车牌图像的字符分割设计与实现THE DESIGN AND IMPLEMETATION OF VEHICLE IMAGES CHARACTER SEGMENTATION 摘 要：车牌识别LPR(License Plate Recognition)是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等技术从车辆图像中提取车牌字符信息，从而确定车辆身份的技术。车牌识别系统是智能交通系统ITS (Intelligent Transportation System) 的一个重要组成部分，在公路电子收费、出入控制、交通监控等方面有着重要的应用价值。 车牌识别主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三大部分。而本文研究的车牌图像字符分割是在车牌定位成功后把车牌的整体区域分割成单字符去娱乐区域，所以本文就车牌定位和字符分割这两个问题进行了深入的研究。 在车牌定位时，首先对图像HSI空间的亮度分量均衡化，这样既提高了图像的亮度适用范围又不影响颜色信息。接着利用车牌图像中字符颜色和车牌底色具有固定颜色搭配这一规律，在HSI空间中根据颜色，搜寻符合字符颜色与车牌底色搭配规律的像素点作为颜色对特征点。然后使用动态算子进行数学形态学处理，根据车牌的形状特征，对逐行扫描得到的待定车牌区域进行分析，最后得到类车牌区域。 字符分割在车牌定位后进行，但首先需要对类车牌区域进行倾斜校正，本文提出了一种针对颜色对特征点区域进行主成分分析的车牌水平校正方法。该方法通过对车牌图像中颜色 对特征点区域采样进行主成分分析，求出车牌水平方向的倾斜角度，在旋转校正时又加以填充处理,保证了图像的信息完整性。 在字符分割阶段，首先通过特征点区域的形状特征精确定位车牌区域；接着通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域。二值化的过程中针对不同颜色的车牌选取了最适合的阈值算法。然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。最后使用C语言构建了车牌定位与字符分割系统软件。该软件包含上述的车牌定位、校正和分割等步骤。通过大量的图片试验，特别是对存在大量干扰、光线不足及多车牌等图片的处理结果表明，本文所提出的车牌定位与字符分割算法，抗干扰能力强，实时性和稳定性好，为后续的字符识别创造了有利条件。关键词: 车牌识别；车牌定位；字符分割；数学形态学；The Design and Implementation of Vehicle Images CharacterSegmentation Abstract：License plate recognition (LPR) is the technique to draw the character information from the vehic1e image and confirm the identity of the vehicle through using computer vision, image processing, pattern recognition, and so on. LPR is an important study field in the Intelligent transportation system (ITS) and it has great apply value in the electronic toll collection，pass controlling，traffic monitoring and so on.LPR consists of plate localization, character segmentation, and character recognition. This paper aims at researching the following two aspects oft he license plate recognition system: license plate localization and character segmentation.In the stage of license plate location，lightness component of the image should be balanced in HSI space at first，so the suitable scope of image lightness has been enhanced，and the color information of image can not been affectedAnd color pairpixels are extracted in HSI color space according to the rule that character color and plate color should be matchedMathematics morphological operation which use dynamic operator is adopted in order to extend the color pair in real plate to a whole areaThen，the image is scanned line by line to get the areas that seem like real plateSlant correction should be done before character segmentationA horizontal slant correction approach based on color pair pixels area and principal component analysis is presentedThrough principal component analysis of the color pair pixels area，the slant angle of the plate can be obtainedWhen revolving adjustment，filling process should be performed to guarantee the integrity of the image informationIn the stage of character segmentation，plate area is located by shape of color pair pixels area，and pretreatment including gray proportion binarization and edge detection is taken before extract the character areaThe most suitable threshold value algorithm has been selected on plates in different colors dring the process of binarizationThen，according to the characteristic of character size proposed that the dynamic template method carries on the character division，and transform characters to identical sizeFinally ,a software platform is constructed by language of CThis software contains all the steps that mentioned aboveThrough the experiments on large numbers of pictures especially on which have massive disturbances，inadequate lighting and multicar licenses，the algorithm of license plate location and character segmentation has been proved to be real time，steady and good at anti-jamming，which create favorable conditions for the following character recognition Keywords：license plate recognition; license plate location ;character segmentation ;mathematical morphology1前言1.1 课题研究的背景和意义 随着经济全球化的发展和人民生活水平的提高，世界各国汽车数量迅速增加，城市的交通压力也越来越大。如何有效地进行交通管理日益成为各国政府相关部门所关注的焦点。针对这一问题，智能交通系统(Intelligent Transport Systems，ITS)的研究被提到了重要的位置。智能交通系统ITS是90年代兴起的新一代交通运输系统，迄今为止国际上没有公认的定义。第一届ITS世界大会认为，智能交通系统是将先进的信息技术、计算机技术、数据通信技术、电子控制技术、人工智能技术等有效的集成并应用于地面交通系统，从而建立起可以在大范围内发挥作用的，实时、准确、高效的地面交通系统。智能交通系统在有效利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量、推动社会信息化及形成新产业等方面均具有极其重要的作用，从而受到世界各国的重视。车辆自动识别(Automatic Vehicle Identification，AVI)是智能交通系统中的一项基础技术，它通过辨别车辆所具有的车牌、条形码、射频识别标志等特征来自动识别车辆，为交通管理、通行收费、区域出入控制等工作的开展提供条件。车辆牌照识别(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)技术是车辆自动识别技术的重要组成部分：其功能是对采集到的汽车图像进行处理和分析，以自动识别其中的牌照编号。牌照是机动车辆的身份标志。通过车牌识别系统的图像采集和处理获得尽可能多的车牌信息，达到识别车牌号码的目的，从而使现代交通领域达到更高的智能化管理程 度。 车牌识别技术自1988年提出以来，受到了人们的广泛关注。它可以应用于以下领域： (1)交通监控。利用车牌识别系统的摄像设备，可以直接监视相应路段的交通状况，获得车辆密度、队列长度、排队规模等交通信息，观察和防范交通事故。它还可以同雷达测速器或其它的检测器配合使用，以检测超速的车辆。当发现车辆超速时，摄像机获取该车的图像，并得到该年的牌照号码，然后给该车超速的警告信号。 (2)交通流控制指标参量的测量。一些交通流指标的测量对交通流控制相当重要。该系统能够测量和统计很多交通流指标参数，如总的服务效率，总行程时间，以后简称为车辆牌照识别为车牌识别。总的流入量和流出量，年型及年流组成，日车流量，小时年流量，年高峰时间段，平均车速，车辆密度等。这也为交通诱导系统提供必要的交通流信息。(3)高速公路上的事故自动测报。这是由于该系统能够监视道路情况和测量交通流量指标，能及时发现超速，堵车，排队、事故等交通