一种边缘检测与扫描线相结合的车牌定位算法

一种边缘检测与扫描线相结合的车牌定位算法

一种边缘检测与扫描线相结合的车牌定位算法
车牌识别(LPR)技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别技术的融合，是智能交通
系统中一项非常重要的技术。一般说来，车牌识别前期的处理技术至关重要，其前期技
术包括：车牌的定位、车牌图像的二值化及字符分割。本文主要针对车牌定位算法进行
研究。

车牌定位就是在车辆图像中定位牌照区域的位置。由于车辆图像都采集于自然环境中，
而在自然环境中车牌和背景的成像条件一般是不可控制的，随机变化的因素(尤其是光照
条件)和复杂的背景信息给目标搜索带来巨大困难。不同光照下，车牌的颜色、亮度、明
暗对比度都有很大变化；背景信息通常比车牌信息更加复杂，某些背景区域又可能与车
牌区域差异不大；再加上摄像距离、角度的不同，要从种种干扰中区别出目标是十分困
难的。而车牌区域在整幅图像中所占的比例较小，要从整幅图像中定位车牌区域必然要
在大量的背景信息中搜索，而且由于应用的特殊性,要求快速、准确地完成车牌定位。如
果没有高效率的搜索方法，就需要耗费很多计算时间和存储空间。所以车牌定位技术一
直以来是一个难点，是车牌识别系统的一个关键技术环节。

目前，已经提出了很多车牌定位的方法，这些方法都具有一个共同的出发点即通过牌照
区域的特征来判断牌照。根据不同的实现方法，大致可以把现有的定位方法分为两类[9
]：直接法、间接法。

（1）直接法：直接分析图像的特征。例如，文献[1]提出一种基于线模板的二值化图像
中的角检测算法。该算法利用车牌的边框角点，检测车牌的四个角点，并以此来定位车
牌。文献[2]介绍一种基于直线边缘识别的图像区域定位算法，并且利用该算法定位车牌
的边框线，以此定位车牌。文献[3]介绍利用车牌的尺寸、字符间距、字符特征等纹理特
征定位车牌。文献[4]利用车牌部分垂直高频丰富的特点先利用小波提取图像的垂直高频
信息，然后利用数学