### 面向车辆牌照识别的预处理算法详解
#### 一、引言
随着智能交通系统的快速发展，车辆牌照识别技术成为了重要的组成部分。车牌识别的关键在于预处理算法，特别是图像预处理，它直接影响到后续字符识别的准确率。本文将详细介绍一种针对车辆牌照识别的预处理算法，该算法旨在通过灰度拉伸、图象增强以及基于牌照字符空间分布知识的全局动态阈值法等手段，提高牌照字符的识别精度。
#### 二、问题背景
车辆牌照识别过程中遇到的主要问题是由于光照不均匀、摄像机畸变、曝光不足等因素导致的图像质量较差。这些问题通常表现为图像存在严重的伪影、灰度分布不均匀、对比度不足以及字符边缘模糊等。例如，在黄底黑字、蓝底白字或黑底白字的牌照上，字符的边缘往往不够清晰，这会严重影响到牌照图像的二值化效果。
#### 三、预处理算法
为了改善上述情况，本文提出了一种新的预处理算法，该算法主要包括以下几个步骤：
1. **灰度拉伸图象增强**：通过调整图像的对比度和亮度，使图像更加清晰，便于后续处理。
- **操作原理**：灰度拉伸是一种常用的图像增强技术，它通过扩展图像中像素的灰度级范围，使得图像的细节更加突出。
2. **牌照字符二值化**：通过全局动态阈值法实现字符的二值化，既能消除阴影部分，又能保持字符笔划的边缘完整性。
- **算法原理**：假设牌照图象在理想情况下为光照均匀、无噪声、无干扰，图象中灰度变化平缓，字符灰度为\( g_1 \)，背景灰度为\( g_2 \)，且\( 0 < g_1 < g_2 \)。假定该牌照图象中字符像素点所占比例为\( l_r \)，背景像素点所占比例为\( m \)，则\( 0 < l_r, m < 1 \)且\( l_r + m = 1 \)。
- **阈值选择**：根据字符像素点的比例\( l_r \)来确定最佳阈值\( T \)。如果假设牌照为白底黑字，则以\( T \)作为阈值；如果是黑底白字，则以\( T' \)作为阈值。\( T \)和\( T' \)的选择取决于图像的背景和字符的灰度分布。
- **步骤**：
1. 假定为白底黑字牌照，以\( T \)为阈值进行二值化。
2. 对二值化后的图像进行纹理分析，判断并分析字符笔划边缘。
3. 如果假定错误，则认为是黑底白字牌照，使用\( T' \)进行二值化，并再次进行纹理分析。
4. 根据笔划边缘的分析结果对\( T \)或\( T' \)作微调，最终得到笔划清晰连续的二值化图像。
3. **字符切分**：为了准确识别牌照上的汉字、英文字母及数字，必须将单一字符从牌照中提取分离出来。
- **操作方法**：通过分析字符之间的间距和大小关系，使用适当的算法将字符逐一分割开。
4. **性能比较**：与传统的Otsu算法和Benssen算法相比，本文提出的算法不仅在二值化图像效果方面表现出色，而且在计算速度上也有明显优势。实验结果显示，本文算法在1P3/犯计算机上采用C语言编程，灰度拉伸图象增强、基于牌照字符空间分布知识的牌照二值化连同字符切分在内一共只需要大约0.01秒的时间，远远超过了其他两种算法。
#### 四、结论
本文提出的面向车辆牌照识别的预处理算法通过对图像进行灰度拉伸、图象增强以及基于牌照字符空间分布知识的全局动态阈值法处理，有效提高了字符识别的准确率。此外，该算法在处理速度上也具有显著优势，能够满足实时识别的需求。未来的研究方向可以进一步优化算法性能，提高在复杂环境下的适应能力。
