文档介绍：车牌识别系统设计思考
车牌识别系统设计思考
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车牌识别系统设计思考
车牌识别系统设计思考
【摘要】
通过对车牌定位，字符分割和字符识别进行研究，设计出了一款
定位速度快、识别正确率高的车牌识别系统。该系统通过图像预足，那么根据连通区域位置从原彩
***像中提取出相应的区域。车牌截取图像如图4所示。
车牌倾斜校正由于图像在拍摄的过程中车牌的位置可能是倾
斜的，所以在字符分割和识别之前先对车牌字符进行倾斜校正，使字
符都处于同一水平位置，这样既可以在分割字符的时候不会出现太大
的无用区域或损失区域，又可以提高字符的识别率。主要是根据图像
上左右两边黑色像素的平均加权高度来进行车牌图像的倾斜校正的。
首先分别计算图像左半边和右半边的黑色像素点的加权平均高度，然
后求出斜率，最后再根据斜率重新组织图像，由于切割到的车牌图像
往往有车牌边框和固定螺丝，而且其对后面的倾斜矫正有严重影响，
故切割区域向内缩3个像素，经大量实验都能将车牌边框和固定螺丝
去除。经过倾斜校正的车牌图像如图5所示。
车牌字符分割一幅定位准确的车牌图像通常由1个汉字和6
个字母或数字组成。识别时智能根据每个字符的特征来进行判断。经
过对倾斜校正后的车牌图像预处理后先自上向下对车牌图像进行逐行
扫描，遇到第一个黑色像素点，将其坐标记录下来，然后再自下往上
扫描，遇到第一个黑色像素点，将其坐标记录下来，这样字符的高度
就是垂直方向的坐标差值。在这个高度范围内再进行自左向右扫描，
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直至遇到第一个黑色像素点时认为是第一个字符分割的起始位置，然
后继续扫描，遇到一列中没有黑色像素点时，那么认为第一个字符分割
结束，按照上述分割方法直至图片扫描完毕。然后通过字符的长宽比
去除中间小圆点。最后把切割到的字符进行归一化，使其高度和宽度
均相等，相同尺寸的模板匹配正确率才能更高，字符分割图像如图6
所示。
车牌字符识别将归一化处理完毕的字符提取特征向量，然后
将其送到神经网络中进行训练和识别。本系统所采用的字符特征提取
方法是逐像素扫描法，其根本原理是将归一化处理的字符进行逐行逐
列进行扫描，遇到黑点时取0，遇到白点时取1，这样就会得到一个与
图像像素个数相等的特征向量矩阵，将所提取的各个字符的特征按从
左到右的顺序送到分类器的输入端进行分类得出结果。本系统采用模
板匹配法进行设计分类器，将待分类样本与标准模板进行比较，相似
度最高确实定为该分类。由于汉字位置固定在第一个，所以把汉字样
本库和数字、字母样本库分开存放，这样第一个字符只和汉字样本库
匹配，识别效率会大大提高。
3系统功能
车牌识别系统主要功能是对车牌进行检测定位并识别出车牌号码。
本文介绍的车牌识别系统处理的是BMP位图文件，所以在使用时一定
要保证识别的图像为BMP格式。系统从最初的图像加载到最后的识别
输出主要实现了以下几个功能：图像预处理、车牌的定位与切割、车
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牌倾斜校正、字符分割和字符识别。大致可分为8个模块，各模块之
间是顺序的结构，该系统总体算法流