複雜背景車牌定位

由於車牌號碼多為垂直數字，而車身引入的干擾在水平方向，進行垂直邊緣檢測，即可去除水平方向上顏色區別較大的干擾。該演算法核心之處在於利用了車牌號碼與車身干擾正好垂直的特點，僅在垂直方向檢測邊緣，而對水平的邊緣則不予理會。垂直邊緣檢測，可用

roberts

運算元、sobel

運算元、prewitt

運算元，但這些運算元在這裡使用效果都不好。於是作者

[1]提出了採用改進後的邊緣檢測運算元，其實也很簡單，實現起來也不複雜，但效果卻比較理想的，從圖中就可以看出來。演算法流程如下，

我這裡在原文的基礎上加入了中值濾波與閉運算，並採用自適應直方圖均衡處理，才能達到下面的效果。演算法流程如下

這是改進後的邊緣檢測運算元，其中

d為字元的畫素寬度，我這裡設為2。

得到二值圖後，就能看到車牌的區域輪廓了，這時通過掃瞄即可得到車牌的具體位置。剩下的就是字元識別工作了。

今天看在文章上看到這個演算法，那麼簡單卻能剔除背景定位車牌，有點不可思議，按照作者的方法寫程式試了一下，效果還是挺不錯的，不過僅對這幅圖有效，對其他的是沒有效果的。在這裡也要感謝作者能提出這種方法，這樣的思路對於強干擾背景下的特徵定位也是很有價值的。這裡給出

matlab

**，具體定位與識別方法見參考

[1]，車牌也是從原文中複製過來的。

參考：[1]周開軍,陳三寶,徐江陵.

複雜背景下的車牌定位和字元分割研究.計算機工程,2007.33（4）:198-200.