(精校版)字符分割

1、（完整word版）宇符分割編輯整理:尊敬的讀者朋友們：這里是精品文檔編輯中心，本文檔內(nèi)容是由我和我的同事精心編輯整理后發(fā)布的，發(fā)布之前我們對 文中內(nèi)容進行仔細校對，但是難免會有疏漏的地方，但是任然希望（完整 word 版）字符分割）的 內(nèi)容能夠給您的工作和學習帶來便利。同時也真誠的希望收到您的建議和反饋，這將是我們進步的 源泉，前進的動力。本文可編輯可修改,如果覺得對您有幫助請收藏以便隨時查閱,最后祝您生活愉快業(yè)績進步,以 下為（完整 word 版）字符分割的全部內(nèi)容。在車牌自動識別系統(tǒng)中最重要的指標是字符的識別率，對字符識別的準確率直接影響了系統(tǒng)的 性能。字符識別部分由車牌圖像的二值化、濾波

2、、字符分割、字符大小規(guī)一化、漢字、字母和 數(shù)字識別等模塊組成。這一周我主要學習了字符分割模塊的有關(guān)內(nèi)容。車牌字符分割的任務(wù)就是把多行或多字符圖像中的每個字符從整個圖像中分割出來，使其成為 單個字符圖像，為下一步將標準的單個字符輸入到字符識別模塊做準備。字符分割是字符識別 的基礎(chǔ)，字符分割的質(zhì)量直接影響到字符識別的效果字符分割之前，首先要進行圖像的二值 化，然后再進行字符分割，從而分割出一個個具體的二值圖表示的字符圖像點陣，作為單字識 別的輸入數(shù)據(jù)。由于文本圖像不但包括了組成文本的一個個字符，而且包含了字符行間距與字 符間的空白，甚至還會帶有各種標點符號，這就需要采用一定的處理技術(shù)將文本中的一個

3、個字 符切分出來， 形成單個字符的點陣， 以便進行字符識別.車牌字符分割的原理主要是利用車牌字 符自身的一些特點如規(guī)則整齊的排列、字符之間有一定的間隔、字符的寬高比例固定等等，對 車牌區(qū)域進行垂直方向的投影,利用字與字之間的空白間隙在圖像行垂直投影上形成的空白間 隙將單個漢字的圖像切割開來。4. 2 投影分割投影分割方法的原理是首先將車牌圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像(設(shè)白色為1,黑色為0),然后將車牌像 素灰度值按垂直方向累加，即所謂的垂直投影.由于車牌中字符之間的灰度值通常為 0,因此，投 影圖將會在字符之間形成谷底，或者說在字符處形成波峰(一種特殊的波峰).通過尋找兩個波 峰之間的谷點，將其作為字符

4、分割的位置，完成字符的分割。投影分割法的具體步驟如下：(1) 先自下而上對圖像進逐行掃描直至遇到第一個白色象素點。記錄下來，然后再由上而下對 圖像進行逐行掃描直到找到第一個白色象素點，這樣，就找到圖像大致的高度范圍.(2) 在這個高度范圍之內(nèi)再自左向右逐行掃描，遇到第一個白色象素時認為是字符分割的起始 位置,然后繼續(xù)掃描，直至遇到?jīng)]有白色象素的列，則認為是這個字符分割結(jié)束。然后繼續(xù)按照 上述的方法掃描，直至圖像的最右端，就得到每個字符比較精確的寬度范圍。(3) 在已知的每個字符比較精確的寬度范圍內(nèi)，按照(1)的方法，分別進行自上而下和自下而 上的逐行掃描來獲得每個字符精確的高度范圍投影分割的方

5、法比較常用，主要是針對在車牌 定位、圖像預(yù)處理后比較規(guī)則的車牌圖像。它的優(yōu)點是程序邏輯設(shè)計簡單，循環(huán)執(zhí)行功能單一, 便于設(shè)計和操作，程序執(zhí)行時間短缺點是由于車牌圖像通常會有噪聲，產(chǎn)生字符的斷裂和交疊 等情況，在投影時字符之間的谷底會受到很大影響，造成谷底不明顯,嚴重時谷底會消失，造成 字符分割誤差甚至錯誤，最終影響字符的識別因此該方法對車牌字符的斷裂和交疊問題，解 決得不很理想。4. 3 基于聚類分析的字符分割基于聚類分析的字符分割原理是按照屬于同一個字符的像素構(gòu)成一個連通域的原則，再結(jié)合牌 照字符的高度、間距的固定比例關(guān)系等先驗知識，來分割車牌圖像中的字符。其具體算法步驟 為：（D 以等于車

6、牌圖像寬度七分之一的閾值對車牌圖像按行進行逐行掃描，如果有線段的長 度大于就可以認為是牌照的上下邊框，再以等于車牌圖像高度五分之三的閾值 Z：對車牌圖 像按列進行逐列掃描，如果有線段的長度大于厶，則認為是車牌的左右邊框。因此可除去車牌 邊框部分。（2）根據(jù)車牌字符的先驗知識，在預(yù)處理好的車牌圖像上預(yù)設(shè) 7 個類中心。設(shè)置類中心可以采用 程序提示給定坐標值的方法，也可以采用給予固定坐標值的方法。（3）自下向上對圖像進行逐行掃描， 每掃描到一個白色象素時， 都要與上述每個類已獲得的每 個 （白色）象素比較距離 d,找到與該象素距離最近的已獲得象素點，并認為這兩個象素屬于同 一類，即屬于同一字符。距

7、離 d 取兩個象素點：彳（x, Y）掃描得到的當前象素.曰 0,）,）已聚 類好的象素，D （A, B）一 （石一而）2+ （Y-Yi） 2.（4）經(jīng)過反復(fù)掃描、比較后，得到聚類后的 7 個類，然后比較類中 x, Y 的最大值和最小值，并 把它們設(shè)為該類邊框的頂點坐標，假設(shè)出現(xiàn)同一類的 x 的最大值和最小值大于兩倍字符中值寬 度（這種情況極少岀現(xiàn)），就逐一將次大值和次小值作為其左右邊界，再比較直至每個類的寬度 適中?；诰垲惙治龅淖址指罘椒▋?yōu)點是是利用模式識別中聚類分析算法來實現(xiàn)車牌字符分 割的，其優(yōu)點:較好地解決了漢字不連通的問題，較好地解決了車牌字符分割中存在的噪聲干 擾、車牌磨損造成字

8、符粘連等問題，以及通過改變預(yù)設(shè)類中心的坐標，可以較好地處理一些新 式車牌但該方法程序邏輯設(shè)計復(fù)雜，循環(huán)嵌套較多，執(zhí)行時間較長。同時為提高預(yù)設(shè)類中心的 精度，對車牌的寬度有一定限制4. 4基于模板匹配的字符分割基于模板匹配的字符分割方法是另外一種形式的水平投影法，只是比水平投影法設(shè)計的程序更 加周密，邊界劃分得更加精確。在二值圖上計算豎直積分投影的平滑曲線 p （x）,搜索平滑曲 線 P0）的局部最?。úü龋┲档玫揭粋€波谷位置序 Y0o, 1,-,然后，將相鄰兩個波谷 f 和 f+1 分 別作為左右邊界提取岀一組矩形區(qū)，并根據(jù)下列規(guī)則對矩形序列進行刪除、分裂、合并和 調(diào)整大小，其具體步驟如下：若

9、相鄰波谷 i 和 f+1 間的波峰較小時將刪除。主要是相對于字符間的噪聲設(shè)置的。（2）若相鄰波谷 i 和 i+1 間的波峰較大時，即使 f 和 f+1 間的距離不夠單字符寬度（根據(jù)車牌字符的先驗 知識），因為車牌中有“T 存在，也不能將其合并.需要設(shè)置標記。（3）若相鄰矩形，；一，和的寬度較小且合并后寬度接近矩形序列的中值，將一和合并, 便于解決某些漢字的不連通問題。若矩形 c 的寬度接近兩倍中值寬度且前后相鄰矩形的寬度接近中值寬度，將，；等分成兩份, 以解決車牌字符中的粘連問題。（5）相鄰矩形，；一.和，；的寬度相差較大且合并后寬度接近兩倍中值寬度時，調(diào)整，；-o 的 右邊界和;的左邊界，使其盡量接近字符的真實邊界。車牌圖像中字符與字符之間有一定的 近似空白的距離.以精確定位矩形框的左右邊界.基于模板匹配的