机号号牌字符分割算法设计的应用研究-《中国新通信》(2016年5期).docx

龙源版权所有 机号号牌字符分割算法设计的应用研究作者：张邯阳来源：《中国新通信》2016年第05期 【摘要】 号牌字符的倾斜校正是在机号区域的定位之后，不可或缺的重要过程，其校正的结果对之后的字符识别和字符分割影响很大。一般情况下拍摄到的飞机图像，其机号区域是一个矩形，但是，在实际的应用中，由于摄像头安装位置的原因，大都是采用侧面拍摄的角度，这样获得的机号图像很有可能会产生倾斜而导致变形，对于倾斜情况比较严重的机号图像，要是忽略这个处理动作直接开始对字符进行分割，就会发生无法完整分割字符的情况。因为字符的不完整的或者倾斜，那么每个字符的灰度分布和边缘信息等特征也就同标准的字符完全不一样，这样就会导致识别率极低，所以十分有必要在分割之前进行倾斜校正。 【关键词】 斜率校正 识别率 字符分割 一、机号号牌倾斜校正 飞机在跑道滑行过程中，机号图像和监控探头的镜头基本无法成为平行关系，这个原因就造成了机号的倾斜变形。在此次的研究实际情况中，机号存在两种倾斜情况：水平倾斜和垂直倾斜。当机号号牌倾斜度不大于5°的时候，因为不会影响到后面的识别率，所以没必要校正，而且机号字符像素变化不大，校正的效果也就不理想；可是在倾斜度较大的时候，就会引起整个字符变形，就一定要对这样的机号号牌进行校正。这样的计算方法的重点是能求出两边黑色像素点的均高Leftaver、Rightaver，接着计算出斜率Slope，依据斜率对机号完成校正过程。現在就来看看详细的步骤： （1）从图片的左边开始，对号牌区域的每一行进行完全扫描，把范围内的黑色像素进行统计； （2）求得这个范围内的像素点高的均值Leftaver； （3）公式1.1里的Countleft为机号区域左边黑色的像素总和，Wide为号牌长度。 （4）接着对号牌区域的右边的每一个像素行完全扫描，再把范围内的黑色像素统计出来； （5）算出机号图片里右边黑色像素均高Rightaver； 公式1.2里CountRight代表的是机号图像右边每一列黑色像素点总和。 （6）用右边、左边的均高，就可以算出字符的倾斜度Slope： 当|Slope|≥0.014的时候，让需要进行校正的机号图片的每···试读结束