裴來芝


摘要:為了提高車牌自動識別率,需要對車牌圖像進行圖像預處理、字符分割、字符識別,為了提高字符識別率,需要對字符進行大小歸一、字符緊縮重排和字符細化,本文介紹了字符細化算法及其實現方法。
關鍵詞:智能交通?字符細化?算法
一.引言
隨著經濟的迅速發展,機動車數量激,為了方便管理智能交通管理系統應運而生。車牌自動識別系統是智能交通的一個重要組成部分,車牌自動識別系統實際就是一個計算機視覺系統,自動攝取車牌圖像,車牌自動識別系統需要對采集車輛圖像、定位車牌和車牌字符識別三個部分組成,字符識別是車牌自動識別系統的關鍵技術,字符識別的準確率直接影響到車牌自動識別系統識別車輛的準確率。字符識別需要對圖像進行去噪、分割字符、字符大小歸一、字符緊縮重排和字符細化。
二.車牌字符細化算法介紹
車牌字符細化就是將圖像的線條進行細化,利用細化算法提取出字符的骨架,利用字符骨架的不同特征進行數碼識別,字符細化算法有很多種,本文具體算法介紹如下。
取圖像的像素點?P1,將其相鄰8個像素點分別記為P2,P3,···,P9,如下圖所示。
將這9個像素點按上圖方式排列后,設P1的像素值為PV,若下面4個條件同時滿足,則可以將P1像素點刪除,這樣就可以對圖像進行細化。
條件(1)中的CZ(P1)表示像素點P1相鄰8個像素點與其像素值相同像素點
的個數,這里取值為大于等于2且小于等于6。條件(2)中CO(P1)表示像素點P1相鄰8個像素點中像素值交替變化的次數,這里為取值1。如下圖所示,CZ(P1)=4,CO(P1)=3。條件(4)是指P2P4P8中至少有一個像素點的像素值與P1不同。條件(4)是指P2P4P6中至少有一個像素點的像素值與P1不同。
經過對圖像中的每一個像素點進行逐一判斷這4個條件,把同時滿足4個條件的像素點去掉,否則保留,做為該像素點為圖像的骨架點,這樣就實現了圖像的細化。
三.車牌字符細化算法的實現
通過編程實現車牌字符細化算法,其關鍵代碼如下: