一种基于核密度估计的车牌字符分割方法

摘要

本发明涉及一种基于核密度估计的车牌字符分割方法。目前方法在极端情况下存在较多无法二值化好的情况。本发明首先对车牌图像进行归一化、锐化边缘和去除噪声的预处理；其次确定车牌字符区域；然后找出当前核概率密度曲线中，出现概率最大的像素值和该点的核密度半宽并利用这两个参数将图像二值化。最后取出在宽度范围中间得分最高的分割结果作为最终的字符分割的结果。本发明能够准确的确定字符像素的分布，抗环境干扰能力较一般的迭代二值化方法性能大大增强。

主权项

1. 一种基于核密度估计的车牌字符分割方法，其特征在于该方法的具体步骤如下：步骤(1)对车牌图像进行归一化、锐化边缘和去除噪声的预处理；步骤(2)利用水平方向梯度投影对预处理后的图像进行车牌上下边缘的分割；计算每个水平块上的梯度值，高度值及所有水平块梯度均值、所有水平块的梯度方差，如果水平块不满足以下两个条件，则判定该水平块不是车牌字符区域，予以删除：条件1）条件2）其中的取值范围为[0,1]；步骤(3)利用核密度估计迭代计算水平块的核概率密度曲线G(x)，找出当前核概率密度曲线中，出现概率最大的像素值和该点的核密度半宽；若核密度半宽不满足，则该核所表现的像素区域不是属于车牌字符的区域；重复本步骤，找出除外的最大像素值和核密度半宽，如果半宽满足，则执行步骤（4）；步骤(4)将水平块根据概率最大的像素值和该像素值的核密度半宽做图像二值化，对二值化的图像结果进行垂直投影分割；如字符块不满足以下任何一条件，则将该像素值所表示的核予以剔除，并跳转至步骤（3）：a) 字符宽度；b）分割得到的字符总数小于5个；步骤(5)设字符宽度范围为至，利用该宽度所得到的标准车牌模板和二值化图像垂直投影后的结果进行匹配，取出在[,]中间得分最高的分割结果作为最终的字符分割的结果。