张邯阳

【摘要】 号牌字符的倾斜校正是在机号区域的定位之后，不可或缺的重要过程，其校正的结果对之后的字符识别和字符分割影响很大。一般情况下拍摄到的飞机图像，其机号区域是一个矩形，但是，在实际的应用中，由于摄像头安装位置的原因，大都是采用侧面拍摄的角度，这样获得的机号图像很有可能会产生倾斜而导致变形，对于倾斜情况比较严重的机号图像，要是忽略这个处理动作直接开始对字符进行分割，就会发生无法完整分割字符的情况。因为字符的不完整的或者倾斜，那么每个字符的灰度分布和边缘信息等特征也就同标准的字符完全不一样，这样就会导致识别率极低，所以十分有必要在分割之前进行倾斜校正。

【关键词】 斜率校正 识别率 字符分割

一、机号号牌倾斜校正

飞机在跑道滑行过程中，机号图像和监控探头的镜头基本无法成为平行关系，这个原因就造成了机号的倾斜变形。在此次的研究实际情况中，机号存在两种倾斜情况：水平倾斜和垂直倾斜。当机号号牌倾斜度不大于5°的时候，因为不会影响到后面的识别率，所以没必要校正，而且机号字符像素变化不大，校正的效果也就不理想；可是在倾斜度较大的时候，就会引起整个字符变形，就一定要对这样的机号号牌进行校正。这样的计算方法的重点是能求出两边黑色像素点的均高Leftaver、Rightaver，接着计算出斜率Slope，依据斜率对机号完成校正过程。现在就来看看详细的步骤：

（1）从图片的左边开始，对号牌区域的每一行进行完全扫描，把范围内的黑色像素进行统计；

（2）求得这个范围内的像素点高的均值Leftaver；

（3）公式1.1里的Countleft为机号区域左边黑色的像素总和，Wide为号牌长度。

（4）接着对号牌区域的右边的每一个像素行完全扫描，再把范围内的黑色像素统计出来；

（5）算出机号图片里右边黑色像素均高Rightaver；

公式1.2里CountRight代表的是机号图像右边每一列黑色像素点总和。

（6）用右边、左边的均高，就可以算出字符的倾斜度Slope：

当|Slope|≥0.014的时候，让需要进行校正的机号图片的每个像素点和Slope相乘，就能达到矫正的目的；对不需要进行校正的机号图片直接就可以进行分割处理了，这样的方式可以节约识别的时间以加强时效性。

二、本文机号号牌字符分割算法

目前在训的机型有单发初教机，双发中教机，喷气式高教机，所有在训飞行器的机号都是由5个字符组成。因此，准备进行处理的标准机号可分为两个部分，首位为字母“B”，后面四位是数字，机号号牌总长是1385mm，当中每一个机号数字宽度都是185mm，高度是300mm，首字符和二字符机号间距离是295mm，除此之外的机号字符间距离是55mm，根据现有的先验数据进行机号数字和字母的准确分割。根据这样的机号投影图，发现字符“B”和字符“7”两个间，有着间隔比另外的字符间隔都要大的波谷，这个现象由机号的分布特点来决定的，我国训练机机号牌照的第一、二个机号字符之间的距离是295mm，这个间距让机号分为了两块，左边这部分由独立的大写字母构成，右边这部分由四个数字构成。就此波谷起，各自向右和向左检索，就可以检索到所有机号字符，从而实现分割出所有机号字符。用W代表真实机号牌照的长度，所以：

根据机号提前获得的知识与机号投影来实现分割机号字符，得到了满意的独立字符，所以使用了以下的分割方式：

（1）先使用上面的公式求出图里的字符长宽高和字符之间的距离。（2）再算出机号图片在水平坐标轴上的投影值，将此值放在pro里。（3）令thresh0=4×ch_space+ch_space1。若投影向量中某个值thresh满足：不大于thresh的个数最接近于数值thresh0，则阈值就是thresh。（4）算出第一、二两个字符间的距离开始处Start=ch_width+ch_space。要是投影值大于阈值thresh，就要调整Start位置：往右逐一比对投影值，一直到投影值不大于阈值的时候，这个地方就是Start的取值点。（5）算出第一、二两个字符间的距离终止处End=Start+ch_space1。要是投影值大于阈值thresh，就要调整End位置：往左逐一对比投影值，一直到投影值不大于阈值的时候，这个地方就是End的去指点。（6）定位第一、二两个字符间距的起始处Start=End-ch_space1。可以以Start向左检索到首字母；从End向右检索第一至第四个数字。（7）第一个数字的结束处是ch1_end=start，使用公式（2.3）得到字母的开始处ch1_start=ch1_end-ch_width。

接着计算第一个数字的开始处ch1_start=ch2_end-ch_width-ch_space和结束的点ch1_end=ch2_start-ch_space。其中ch1_start不是正整数的话，那么ch1_start=1。要是机号的字母宽度不大于ch_width的1/3，那么久判定号牌中的第一个字符分割是不正确的。

机号的5个字符里，纬度数字“1”的投影宽度和其它字符不一样，这导致数字“1”用公式（3.14）得到的值大很多，所以投影相似度和别的字符间的距离不会大于ch_space，依据此限制情况就能精确的识别数字“1”，达到有效防止这个“1”被这样错误分割，达到了很不错的分割速度和准确度。

总结：在进行字符分割之前预计出号牌数字和字母的字宽和数字间的距离，再用垂直投影的直方图定出机号第一个字母起始的位置，最后根据预计数值挨着确定分割每一个的机号字母和数字。

参 考 文 献

[1]王云龙.机动车号牌识别系统的算法研究及实现[D]. 电子科技大学 2009

[2]熊哲源，樊晓平，黎燕. 基于数学形态学边缘检测的车牌字符分割算法[J]. 计算机系统应用. 2010（09）

[3]赵金凯.车牌定位与识别的研究[D]. 大连理工大学 2012

[4]沈高峰； 马欢； 褚玉晓. 基于贝叶斯算法的XG-EPON业务感知机制[J].光通信技术 2014