车牌识别中字符分割算法的研究与实现毕业答辩PPT课件
车牌识别系统中的字符分割技术研究
【方法】车牌自动识别系统中字符分割方法研究
【关键字】方法1 绪论1.1问题的提出和研究背景车辆牌自动识别(Automated License Plate Recognition,ALPR)技术作为交通管理自动化的重要手段，其任务是分析、处理汽车监控图像，自动识别汽牌照号，并进行相关智能化数据库管理。
ALPR 系统可以广泛应用于高速公路电子收费站、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询、停车场车辆管理、公路稽查入监测黑牌机动车、监控违章车辆的电子警察等需要牌照认证的重要场合。
尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率。
人们一般将车牌识别系统划分为三大部分[1],首先将车牌从经过预处理的图像中定位出来,然后对车牌中的字符进行准确的切分,最后对分割好的字符进行识别"如何从复杂图像中将待识别的信息进行准确有效的定位与分割就是自动识别的关键1.2 ALPR系统简介车辆牌自动识别系统，总体来说是图像处理技术与牌照本身特点的有机结合，也包括小波分析、神经网络、数学形态学、模糊理论等数学知识的有效运用。
一个车牌自动识别系统基本包括:图像预处理、牌照定位、牌照校正、牌照字符分割、字符识别及结果输出等。
图1-1为系统的流程框图：图1-1 车辆牌照自动识别流程1.3 ALPR关键技术：1.图像采集：用一个摄像机摄取车辆前视图或后视图。
2.图像处理：对采集到的图像进行增强，恢复，变换。
目的是突出车牌的特征，以便更好的提取车牌。
3.车牌定位：在采样的图像中找到车牌的位置。
4.车牌字符分割：对获得的车牌分离出单个字符（包括汉字、字母和数字等）5.字符识别：对分割得到的字符进行归一化处理，转化为文本存入到数据库或直接显示出来。
由此可见，车牌识别系统在硬件上一般包含一台PC机，摄像头，图像采集设备，相应的图像处理软件，以及汽车到来的检测装置。
1.4国内外研究现状和发展趋势牌照识别技术自1988年以来，人们就对它进行了广泛的研究，目前国内外己经有众多的算法，一些实用的ALPR技术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费、移动稽查等场合。
车牌识别答辩PPT课件
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放映结束 感谢各位批评指导！
谢 谢！
让我们共同进步
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就是汽车牌照识别技术。
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3ห้องสมุดไป่ตู้
•车牌识别技术的应用
1、停车场收费管理系统 2、高速公路超速自动化监管系统和高速公路收费管理系统 3、公路布控管理系统 4、城市交通路口的“电子警察” 5、封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理
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国内外发展现状
• 车牌识别技术研究在国外起步比较早，早在20世纪80年代， 便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌识别的某些具 体应用。 到目前，各国均也有适用于本国的车牌识别系 统。各国的车牌识别产品虽然不同，但基本上都是基于车 辆探测器的系统，设备投资都是相当的巨大。
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车牌识别系统
• 车牌识别系统的流程图
车牌图像 采集
车牌图像 预处理
输出识别 结果
字符识别
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对车牌进 行定位
车牌字符 分割
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• 图像灰度化 • 因为彩色图像中包含了大量的无用信息，会在定位和识别
中造成干扰，也会拖慢识别的速度，所以就需要将彩色图 像进行灰度化处理，这就是图像灰度化。
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1.车牌图像预处理
• 车牌图像预处理流程图
边 缘 检 测
图 像 腐 蚀
图 像 填 充
形 态 滤 波
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(1)边缘检测
边缘是图像分割、目标区域识 别、区域形状提取等图像分析领域 十分重要的基础，在车牌识别系统 提取车牌位置占了很重要的地位。 所以必须进行边缘检测。
车牌的定位与字符分割报告
车牌的定位与分割实验报告一实验目的针对交通智能系统所拍摄的汽车图片，利用设定的算法流程，完成对汽车车牌部分的定位，分割车牌部分，并完成字符的分割，以便于系统的后续分析及处理。
二实验原理详见《车牌的定位与字符分割》论文。
三概述1一般流程车牌自动识别技术大体可分为四个步骤：图像预处理、车牌定位与分割、车牌字符的分割和车牌字符识别。
而这四个步骤又可归结为两大部分：车牌分割和车牌字符识别。
图1-1为车牌自动识别技术的一般流程图。
2本实验的流程（1）图像预处理：图像去噪（2）车牌的定位：垂直边缘检测（多次）形态学处理的粗定位合并邻近区域结合车牌先验知识的精确定位（3）车牌预处理：车牌直方图均衡化倾斜校正判定（蓝底白字或者黄底黑字）归一化、二值化（4）字符的分割：垂直投影取分割阈值确定各个字符的左右界限（结合字符宽度、间隔等先验知识）分割字符四实验过程4.1图像预处理4.1.1图像去噪一般的去噪方法有：空间域上的均值滤波和中值滤波；频率域上的巴特沃斯滤波器。
图4-1是各滤波器处理椒盐噪声的效果。
a．被椒盐噪声污染的图片 b.均值滤波的效果图 c.中值滤波的效果图 d.BLPF的效果图图4-1 各滤波器处理椒盐噪声的仿真可见，中值滤波对椒盐噪声的处理效果极好，而一般所拍摄的图片上最多的便是孤立的污点，所以此处以中值滤波为主进行去噪。
图4-2是采用中值滤波处理实际汽车图片的效果。
a.原始图像b.灰度图像c.中值滤波后的图像图4-2 中值滤波处理实际汽车图片的效果很显然，经过中值滤波后去除了原图上的部分污点。
4.1.2图像复原由于通常情况下都不知道点扩展函数，所以我们采用基于盲解卷积的图像复原策略。
图4-3~4-7图是函数进行盲解卷积的实验结果，其中图4-3是图像cameraman 的模糊图像。
图4-3 模糊图像在盲解卷积处理中，选择适当大小的矩阵对恢复图像的效果很重要。
PSF的大小比PSF的值更重要，所以首先指定一个有代表性的全1矩阵作为初始PSF。
车牌识别中字符分割算法的研究与实现毕业答辩PPT课件
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一：论文的背景意义
背景和意义：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成
部分之一，可用于公路电子收费、出入控制和交通监控等众多 场合。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基 础，对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，得到每 一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。它主要包括三 个关键部分：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别， 其中车牌字符分割的好坏直接影响到车牌识别的正确率，因此 本文对字符分割的算法进行了深入的研究。
车牌灰度图像 车牌二值化图像
车牌膨胀或腐蚀处理后图像
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四：车牌分割
本文所采用的车牌字符分割方法为：
车牌像素和模板匹配相结合的车牌字符分割方法
（1）通过车牌字符串的高度H，构建符合实际车牌的
模板。
（2）将车牌模板在字符串上从左向右滑动，同时分
别求取当前位置的M1和N1。其中
， 6 bi
车牌图像分割结果
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车牌字符分割结果的例证续：
车牌原图像
车牌灰度图像
车牌边缘检测图像
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车牌腐蚀后图像
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车牌平滑图像的轮廓
从对象中移除小对象
车牌图像定位结果
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车牌图像预处理结果
车牌图像分割结果2021Fra bibliotekLOGO
总结：
本文对其中的车牌分割技术做了深入的研究，主要探讨了车牌定位、预处理以 及字符分割的算法。
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论文研究步骤：
车牌识别系统中的字符分割与识别
安徽大学硕士学位论文车牌识别系统中的字符分割与识别姓名：高勇申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张燕平20070401丘嘲ｊ、’’，慨Ｉ。
毕¨硷上第卓系统的具体雌｜卜－Ｊ其啦别率，【圣ｊ５即为拍摄到的个车图。
因此，必须采取车牌图像顾处理印Ｊ｝＃施以提高Ｕｉ别率。
同时，由于车牌不可避免地存在噪声，而且由于车牌识别系统任室外２４小时工作，光照度大范【嗣变化，也存在光照不均，亮度太低对比度太小等情况，这蝗都会降低系统的字符识别率，因此需采取滤噪、光照不均校Ｊ下和对比度增强等图像增强措施１２１Ｉ。
预处理是整个车牌识别系统的第一步，它的有效与否直接关系到下一步定位的成功率高低。
预处理的主要目的是增强图像中的目标的信息，减少或者消除非目标信息，以有利于下一步的图像进一步处理。
对于含有车牌的图像来说，预处理主要是为了让目标字符的信息加强，并且消除干扰信息，从而便于系统进行下面的车牌区域的定位工作。
一般来说，预处理的方法主要分为空域法和频域法两大类【２ｌＪ。
空域法主要是利用图像中各点之间的位置关系与颜色信息来进行处理，用于其中预处理的空域法主要有图像的点运算、图像增强等；频域法则是将图像变换到频域然后再进行处理，一般采用的变换方式都是线性正交变换、傅立叶变换、离散余弦变换等，然后根据目标信息的特征进行相应的滤波处理。
一般来说，利用空域法比较直接方便，理解上直观；利用频域法则有计算量小、易于消除噪声等特点。
３．３．３车牌定位图５：拍摄到的车图Ｆｉｇｕｒｅ５：ａＶｅｈｉｃｌｅＰｌａｔｅ车牌定位是车牌识别系统中的关键之一，如何在复杂的背景下克服干扰准确定位出含有车牌字符区域直接关系到车牌识别系统后续识别部分的正确率。
到目前为止，有关车牌定位的研究很多，其中主要的方法有下面几种吲：基于边缘的。
一种有效的车牌字符分割方法——模板匹配一垂直投影结合的车牌字符分割方法
（ ） Ｐ ０的 取 值 范 围 内 建 立 一 个 理 想 的 参 数 空 间 ， 虑 车 牌 的 倾 斜 角 度 小 于 ＿ １在 、 考 １ ０度 ， 了 减 少 计 算 为 量 ， ０∈［ １ ． 取 ０，０］ ＰＥ［一１ ５×ｎ， ． ． １ ５×ｎ ｎ为 车 牌 图 片 的 宽 度 ． ］， （ ） 立 一 个 累 加 器 数 组 ｃ ｕ ｔ ｐ ， ）， 置 每 个 元 素 为 ０ ２建 ｏ ｎＭ（ ｌ ｋ 并 ． （ 对 边 缘 图 上 的 每 一 个 边 缘 点 计 算 Ｈｏ ｇ ３） ｕ ｈ变 换 值 ， 计 算 出 该 点 在 Ｐ 坐 标 系 中 对 应 的 盐 线 ， 在 即 并
合 适 ， 能 导 致 采 集 的 车 牌 图 像 发 生 倾 斜 ．倾 斜 的 车 牌 图 像 会 给 字 符 分 可
割 带 来 难 度 ， 有 甚 者 会 导 致 字 符 分 割 的错 误 ．在 对 字 符 进 行 分 割 前 ， 更 必 须 对 倾 斜 的 车 牌 图 像 进 行 校 正 ， 中 采 用 Ｈｏ ｇ 文 ｕ ｈ变 换 进 行 倾 斜 矫 正 ． Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变 换 …是 一 种 变 换 域 提 取 的 方 法 ， 把 直 线 上 点 的 坐 标 变 换 它
流 程 图 如 图 １所 示 ．
１ 图像 去 噪
数 学 形 态 学 是 由 一 组 形 态 学 的 代 数 运 算 子 组 成 的 ， 的 基 本 运 算 有 它
４个 ：膨 胀 （ 扩 张 ） 腐 蚀 （ 侵 蚀 ）、 启 和 闭 合 ， 以 进 行 包 括 图 像 分 或 、 或 开 可 割 、 征 提 取 、 缘 检 测 、图像 滤 波 、 像 增 强 和 恢 复 等 图像 分 析 和 处 理 ． 特 边 图
汽车牌照定位与字符分割的研究及实现
1.2.1 车牌定位技术研究现状及发展趋势
车牌定位技术是 LPR 系统研究的重点和难点。采集车辆图像过程中一般都有
1
汽车牌照定位与字符分割的研究及实现
各种背景干扰，能够正确分割字符的前提是从图像中准确地分割出牌照区域，这 也是 LPR 系统能否在实际中应用的基础。 目前的车牌定位算法中，主要是分析车牌所共有的部分特征，根据这些特征 来确定车牌区域的位置。车牌几何形状特征及相应的分析方法主要有[2-8]： (1)灰度变化特征：水平/垂直扫描时，牌照区域的像素灰度值按照一定的规 律进行波动；(2)颜色特征：原始车牌区域内部颜色和外部颜色差异的特征；(3) 投影特征：对车辆图像的水平/垂直扫描后其投影直方图中，牌照所对应的区域具 有一定规律的峰谷分布；(4)边缘特征：牌照区域有许多的边缘信息，使用相应的 算子将边缘信息提取出后，再通过边缘投影直方图来确定边缘的信息；(5)几何特 征：主要有车牌的长度、宽度以及长宽比例在一定的范围之内,或者可以通过牌照 的面积在一定的范围之内。利用以上这些特征均可以确定车牌的位置。 目前，车辆牌照的定位方法有基于彩色图像牌照区域字符和背景的颜色差异 特征进行定位，也有基于灰度图像牌照区域字符几何纹理特征进行定位，还有其 它结合了牌照区的颜色差异和字符纹理两种特征的方法定位，另外还有的是基于 数学形态学、神经网络、遗传算法、灰度聚类等牌照定位方法[9]。
作者签名： 导师签名：
日期： 日期：
年 年
月 月
日 日
中南民族大学硕士学位论文
第1章
1.1 问题的提出
绪论
车牌识别技术(License Plate Recognition， LPR )是智能交通管理系统的 重要组成部分，主要用于识别车牌号码。 LPR 技术在实际生活中主要应用于高速 公路实现无人收费功能、道路行车的流量监控、交通违规车辆的监控等。特别是 在各种场合实现无人收费功能的系统中，为了提高车辆的运行效率， LPR 技术将 代替人工的管理方式实现无人自动管理的功能， 因此,对 LPR 技术的研究和系统的 开发具有重要的现实意义和和实用价值。 车牌定位、字符分割、字符识别是 LPR 系统的三大关键技术。同时也是车牌 本身的几何形状特征与图像处理技术[1]的很好结合，车牌定位与字符分割在 LPR 系统中用到的数学知识主要有数学形态学、神经网络、小波分析等。对车牌定位 与字符分割的研究主要包括：图像预处理、车牌定位、车牌倾斜校正、车牌字符 分割及字符分割结果输出等。如图 1.1 所示为系统的流程框图：
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6 ai1
M1
p n N1
pn
i0 nai
p（n）)是车牌图像的垂直投影。
i0 nbi
（3）比较他们之间的最大差值Max=M1一Nl。如果当
模板左下角点在(x，y)时，Max最大，则由点(x，y)
和车牌的先验知识，就可以将7个字符的准确位置确
定下来，从而分割出全部的车牌字符。
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车牌图像分割结果：
车牌灰度图像 车牌二值化图像
车牌膨胀或腐蚀处理后图像
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四：车牌分割
本文所采用的车牌字符分割方法为：
车牌像素和模板匹配相结合的车牌字符分割方法
（1）通过车牌字符串的高度H，构建符合实际车牌的
模板。
（2）将车牌模板在字符串上从左向右滑动，同时分
别求取当前位置的M1和N1。其中
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车牌识别中字符分割 算法的研究与实现
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论文的结构和主要内容
第一部分：车牌分割研究的背景意义 第二部分：车牌定位 第三部分：车牌图像预处理 第四部分：车牌字符分割
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一：论文的背景意义
背景和意义：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成
部分之一，可用于公路电子收费、出入控制和交通监控等众多 场合。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基 础，对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，得到每 一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。它主要包括三 个关键部分：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别， 其中车牌字符分割的好坏直接影响到车牌识别的正确率，因此 本文对字符分割的算法进行了深入的研究。
(1)在进行车牌定位之前，先对原始图像进行处理，提取出了车 牌图像的边缘，并将牌照区域从背景中进一步定位并提取出来。
(2)在预处理过程中，先将彩色图像进行灰度化，采用全局动态 阈值得到二值化图像，并进行均值滤波，使得车牌图像更有利于进 行字符分割。
(3)在字符分割过程中，给出了一种基于车牌像素和模板匹配相 结合的字符分割方法。通过使用这种方法对车牌字符进行了有效的 分割。本文采用的的车牌字符分割方法，较好地解决了车牌中存在 少量噪声的问题，以及去除了小对象的干扰。
本文所采用的分割方法对于质量太差的车牌图像还不能完全做 到正确分割。所以需要继续研究字符分割方法与其它技术相结合的 问题。
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谢谢！！！
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论文研究步骤：
车 牌 定 位
图 像 预 处 理
车 牌 分 割
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二：车牌定位
车牌定位前图像处理流程：
车牌原图像
车牌灰度图像
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边缘检测图像
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车牌定位
腐蚀后的图像
平滑图像轮廓
从对象中移除小对象
定位剪切后的彩色车牌图像
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三：车牌图像预处理
车牌图像 车牌均值滤波后图像
结果的例证续：
车牌原图像
车牌灰度图像
车牌边缘检测图像
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车牌腐蚀后图像
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车牌平滑图像的轮廓
从对象中移除小对象
车牌图像定位结果
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车牌图像预处理结果
车牌图像分割结果
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总结：
本文对其中的车牌分割技术做了深入的研究，主要探讨了车牌定位、预处理以 及字符分割的算法。