[发明专利]一种车牌字符分割方法及装置

权利要求书

1.一种车牌字符分割方法，其特征在于，该方法包括：

第一步骤，输入车牌区域图像；

第二步骤，对车牌区域图像进行图像预处理；

第三步骤，对车牌区域图像进行阈值分割，获取车牌区域图像的二值图像，采用连通区域标记法获取标记的连通区域，根据先验知识对标记连通区域进行过滤；

第四步骤，计算标记连通区域的字符识别置信度，若置信度不小于置信度阈值，则将该连通区域标记为字符块区域；及

第五步骤，采用多叉树模型匹配法，获取最佳字符区域并输出；

进一步地，所述第五步骤包括：

字符块区域排序步骤，统计每个字符块区域的左边界，按照字符块区域的左边界所对应横坐标的值的从小到大的顺序，获取字符块区域序列{C_i}，i＝{1，2，…，n}，其中n为字符块区域的个数；

模型参数定义步骤，统计每个字符块区域的宽度，计算所有字符块区域宽度的平均值，标记为基准字符宽度，设置最小比例阈值、最大比例阈值，根据最小比例阈值和基准字符宽度计算最小间隙，即最小间隙＝最小比例阈值×基准字符宽度，根据最大比例阈值和基准字符宽度计算最大间隙，即最大间隙＝最大比例阈值×基准字符宽度，根据基准字符宽度、最大间隙、最小间隙，定义模型组为{M_j}，j＝{1，2，…，m}，M_j为第j个模型；

模型匹配步骤，采用多叉树遍历法，对字符块区域{C_i}与模型M_j内的所有结点进行遍历，获取模型M_j的匹配长度最长的匹配方式，并根据所述匹配方式获取字符块区域{C_i}与模型M_j的匹配结果，其中i＝{1，2，…，n}，j＝{1，2，…，m}，m为车牌类型的个数；

最佳匹配区域选取步骤，分别根据每个模型M_j的匹配结果，对所对应的字符块区域进行字符识别，计算相应的字符识别置信度的累加和作为所述匹配结果的打分值，选取打分值最大的匹配结果作为最佳匹配结果，获取最佳匹配结果对应的位置区域作为最佳字符区域并输出。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二步骤中图像预处理包括以下一种或者两种步骤的组合：图像倾斜矫正步骤、图像增强步骤。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三步骤中所述根据先验知识对标记连通区域进行过滤包括：统计标记连通区域的宽度和高度，计算宽度与高度的比值；若标记连通区域的宽度与高度的比值小于第一阈值或者大于第二阈值，则将该标记连通区域滤除。

4.如权利要求3所述的方法，所述第一阈值的取值范围为0.3～0.7，第二阈值的取值范围为1.2～2.5。

5.如权利要求1所述的方法，所述置信度阈值的取值范围为0.5～0.95。

6.如权利要求1所述的方法，所述最小比例阈值的取值范围为0.1～0.5，最大比例阈值的取值范围为0.5～1。