【车牌识别系统的基本构成】
车牌识别系统是一种广泛应用的智能交通技术，主要由三大部分组成：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌定位是指在图像中找出车牌的位置，为后续处理提供准确的区域；接着，字符分割是将车牌上的单个字符从背景中分离出来，形成独立的图像，这是系统中最关键的一步；字符识别则是对分割后的字符进行模式匹配，以识别出具体的字符信息。
【车牌字符分割的挑战】
在实际应用中，车牌字符分割面临诸多挑战。这些挑战包括但不限于噪声干扰（如像素点的随机变化）、边框效应（车牌边缘的不规则性影响分割）、铆钉和间隔符的影响（这些元素可能与字符重叠）、车牌的旋转（角度变化导致字符形状变化）、光照不均匀（阴影或高光可能模糊字符边界）。这些因素都可能导致分割结果的不准确或错误。
【Hough变换与先验知识的应用】
为了解决这些问题，文中提出了一种创新的字符分割方法。采用分段策略，将整个车牌图像划分为多个部分，然后利用Hough变换来拟合直线进行水平分割，有效地处理了由于边框和间隔符引起的复杂情况。Hough变换是一种强大的检测几何形状（如直线）的方法，它能容忍图像中的噪声和不完整线条。结合先验知识，比如车牌字符的大小、形状和排列方式，进行垂直分割，进一步细化字符间的分离。这种方法能够适应光照不均和车牌旋转的情况。
【预处理的重要性】
在字符分割之前，进行目标增强的预处理至关重要。预处理可能包括图像去噪、二值化、直方图均衡化等步骤，以提高图像质量和降低噪声影响，从而提高分割的准确性。
【实验验证与算法优势】
通过大量的实验，该算法被证明能有效地解决上述挑战，适用于不同质量的车牌图像，并且取得了较高的分割准确率。这意味着即使面对光照条件差、图像质量不佳的情况，算法也能保持良好的性能。
【相关文献回顾】
此外，相关的研究工作也在不断探索更优化的字符分割方法，如基于字符特征和车牌结构的分割算法、投影特征和先验知识结合的算法、反馈机制的算法以及结合Hough变换和先验知识的新方法。这些文献反映了学术界对车牌字符分割问题持续的关注和改进。
总结来说，利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法是解决车牌识别系统中关键技术难题的有效手段，它通过科学的方法和策略提高了字符分割的准确性和鲁棒性，为智能交通系统的车牌识别提供了可靠的技术支持。
