[发明专利]基于字符预分割的车牌倾斜校正方法

权利要求书

1.一种基于字符预分割的车牌倾斜校正方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)定位车牌子图像I_s；

2)根据Otsu的二值化方法求得该子图像的最优阀值T；

3)基于步骤2)中求得的最优阀值T进行图像二值化，得到二值化图像I_b；

4)对于所述二值化图像的每个水平坐标值进行垂直方向上的求和，从而得到其水平投影，对所述二值化图像进行水平投影P_x；

5)根据步骤4)中的水平投影P_x进行字符预分割，得到各个字符的水平位置x_i，i＝1...7，其中，i为1至7的自然数；

6)根据字符几何间距计算字符高度估计值H_c＝W_c*Ratio_hw，其中Ratio_hw为字符高宽比例均值，W_c为字符几何间距；

7)根据步骤6)中计算的字符高度估计值，在神经网络分类器中搜索各个字符垂直位置v_i＝N(x_n，y_i) i＝1，2，3...，其中，x_n为步骤5)中得到的字符的7个水平位置x_i中的任意一个，N(x_n，y_i)表示对位于(x_n，y_i)的字符图像进行神经网络分类，v_i表示其分类结果；

8)求得位于x_n的最高分类值的垂直坐标y_i；

9)由字符的水平位置x_i与最高分类值的垂直坐标y_i，对每个x_i，i＝1...7得到所有字符中心； 

10)删除分类值小于0.4的字符中心；

11)对剩下的字符中心求解线性方程，得到直线方程；

12)根据直线的斜角对原车牌图像进行逆变换，得到倾斜校正后的车牌图像I_s^*。

2.如权利要求1所述的基于字符预分割的车牌倾斜校正方法，其特征在于，在所述步骤2)中对求得子图像的最优阀值包括以下具体步骤：对车牌区域颜色及灰度的统计分析，由统计分析值进行最优阀值计算。

3.如权利要求1所述的基于字符预分割的车牌倾斜校正方法，其特征在于，在所述步骤5)中对水平投影P_x进行字符预分割的步骤包括对车牌字符几何参数进行建模、车牌图像水平投影、车牌颜色信息估计、车牌字符分割。