復(fù)雜背景下多車牌圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、車牌識別廣泛用于電子收費、出入控制、交通監(jiān)控等重要場合。車牌分割作為車牌識別中的重要環(huán)節(jié)，對系統(tǒng)識別精度有重要的影響。目前的車牌分割方法主要是針對所監(jiān)視的區(qū)域只有單一車輛的情況。在許多情況下,監(jiān)視區(qū)域一般同時會出現(xiàn)多輛汽車,背景也比較復(fù)雜。針對這種情況,本文給出了一種復(fù)雜背景下多車牌圖像的分割技術(shù)。該方法能夠從多車牌汽車圖像中分割出各幅包含車牌區(qū)域盡可能小的圖像，且準確性好，對多車輛圖像的牌照識別開發(fā)具有重要意義。
　　本文介紹了

2、車輛牌照識別系統(tǒng)的研究應(yīng)用現(xiàn)狀，牌照分割技術(shù)的發(fā)展和不足，著重討論了多車牌圖像的背景去除、各塊車牌的定位分割等關(guān)鍵技術(shù)。
　　對多車牌圖像的復(fù)雜背景去除，本文首先利用特征模糊匹配法將大部分靜止且感應(yīng)光線變化不敏感的背景去除，然后利用圖像區(qū)域連通技術(shù)將殘留未去除的背景進一步消除，并對誤匹配的車體區(qū)進行修復(fù)。從而準確快速的去除了復(fù)雜背景，分割出了車體區(qū)。
　　多車牌圖像中各塊車牌的定位分割是復(fù)雜背景下多車牌圖像的分割技術(shù)最關(guān)鍵的

3、一步?；谲嚺茀^(qū)域具有豐富的豎直紋理的特點，本文首先采用了改進的橫向差分法和最小誤差閾值法對去除過背景的多車牌圖像進行預(yù)處理。緊接著通過尋找特征跳變點的方法進行待選車牌區(qū)的分割，然后利用形態(tài)學(xué)運算和投影切邊來完成各疑似單車牌區(qū)的分割。最后利用車牌的特征信息對各疑似單車牌區(qū)進行了去偽驗證。利用該算法，本文給出了多車牌圖像中各塊車牌的定位分割試驗結(jié)果。
　　試驗結(jié)果表明，本文的方法對光照不均勻、字符和底色對比度低以及車輛分布情況的復(fù)雜