[发明专利]一种基于部件的车牌字符分割方法

说明书

本发明公开了一种基于部件的车牌字符分割方法，在车牌区域内提取7个字符作为部件，并根据部件外观特征，将其分为汉字字符和字母/数字字符两类，用于组成车牌部件模型。利用垂直边缘检测和形态学处理的方法确定目标候选区域，分别检测车牌中的汉字字符和字母/数字字符。根据字符间隔填充字符。分析字符间的空间位置关系，验证车牌类型。利用检测到的字符位置和大小修正目标候选区域，获取车牌修正区域。通过车牌位置和车牌类型反向修正字符位置，从而准确分割车牌字符。本发明具有易实现、鲁棒性强、适应不同光照条件等优点，不仅可以分割光照条件良好下的车牌，也能够处理含噪车牌。可应用于光照条件不佳或含噪条件下的车牌字符分割。

技术领域

本发明涉及车牌字符分割方法领域，具体是一种基于部件的车牌字符分割方法。

背景技术

车牌号码作为车辆的身份信息，是交通管理中对车辆进行处罚、登记和收费的重要凭证。因此，准确获取车牌信息成为交通管理实现智能化的关键。其中车牌字符分割是车牌识别系统中的三大关键技术之一，分割效果的好坏直接影响下一步车牌识别的效果。由于光照条件不佳和噪声干扰，传统的基于连通区域检测和垂直投影的车牌字符分割方法，在字符粘连和光照条件不佳等情况下，存在许多弊端，易造成误分割和漏分割。

利用标准车牌的先验信息，指导车牌字符分割的过程，可以有效解决字符粘连对分割的影响。例如：王兴玲于2006年发表在计算机工程学报上的论文“最大类间方差车牌字符分割的模板匹配算法”，根据字符串的结构和尺寸特征，设计了车牌字符串模板，利用标准车牌的先验信息辅助车牌字符分割。可以解决字符粘连、铆钉等造成的误分割问题。但是该方法依然是基于二值化来确定车牌区域，故存在车牌区域定位不准确等问题，进而影响分割的准确性。

基于这样的思想，申请号为201310317924.x的中国专利申请中也提出了一种基于连通域和模板的字符切分算法，将标准的模板先验信息(标准车牌规格)运用于指导车牌字符分割的过程。但是其初始分割依然是基于二值化后图像的连通区域检测，在实际操作过程中，由于二值化阈值难以选择，车牌边框、铆钉等造成的字符粘连对分割的影响依然存在。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于部件的车牌字符分割方法，以克服现有字符分割技术中的不足，提高分割准确率。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于部件的车牌字符分割方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)、部件选择：根据车牌的结构，将车牌的七个字符作为车牌的七个部件，从左到右分别设为部件1、部件2、……部件7，并根据车牌字符的外特征将部件分成汉字字符部件和字母/数字字符部件，其中汉字划归为汉字字符部件，字母和数字划归为字母/数字字符部件；

(2)、模板学习：包括车牌模板学习和部件模板学习；从道路交通图像中获取车牌图像块和字符图像块，提取图像块对应的方向梯度直方图特征，采用SVM(支持向量机)分别训练车牌模板和部件模板；

(3)、目标候选区域确定：利用垂直Sobel算子与形态学闭操作获取垂直边缘图像，并通过连通区域检测和纵横比筛选得到目标候选区域；

(4)、字符辅助修正车牌定位：在目标候选区域内进行字符匹配检测，并对缺失字符进行填补，根据检测到的字符及字符间的最大间隔位置进行车牌类型判断，同时依据非空部件字符位置估计车牌位置，完成字符辅助修正车牌定位工作；

(5)、位置约束的车牌字符分割：结合车牌位置及车牌与字符间的空间位置约束关系完成分割过程，并获取字符分割图像块，用于后期字符识别。

所述的一种基于部件的车牌字符分割方法，其特征在于：所述步骤(2)中，模板学习的过程包括以下步骤：

(2.1)、从实际卡口视频中采集训练图像块，手动裁剪车牌图像块作为车牌模板的训练集正例，手动裁剪车牌字符图像块作为部件模板的训练集正例；