对位置比较集中,而且其灰度值与周边区域有明显的不同,因而在其边缘形成了灰度突变的边界,这样就便于通过边缘检测来对图象进行分割。对图像进行腐蚀去除杂质通过计算寻找X和Y方向车牌的区域完成车牌定位对分割出的车牌做进一步处理图7牌照定位于分割流程图93.3.1牌照区域的定位牌照图象经过了以上的处理后,牌照区域已经十分明显,而且其边缘得到了勾勒和加强。此时可进一步确定牌照在整幅图象中的准确位置。这里选用的是数学形态学的方法,其基本思想是用具有一定形态的机构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学的应用可以简化图像数据,保持它们基本的形态特征,并除去不相干的结构。在本程序中用到了膨胀和闭合这两个基本运算,最后还用了bwareaopen来去除对象中不相干的小对象。图8腐蚀后图像图9平滑图像的轮廓图10从对象中移除小对象后图像3.3.2牌照区域的分割对车牌的分割可以有很多种方法,本程序是利用车牌的彩色信息的彩色分割方法。根据车牌底色等有关的先验知识,采用彩色像素点统计的方法分割出合理的车牌区域,确定车牌底色蓝色RGB对应的各自灰度范围,然后行方向统计在此颜色范围内的像素点数量,设定合理的阈值,确定车牌在行方向的合理区域。然后,在分割出的行区域内,统计列方向蓝色像素点的数量,最终确定完整的车牌区域。10图11行方向区域和最终定位出来的车牌3.3.3车牌进一步处理经过上述方法分割出来的车牌图像中存在目标物体、背景还有噪声,要想从图像中直接提取出目标物体,最常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群,即对图像二值化。均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。图12裁剪出来的车牌的进一步处理过程图3.4字符的分割与归一化
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