封 雪，李东新

（河海大学 江苏 南京 211100）

车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，一直备受关注。通常将车牌识别系统分为三大模块[1]：车牌区域检测模块、字符分割模块和字符识别模块，字符分割的好坏将直接影响到字符识别及识别结果。

目前常用的车牌字符分割有先验知识法、投影法[2]、模板匹配法[3]及连通域分析法[4-5]等。先验知识法即利用车牌固定大小、字符间距、字符宽度等特点来分割，但实际拍摄图形远近不一，基本不能单独使用；投影法即利用垂直投影在字符间取得灰度最小值，在最小值处进行字符切分，处理简单快速但不能很好处理字符粘连或左右分裂的情况；模板匹配法将分割和识别结合在一起，分割效果较好但该方法设计起来比较复杂；连通域法利用数字字母连通的特点将不同连通域分开，受字符粘连分裂影响比较严重。由于我国车牌结构不一致，又实际采集到的图像受到各种环境的干扰，单一使用某种方法不能取得理想的处理效果。针对车牌分割的不同情况及车牌的结构特征，本文提出一种基于数字图像处理的字符分割方法。

1 车牌图像预处理

1.1 图像的灰度化

通常定位后的车牌图像都是彩色图像，在进行后续分割处理之前需要先对该图像进行灰度化处理，这样既可以提高图像的处理速度，又可以对不同颜色的车牌图像进行统一化的处理。

彩色图像灰度化常用的处理方法有3种[2]：加权平均值法、平均值法及最大值法。……