行識別模塊，獲得字符識別的可信度，通過最高可信度獲得下層車牌的最佳五個字符的位置與長寬信息；
[0009]步驟S4:根據(jù)下層車牌的分割字符信息，求最佳字符的寬；
[0010]步驟S5:根據(jù)最佳字符寬度計算上層車牌的第一個字符與第二個字符的起始位置，并進行分割。
[0011]本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案進一步還包括:
[0012]所述的水平方向投影，指基于雙層車牌的二值圖像，求每行非零像素的個數(shù)，令最小的水平投影值為水平分割點。
[0013]所述的將二值圖像分割成上下兩部分后，還要進行最小區(qū)域處理，即分別從左、右、上、下四個方向進行掃描，去除整行或者整列都為零的行或列。
[0014]所述的步驟S2中下層車牌字符分割時，首先對其進行粗分割處理，然后再進行垂直投影分割。
[0015]所述的粗分割處理時，首先進行垂直方向投影，從左往右掃描，如果連續(xù)的非零垂直投影值的寬度大于某一閾值T，則說明字符有粘連，則尋找這塊區(qū)域的最小投影值位置，并將其位置所對應的二值圖像的那一列全置為零；然后再從這塊區(qū)域的開頭按前面的方式進行掃描，直到所有的連續(xù)的非零投影值的寬度都小于設(shè)定的閾值T為止。
[0016]所述的垂直投影時，從左往右掃描，尋找投影值非零區(qū)域的起始位置，分割出第一個字符，并獲得其字符的高與寬，如果字符的高與寬的比值大于某一設(shè)定的閾值，則標記其字符為1，將剩下的二值圖像經(jīng)過最小區(qū)域處理后，進行下一個字符分割；除此之外，記錄每個字符分割后與分割前的位移偏差，即如果令分割前的二值圖像的寬度為W，分割第一個字符后，并經(jīng)過最小區(qū)域處理后的二值圖像寬度為W，則第一個字符產(chǎn)生的偏移為d = W-W。
[0017]所述的步驟S3中所述的識別模塊應用的是互信息的多模板匹配算法，從而獲得每個字符的模板匹配分數(shù)，求每連續(xù)5個的平均分數(shù)，將獲得最大分數(shù)的5個字符的識別結(jié)果作為下層車牌的識別結(jié)果，并標記其起始字符在下層車牌分割出來的所有字符中的序列號，貝1J令第一個字符對應的偏移量為d2。
[0018]所述的步驟S4中最佳字符的寬即根據(jù)下層車牌的每個字符的高與寬，求每個字符的高寬比與110/65的最小距離，距離最小對應的字符為最佳字符，其寬度為最佳字符寬度Wb。
[0019]所述的步驟S5中根據(jù)最佳字符寬度計算上層車牌的第一個字符與第二個字符的起始位置的步驟如下:首先計算每個字符的間隙f:Wb*15/65，如果下層車牌分割的字符個數(shù)為5，則令上層車牌的第一個字符的起始位置為下層車牌的第一個字符的偏移量d，如果下層車牌分割的字符數(shù)大于5，則上層車牌的第一個字符的起始位置為下層車牌獲得最佳分數(shù)的5個字符中的第一個字符的偏移量d2 ;如果下層車牌的字符個數(shù)為5，則第二個字符的起始位置為d+f+2*Wb，如果車牌的字符個數(shù)大于5，則其起始位置為d2+f+2*Wb。
[0020]本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明不僅結(jié)構(gòu)簡單易實現(xiàn)，且很好地解決了漢字不連通、上下左右邊框粘連、噪聲干擾等問題，為提高正確識別率奠定了基礎(chǔ)，其中下層字符分割的方法也可有效應用于單層車牌的字符分割。
[0021]下面將結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明做進一步說明。
【附圖說明】
[0022]圖1為本發(fā)明程序流程圖。
【具體實施方式】
[0023]本實施例為本發(fā)明優(yōu)選實施方式，其他凡其原理和基本結(jié)構(gòu)與本實施例相同或近似的，均在本發(fā)明保護范圍之內(nèi)。
[0024]請參看附圖1，本發(fā)明為雙層車牌字符分割方法，其字符分割的主要步驟如下:
[0025]步驟S1:首先，對雙層車牌進行水平方向投影，將雙層車牌分為上下兩部分。
[0026]本實施例中，所述的水平方向投影，指基于雙層車牌的二值圖像(本實例中令其前景為1，背景為0)，求每行非零像素的個數(shù)(為更能準確找準分割點，可從整個車牌高的1/4處開始計算到其3/4處結(jié)束)，令最小的水平投影值為水平分割點。將二值圖像分割成上下兩部分后，還要進行最小區(qū)域處理，即分別從左、右、上、下四個方向進行掃描，去除整行或者整列都為零的行或列。
[0027]步驟S2:利用垂直投影方法對下層車牌進行字符分割，且分割后獲得的字符還需進行最小方框處理，其下部分字符分割后獲得的字符個數(shù)為7 (大于5個)。
[0028]本實施例中，所述的下層車牌字符分割方法的實現(xiàn)步驟如下，首先對其進行粗分割處理，然后再進行垂直投影分割