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基于K-means算法车牌分割的应用

  • 投稿ze r
  • 更新时间2015-09-23
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明月星 马静 张杨

(温州医科大学信息与工程学院,浙江 温州 325000)

【摘要】在车辆管理中,车牌的提取一直是一项重要的信息。本文针对车牌的分割问题进行研究和应用。首先做图像的预处理,把彩色图像转化成灰度图像,利用阈值迭代法进行目标的二值处理。车牌中文字以及数字的提取中,首先利用canny算子对这牌进行粗分割,粗分割之后存在一些小的断点或是噪声点,利用数学形态学腐蚀和膨胀进行去噪。最后利用k-means聚类的方法对这牌进行精细分割。本文采用MATLAB对算法进行仿真实验。

教育期刊网 http://www.jyqkw.com
关键词 车牌分割;canny算子;k-mean聚类;边缘检测

0 引言

车辆管理中,车牌识别是一个比较重要的研 究,可广泛应用于高速公路、城市监管、违章处理等方面[1]。目前探索出来的方式也很多。如何达到高度的准确性和识别性是对这类分割问题的研究话题[2]。目前有很多研究方法,利用色彩空间的方式进行车牌分割,光照对图像的影响是非常大的;利用Hough变换进行图像的分割,实效性比较高,但是对于图像的变形会对该图形的处理影响非常大;利用精确算法比如引入小波分析,计算量过大,时效性比较差。

本文中,首先做图像的预处理,把彩色图像转化成灰度图像,利用全局阈值迭代法进行目标的二值处理。车牌中文字以及数字的提取中,首先利用canny算子对这牌进行粗分割,粗分割之后存在一些小的断点或是噪声点,利用k-means聚类的方法对这牌进行精细分割。最后利用数学形态学腐蚀和膨胀进行去噪。

1 算法描述

本文所用的算法流程图1所示:

1.1 图像预处理

首先把DC采集过来的彩色图像转成灰度图像,并绘制相关的灰度直方图。利用中值滤波对图像进行去噪处理。

1.2 车牌定位

在进行图像的预处理之后,把图像转成二值图,在二值图像中所涉及的阈值是通过灰度直方图得到的阈值,利用的是全局阈值。选取局部阈值,容易产生缺损,利用全局阈值可以避免这个问题,而且减少图像的计算量,提高分割的时效性。同时对图像进行投影。确定车牌的位置。在对图像进行投影之后,会出现几个候选区域,根据车牌特定的大小比例,去除非车牌的候选区域。进行车牌位置的定位。车牌位置的准确定位直接影响车牌的分割效果。

1.3 车牌分割

本文利用的边缘检测算子为canny算子在二值图像里进行车牌的粗分割。传统的边缘检测方法中,采用邻近一阶或是二阶方向导数的变化,利用简单差分方式做边缘检测,但是由于高频噪声信号的影响,某些边缘和噪声不好分辨。本文采用了canny算子做边缘检测。Canny算子具有较好的边缘检测能力,其边缘检测具有几个优势:最好的检测性能,漏检率较小;标记出的边缘位置和真正的位置比较接近;对于同一边缘的响应次数只会标记一次。由于canny有最优的检测性能,可以突出车牌中字符边缘信息,在字符微小段落或是光照条件一般的情况下,具有一定的抗噪能力和连接功能。

车牌进行canny算子分割之后,利用聚类的方式做车牌的精细分割。聚类广泛应用与数据挖掘,也是模式识别中的一个常用技术。聚类的基本思想是让类内数据间相似度尽量最大,让类间相似度尽量最小。尽可能把相似程度最大的数据归为一类,。

在聚类算法[3]中,比较数据间的相似性和规律性k-means方法可以具有高效的效率以及伸缩性,不需要相关的隶属阈值,可以简化聚类在分类中的应用。k-means方法描述:

1)随机选取K个样本作为聚类中心;

2)如果d(xi,mp)<=d(xj,mi),1<=p<=k,则分配xj 到第p类。

3)重复计算每个聚类中心:

4)重复计算第2)3)步,直到mi的值不变,迭代结束。

(4)图像的输出

图像还会存在一些断裂或是游离的噪声点,这里运用数学形态学的方式,腐蚀和膨胀进行去噪声和连接断点的处理。

2 仿真实验

本文采用MATLAB进行仿真实验[4]。输入彩色图像进行图像预处理并得到图像的灰度直方图。灰度图像做灰度直方图确定全局阈值,把图像转成二值图。对二值图像做canny算子边缘检测之后,利用聚类的方式,把相关性强的类内像素合并,精细分割。利用数学形态学去掉噪声点。最后显示分割车牌效果。仿真实验图如下所示:

3 总结

本文提出了利用k-means算法在车牌分割算法中的应用。利用预处理的图像进行变换后的二值图,在粗分割的基础上,利用k-means做精细分割,在检测的图像中效果比较理想。在本文中利用50张图片进行车牌分割检测,准确率达到90以上。本算法速度快,准确率高,可运用识别系统中或是其他相关领域。

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参考文献

[1]周妮娜,王敏,等.车牌字符识别的预处理算法[J].计算机工程与应用,2003(15).

[2]霍宏涛.数字图像处理[M].机械工业出版社,2003,5.

[3]陈黎,黄心汉.基于聚类分析的车牌字符切分方法[J].计算机工程与应用,2003,24(1):77-79.

[4]胡小峰,赵辉.VisualC++/matlab 图像处理与识别案例精选[M].人民邮电出版社,2004.

[责任编辑:薛俊歌]