字符分割算法研究

字符分割

定义：以字符串的形式分割字符，达到将验证码分割的效果。从定位得到的车牌图像中分离出单个字符（包括汉字、字母和数字等）的图像，以便于字符分割。

初步了解：行切分、字切分

参考范例：车牌识别

主要算法解析

改进的连通域分割法

版面分割是版面分析的重要组成部分,是一个受到广泛关注的研究课 题.一种基于连通域的版面分割算法,首先对文档图像进行倾斜校正,然后采用模糊处理以得到较大的连通单元,再根据区域连通的特性进行版面分割和 处理.实验表明,基于连通域的算法分割版面准确,速度快,适用范围广,不仅可用于矩形版面,对于非Manhattan版面等复杂版面也能取得令人满意的效 果.

基于垂直投影的字符分割算法

颜色判断——二值化——水平方向分割字符——伪区域分割——垂直方向分割字符

二值化:全局阈值法、局部阈值法、动态阈值法

1.水平方向字符分割：目的：消除边框等的干扰，所以要进行字符分割

基于灰度图的Fisher准则分割（求取上下边界的范围）

基于二值图的水平分割a确定水平扫描所需的分割阈值（对Fisher内对候选区域所对应的车牌二值图进行水平投影，确定分割区域，对外侧区域进行去除）；

2.基于Haar特征的伪区域去除

确定真正的车牌区域和伪区域，消除伪区域的干扰。

伪区域：车牌识别中的车灯、排气栅栏、车体上的文字标语

Haar只能描述特定走向（水平、垂直、中心）的结构，比较粗略

伪区域去除算法的步骤：a图像大小归一化，设定类Haar特征的结构参数

b设定积分图像和旋转积分图像

c计算3个笔画走向的雷Haar特征检测图

d判断输入图像是否为伪区域

3垂直方向字符分割

垂直投影

a基于二分法的粗分割目的：根据垂直投影图的波谷，将垂直投影图分割为多个小段落，这些小段落的宽度应不大于估计的字符宽度

粗分割步骤a扫描的到垂直投影中所有的右边界谷底

           b估计字符宽度

           C根据投影值最小的右边界谷底分割待处理段落

           D处理分割出的两个子段落

           E判断分割的有效性并重新估计字幅宽度

基于先验知识的细分割

           A从左向右扫描粗分割得到的段落序列