[发明专利]一种非二值化和边缘检测的车牌字符图像分割方法

摘要

本发明公开了一种非二值化和边缘检测的车牌字符图像分割方法。获取车牌的字符样本图片和非字符样本图片；构建深度学习网络，输入训练获得字符判别网络；获取车牌图片，对车牌图片进行字符区域的检测定位得到车牌字符区域，设定滑动窗口；将滑动窗口在字符区域内从左向右进行滑动遍历形成一系列窗口，并将窗口内图像区域输入到字符判别网络，得到窗口内是否包含单个字符的字符概率，进行优化处理，保留窗口即为车牌中的字符。本发明能准确对车牌字符区域进行字符分割，相比较于传统图像处理下利用二值化和边缘检测进行字符分割的方法，其对带有底纹、光照不均的车牌均具有极佳的分割效果，该发明对于车牌识别应用具有较大的实用价值。

主权项

1.一种非二值化和边缘检测的车牌字符图像分割方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1)获取车牌的字符样本图片和非字符样本图片；每个字符样本图片和每个非字符样本图片均具有一个标签，每个字符样本图片具有的标签为字符标签，每个非字符样本图片具有的标签为非字符标签；2)构建用于识别输入图片为非字符或字符二分类的深度学习网络，使用步骤1)图片输入进行训练，完成训练后保存深度神经网络的权重参数数据Q，获得字符判别网络；3)获取车牌的完整图像作为车牌图片，预先通过检测算法对车牌图片进行字符区域的检测定位得到车牌字符区域，并设定滑动窗口的大小；4)将滑动窗口在步骤3)的字符区域内从左向右进行滑动遍历形成一系列窗口，并将窗口内的图像区域输入到步骤2)所训练好的字符判别网络，得到窗口内是否包含单个字符的字符概率，然后针对一系列窗口及其对应的字符概率进行优化处理删除伪字符窗口和重叠度较大的窗口，保留的窗口即为车牌中的字符，完成车牌字符图像的分割。