[发明专利]一种基于车牌模板信息进行字符多维参数最优分割的方法

说明书

本发明公开了一种基于车牌模板信息进行字符多维参数最优分割的方法，属于图像处理技术领域，包括：根据待测车牌规范性标准，构建车牌模板图像；获取待测车牌的局部图像，并设定待测车牌局部图像的位置变化范围；以车牌模板图像作为约束条件，在待测车牌局部图像的位置变化范围内，搜索待测车牌局部图像的最优字符分割位置，得到车牌字符分割结果。本发明相比传统字符分割方法，具有定位速度较快、对光照变化不敏感、对车牌在垂直方向的错切变形不敏感以及对字符尺寸变化不敏感等优点。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于车牌模板信息进行字符多维参数最优分割的方法。

背景技术

随着汽车在我国的日益普及，人们在享受快捷方便生活方式的同时也引发了一些列问题，如交通拥堵、交通事故、车辆失窃等，因此，对于车辆高效、智能化的管理成为越来越迫切的社会需求。车牌的自动识别技术作为实现各种智能化管理应用的核心技术，众多高效、研究机构和企业进行了广泛的研究。

车牌识别技术较为复杂，可以大致分为车牌粗定位、旋转矫正、车牌细定位、字符分割、字符识别等几个部分。其中，字符分割的准确性直接影响后续步骤字符识别的准确性，目前字符分割的方法大致分为两类：

(1)根据字符的连通性分割。这类方法一般是对图像进行二值化，区分出字符区域和背景区域，然后根据字符是连通的，不同字符是非连通的特性分割出字符。这种方法的优点是简单，对高质量车牌的分割效果不错。但缺点也很明显，对于质量稍差或边框明显的车牌，很难选择出合适的门限进行二值化，二值化的结果常会有不同字符粘连的情况，影响分割效果。

(2)通过投影法+车牌模板信息分割。这类方法一般要对车牌区域进行垂直投影，获得投影变化曲线，一般字符区域会出现明显的波峰，字符间区域会出现明显的波谷，再根据车牌模板信息，匹配出最优的分割位置。这种方法由于在垂直方向上累加像素亮度，因此对噪音就不是很敏感，鲁棒性增强。但缺点是只能分割出字符的左右边缘，上下边缘还要进一步处理。另外，如果车牌在垂直方向上有错切变形，则分割结果很容易受到车牌边框的干扰，影响准确度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于车牌模板信息进行字符多维参数最优分割的方法，以提高车牌字符分割的准确性。

为实现以上目的，本发明采用一种基于车牌模板信息进行字符多维参数最优分割的方法，包括：

根据待测车牌规范性标准，构建车牌模板图像；

获取待测车牌的局部图像，并设定待测车牌局部图像的位置变化范围；

以车牌模板图像作为约束条件，在待测车牌局部图像的位置变化范围内，搜索待测车牌局部图像的最优字符分割位置，得到车牌字符分割结果。

优选地，所述根据待测车牌规范性标准，构建车牌模板图像，包括：

根据待测车牌采用的字符字体，构造字符图像；

将每个字符图像尺寸归一化到宽度MW和高度MH，并将字符区域设置为1、背景区域设置为0；

按照所述待测车牌的字符数量，构造每个字符位置的字符模板，其中第k个字符位置的左边界是ML_k，右边界是MR_k，k＝0,...K-1，K为字符总数量。

优选地，所述待测车牌局部图像的位置变化范围包括车牌实际区域上边缘坐标T的变化范围[T₁,T₂)、车牌实际区域下边缘坐标B的变化范围[B₁,B₂)、车牌实际区域左边缘坐标L的变化范围[L₁,L₂)、车牌实际区域右边缘坐标R的变化范围[R₁,R₂)以及车牌实际区域高度H的变化范围[H₁,H₂)。