本发明涉及一种渣土车车牌字符分割方法。
背景技术：
车牌识别(License Plate Recognition，LPR)是计算机图像识别技术的一种典型应用，它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，它是智能交通系统的重要组成部分，已被广泛应用于自动收费站、智能停车场、车流量监测、安全禁区管理等场所。
LPR系统主要包括车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别四个部分，国内外学者围绕这四个环节进行了大量的研究，并取得了众多研究成果。
垂直投影是字符分割最常用的方法，将二值化车牌图像通过垂直投影的“波峰”与“波谷”搜索字符的起始-终止列，从而将每个字符分割出来，其难点在于如何去除间隔符、边框的干扰以及特殊“川”字的准确分割。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种渣土车车牌字符分割方法。
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
本发明一种渣土车车牌字符分割方法，其包括以下步骤：
S31、去除水平边框；
S32、去除间隔符；
S33、去除垂直边框；
S34、字符分割。
进一步地，步骤S31具体是指：去除车牌的上下边框，将图像预处理后的二值图像进行垂直投影，即逐列扫描统计每行白色像素点的个数，然后分析垂直投影的波谷波峰特点，从而找出字符区域。
进一步地，步骤S32具体是指：去除第二个字符和第三个字符之间的间隔符，其具体步骤如下：
S321、将去除水平边框的车牌二值图像进行垂直投影，即逐行扫描统计每列白色像素点的个数；
S322、统计每个字符的宽度(包括左右边框、间隔符)CH_width；
S323、判断每个字符的宽度是否满足条件CH_width＜(45/440*width/2)；若满足，则该字符是“间隔符”、“1”、“川字一竖”或者“左右边框”；
S324、判断满足S323条件的字符高度是否满足CH_height＜height/3，若满足，则该字符即为“间隔符”，将其置为背景色；
其中“45”表示渣土车车牌的字符实际宽度45mm，“440”表示渣土车车牌的实际宽度440mm，width表示去除水平边框后车牌的宽度，height表示去除水平边框后车牌的高度。
进一步地，步骤S33是指去除车牌的左右边框，具体步骤如下：
S331、将去除间隔符后的车牌二值图像进行垂直投影，即逐行扫描统计每列白色像素点的个数；
S332、统计每个字符并包括左右边框的宽度CH_width；
S333、从左到右去除车牌左边所有满足条件CH_width＜(45/440*width/2)的字符，直至出现不满足条件为止，同时记录去除字符的个数num_remove；
S333中去除的字符是指车牌的左边框，特殊的包括“川”字的三竖，通过num_find的大小可以判断第一个字符汉字是否是“川”字。
进一步地，步骤S34是指采用垂直投影的方法分割字符，其具体步骤如下：
S341、将去除垂直边框的车牌二值图像进行垂直投影，即逐行扫描统计每列白色像素点的个数；
S342、从左到右扫描记录每个字符的起始列和终止列，并记录；
S343、通过num_remove的大小判断第一个字符汉字是否是“川”字.若num_remove≥3，则第一字符汉字一定是“川”字，且“川”字已经被去除，然后从左到右依次分割出6个字符即可；若num_remove＜3，则第一个字符汉字一定不是“川”字，则从左到右依次分割出7个字符即可；
S344、字符归一化并保存到一个文件夹中等待识别。
本发明所达到的有益效果是：
本发明在字符分割之前，将倾斜校正后的彩色车牌图像经过图像灰度化、图像灰度化增强、图像二值化、图像滤波、图像形态学处理等一系列图像预处理过程，转换成二值图像；本发明对垂直投影进行大量的统计分析，尤其是对特殊情况进行了详细研究，并且提出了具有一定普适性的处理步骤；本发明有效解决了间隔符、边框去除的难点及特殊“川”字难以分割的问题，运用统计分析方法有效去除间隔符、多垂直边框、“川”字等特殊问题。
具体实施方式
以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
一种渣土车车牌字符分割方法，其包括以下步骤：
S31、去除水平边框：即去除车牌的上下边框，将图像预处理后的二值图像进行垂直投影，即逐列扫描统计每行白色像素点的个数，然后分析垂直投影的波谷波峰特点，从而找出字符区域；
S32、去除间隔符：即去除第二个字符和第三个字符之间的间隔符，具体步骤如下：
S321、将去除水平边框的车牌二值图像进行垂直投影，即逐行扫描统计每列白色像素点的个数；
S322、统计每个字符的宽度(包括左右边框、间隔符)CH_width；
S323、判断每个字符的宽度是否满足条件CH_width＜(45/440*width/2)；若满足，则该字符是“间隔符”、“1”、“川字一竖”或者“左右边框”；
S324、判断满足Step3条件的字符高度是否满足CH_height＜height/3。若满足，则该字符即为“间隔符”，将其置为背景色。
其中“45”表示渣土车车牌的字符实际宽度45mm，“440”表示渣土车车牌的实际宽度440mm，width表示去除水平边框后车牌的宽度，height表示去除水平边框后车牌的高度；
常见的去间隔符方法是直接通过字符高度去除间隔符，这样同时会消除有效字符的边缘部分，会影响字符识别的精度。本发明所设计的步骤可以有效的避免这个弊端。
S33、去除垂直边框，即去除车牌的左右边框，具体步骤如下：
S331、将去除间隔符后的车牌二值图像进行垂直投影，即逐行扫描统计每列白色像素点的个数；
S332、统计每个字符的宽度(包括左右边框)CH_width；
S333、从左到右去除车牌左边所有满足条件CH_width＜(45/440*width/2)的字符，直至出现不满足条件为止，同时记录去除字符的个数num_remove；
S333中去除的字符一般是车牌的左边框，特殊的包括“川”字的三竖，通过num_find的大小可以判断第一个字符汉字是否是“川”字；
S34、字符分割：采用垂直投影的方法分割字符，其具体步骤如下：
S341、将去除垂直边框的车牌二值图像进行垂直投影，即逐行扫描统计每列白色像素点的个数；
S342、从左到右扫描记录每个字符的起始列和终止列，并记录；
S343、通过num_remove的大小判断第一个字符汉字是否是“川”字.若num_remove≥3，则第一字符汉字一定是“川”字，且“川”字已经被去除，然后从左到右依次分割出6个字符即可；若num_remove＜3，则第一个字符汉字一定不是“川”字，则从左到右依次分割出7个字符即可；
S344、字符归一化并保存到一个文件夹中等待识别；
本发明设计的去除垂直边框和字符分割的步骤能够准确有效的分割出具有“川”字车牌字符，并且能够避免多垂直边框的影响，具有一定的普适性。
车牌字符分割是将车牌中的每个字符独立的分割出来。目前最常见的方法是基于垂直投影的字符分割，但是大多没有考虑一些特殊情况(如间隔符污损、多垂直边框、“川”字等)或者对其处理方法不具有普适性。本发明依然采用垂直投影法，但是对垂直投影进行大量的统计分析，尤其是对特殊情况进行了详细研究，并且提出了具有一定普适性的处理步骤。
在字符分割之前，将倾斜校正后的彩色车牌图像经过图像灰度化、图像灰度化增强、图像二值化、图像滤波、图像形态学处理等一系列图像预处理过程，转换成二值图像。本发明的字符分割流程为：去除水平边框→去除间隔符→去除垂直边框→字符分割。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。