方兴林，方云楼

(1.黄山学院经济管理学院，安徽黄山 245041;2.安徽医科大学卫生管理学院，合肥 230032)

1 概述

车牌识别(License Plate Recognition，LPR)是智能交通系统中的一个非常重要的研究课题，它涉及模式识别、计算机视觉以及数字图像处理等理论知识，可以广泛应用于高速公路不停车收费、大型停车场管理、智能小区车辆出入管理等众多领域。一般来说，一个完整的车牌识别系统包括4个主要部分，即图像采集、车牌定位、字符分隔和字符识别，主要从车牌识别的核心技术出发，重点研究车牌字符分割算法。

在准确定位车牌的前提条件下，字符分割结果的好坏直接决定了后续字符识别的精度。车牌字符分割的主要任务就是将定位后的车牌区域内的字符按顺序逐个分割出来，为后续字符识别步骤做准备。由于车牌图像大多采集于露天自然环境，受光照影响较大，再加上车牌自身灰尘污损等原因，目前很难找到一种通用的分割方法，常见的主要有垂直投影法［1］、模板匹配法［2］和连通域法［3，4］。垂直投影法即沿水平方向计算每一列属于车牌字符的像素数量，这样字符在水平方向的投影会在字符的间隙处取得局部最小值，因此字符的正确分割位置应在上述局部最小值附近。垂直投影法程序逻辑设计简单，运行时间短，易于实现，然而对车牌字符的粘连问题处理的不是很理想，在解决一些不连通的汉字时也存在显著不足。模板匹配法充分利用了车牌字符等宽、排列规则的特点，设计车牌字符串模板，通过模板匹配确定字符位置，该方法虽然具有较好的字符分割效果，但是这种方法比较复杂，导致处理时间较长，实时性差，此外如何设计匹配模板是一个难点。……