冉令峰

（中国空空导弹研究院，河南 洛阳 471009）

0 引言

车牌识别系统[1]是现代化智能交通系统中重要的部分,有较好的应用前景和研究价值。

车牌识别系统通常分为3部分:车牌定位[2]、字符分割和字符识别[3]。字符分割准确与否直接决定最终识别的结果，因此车牌字符分割是车牌识别系统中的重要环节。

在此利用车牌字符的垂直投影来对车牌字符进行分割，进而可以完成对车牌识别的后续处理。

1 车牌图像预处理

实际生活中车牌难免会受到噪声、褪色或者污渍的影响，这样对车牌字符分割影响很大，进而车牌识别率也会相应下降。因此要对车牌图像进行预处理[4]，主要包括对车牌图像的灰度化、灰度拉伸和中值滤波等。

1.1 灰度化

图像灰度化[5]处理是将彩色 RGB图像转化为只有黑白2个颜色的灰度图像，便于对图像进一步处理。这里采用加权平均值法进行车牌图像的灰度转化处理，如图1所示。

加权平均值法[6]是根据实际图像来分配的像素点红色R、绿色G、蓝色B值的权值[7]，然后将3个值进行相加处理，如式(1)所示：

式中，Wr、Wg、Wb分别为R、G、B的权值。权值的选取不同，会产生不同的效果。根据式(2)得到灰度化图像。

图1 彩色图像灰度转化

1.2 灰度拉伸

灰度拉伸变换是指依据图像灰度直方图的分布趋势，将某一段灰度区间进行拉伸，即线性变换处理，增强图像的对比度，变换函数如式(3)所示。

由图2可以看出，(x1，y1)和(x2，y2)是灰度直方图中2个变换点的坐标。通过灰度拉伸变换将[x1，y1]线性变换到[x2，y2]，增强图像对比度，其他部分进行压缩处理。……