丛露微，沈星星

(南京邮电大学自动化学院 210003)

0 引言

在当今社会，机动车牌号码的识别有着广泛的应用前景，目前这方面的研究很多[1]。车牌号码识别的过程基本可以划分成3个环节：车牌定位、车牌前景背景分割[2]、车牌识别[3]。而车牌前景背景分割是车牌识别系统中较为重要的一个步骤，分割结果的优良决定了车牌识别结果的正确率。

在以往常用的车牌前景背景分割的算法是Otsu算法[4]，该算法在区分前景背景的步骤中，常用方法是基于前景即字符的面积是小于车牌背景面积。但是在定位面积偏小，或者图像比较模糊的情况下，该假设不成立。因此，本文中提出了一种新的基于笔画特征的区分车牌前景背景的方法，应用在Otsu算法中，以获得更加准确的分割效果。

1 图像分割算法分析

图1所示为一幅静态的车牌图像其包含特征还是较多的，从颜色来看我国的车牌号码类型，依据法律规定有蓝底白字、黄底黑字、黑底黄字等，从形状来看，一般是长方形，经统计，长宽比例符合1:4,因此本文提及的实验图像都是归一化到60×240的灰度车牌图像。

图1 静态车牌图像

为了在车牌图像分割的过程中充分利用车牌图像中包含的信息。本方法利用了车牌字符宽度信息，即假设在一幅图像中的字符宽度是一致的，且其字符笔画宽度是小于字符间间隙宽度的。

基于上述的假设，本文中方法基本分为如图2所示的步骤：

图2 车牌图像分割流程图

1.1 图像预处理

在求解图像边缘之前，需要对图像进行预处理[5]。……