车牌字符切割分析

 字符分割是车牌识别系统中的一个重要步骤。字符分割主要的工作是：首先对车牌定位提取的牌照图像进行加工（称作预处理），得到利于字符分割的二值化图像；然后根据不同的分割方法进行字符切分，zui后把切好的图像递交字符识别系统进行识别。其具体过程：图像的预处理→字符分割→得到切割好的单个字符图像.

一、 我国标准的车牌具有以下两个特点:
      1.车牌中含有7个字符，并且除“1”和，’I”外，其他字符的宽度大致相同;
      2.所有字符中除“陕”，“川”等少数不连通字符外，其他均为连通体。
      根据车牌的上述两个特点，在字符分割之前，首先对车牌进行垂直投影，因为车牌含有7个字符，因此，理想情况下投影后会形成7个波峰。在这种情况下，采用水平投影法进行分割就会得到准确的结果。但是，如果车牌中存在不连通的字符，如“陕” ， “川”等，投影后的波峰个数就会大于7，显然，此时模板匹配法的效果要远远好于水平投影法。车牌识别系统中采用的自适应算法就是将投影的峰值个数和宽度这两个特征作为阀值进行选择，从而提高了字符分割的准确率以及算法的效率。

二、车牌字符分割流程      
      车牌字符分割算法的具体流程如下:
      1.对定位后的车牌进行二值化，完成去除左右边框和分隔符等预处理过程;
      2.对处理后的车牌垂直投影，如果峰值的个数为7，再计算各峰的峰宽比，如果在所限定的门限内，则采用水平投影法，否则采用模板匹配法。

三、车牌二值化
       车牌定位后得到的图像是灰度图像，但是车牌字符分割算法都是基于二值图像的。所以在字符分割之前，需对图像进行二值化处理。二值化算法又称为阑值算法，所以二值化的关键在于闭值的选取。

四、车牌边框的去除
      由于车牌定位不可能对位置限制特别精确，那么车牌的上下边宽及铆钉就会对字符分割产生噪声，为了分割的准确性需要在分割之前去除铆钉和车牌边框。在本文中，前一步的车牌定位是通过在水平方向上计算峰谷交互的次数实现的，而车牌的上下边框处是不具备这一特征的，所以定位出的图像是已经去除上下边框后的车牌，这样就减轻了字符分割的工作量。那么，我们只需要去除车牌的左右边框即可。

1、去除分隔符
      分隔符是指第二个字符与第三个字符之间的圆点，二值化垂直投影后，它也会产生一个小的波峰，在分割之前需将其去除，否则可能会引入噪声，降低准确率。
      车牌中的分隔符比较窄，产生的波峰也相对较小，根据上述两个特点，车牌分隔符的去除方法为:
      (1)对垂直投影产生的波峰进行扫描，对于峰值较小的峰进行标记;
      (2)计算所标记的波峰的宽度，并计算其余整个车牌长度的位置关系，如果位置恰好为整个车牌大约1/4处，则认为此波峰为分隔符，将其置为0值

字符分割
       完成字符分割的一些处理工作后，车牌识别系统开始进行车牌的分割工作。因为我国的车牌图像一共有7个字符，除个别左右结构的汉字(如“陕、川”等)外，对车牌进行垂直投影后，会呈现出7个主要的峰值，并且单个字符的宽度大致相同。