车牌识别系统中车牌定位以及倾斜矫正

### 车牌识别系统中车牌定位及倾斜矫正算法研究 车牌识别技术是现代智能交通系统中的关键技术之一，主要用于处理和分析汽车牌照图像，并自动识别车牌号码。车牌识别系统主要分为四个步骤：车牌定位、图像预处理、字符分割以及字符识别。其中，车牌定位是整个流程中的关键环节之一，它直接影响后续字符分割和识别的准确性。 #### 一、基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法 **1.1 边缘检测及二值化** 为了提高车牌定位的效率和准确性，研究人员提出了一种基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法。通过Sobel算子进行边缘检测。Sobel算子能够有效提取图像中的边缘信息，同时还能抑制噪声干扰，非常适合用于车牌边缘的提取。具体来说，Sobel算子的水平方向算子\(S_x\)和垂直方向算子\(S_y\)可以表示为： \[ S_x = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 \\ -2 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & 1 \end{bmatrix}, \quad S_y = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \\ -1 & -2 & -1 \end{bmatrix} \] 对灰度图像使用Sobel算子进行边缘检测后，再通过最大类间方差法（OTSU法）进行二值化处理，可以有效滤除不必要的信息，减少车牌定位过程中的计算量。 **1.2 车牌水平定位和垂直定位** - **水平定位**：在二值化图像的基础上，将图像沿y轴方向进行水平投影。在车牌对应的水平位置会出现峰值，峰值的两个低谷点即为车牌的上下边界。因为车牌通常位于车身较低位置，所以可以从图像底部向上搜索第一个较大的波峰，将其作为车牌的水平投影区域，波峰的起点和终点则代表车牌的上下边界。根据实验结果，如果某一行的边缘点数大于14，则认为此行为车牌区域；同时要求波峰的高度（即终点与起点之间的距离）大于20像素且小于120像素。 - **垂直定位**：在完成车牌的水平定位后，接下来需要确定车牌的左右边界。这一步骤是基于已知的车牌上下边界来进行的。具体而言，对车牌上下边界内的图像进行垂直投影。由于车牌由7个字符组成，每个字符之间都有一定的间距，因此在垂直投影后会形成峰、谷、峰的特征。根据这个特点，可以进一步确定车牌的左右边界。 #### 二、基于Radon变换的倾斜矫正算法 当拍摄到的车牌图像存在倾斜时，简单的字符分割和识别变得异常困难。因此，在进行字符分割之前，需要对车牌图像进行倾斜矫正。本文采用基于Radon变换的车牌倾斜矫正算法来解决这一问题。 **2.1 Radon变换** Radon变换是一种用于检测图像中直线的数学工具，特别适用于车牌倾斜角度的检测。该方法的基本思想是对图像进行不同角度的投影，从而获取一组投影图像。通过对这些投影图像的分析，可以确定车牌图像的倾斜角度。 **2.2 倾斜矫正** 在确定了车牌图像的倾斜角度后，可以通过旋转操作对其进行矫正。具体的矫正步骤包括： 1. 对定位分割出来的车牌图像进行二值化。 2. 使用Sobel算子进行边缘检测，获取边缘图像。 3. 计算边缘图像的Radon变换，从而得到车牌图像的倾斜角度。 4. 根据计算出的倾斜角度，对车牌图像进行相应的旋转矫正。 #### 结论 基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法以及基于Radon变换的倾斜矫正算法在车牌识别系统中具有重要的应用价值。这些算法不仅能够有效地提高车牌定位的实时性和准确性，还能够解决车牌图像倾斜带来的识别难题，从而极大地提升了车牌识别系统的整体性能。