车牌倾斜校正方法综述与挑战

本文主要探讨了车牌倾斜校正在车牌识别（LPR）技术中的重要性，以及针对这一问题的不同解决策略。LPR作为智能交通系统(ITS)的关键组成部分，其应用范围广泛，包括交通监控、车辆管理和防盗等，对提升识别准确性和效率至关重要。然而，实际应用中，由于摄像机角度变化，拍摄的车牌图像常会出现倾斜，这会直接影响字符分割的准确性，降低识别率。 当前常见的车牌倾斜校正方法有五种： 1. Hough变换法：利用Hough变换检测车牌边界，确定倾斜角，随后通过双线性空间变换校正。这种方法依赖于清晰的边框，但在图像质量不佳（如白牌白车、噪声和污迹）的情况下效果受限。 2. 模板匹配与双线性空间变换：通过找到车牌区域的四个顶点，然后重建矩形区域，以实现校正。这种方法也受噪声干扰影响。 3. 局部极小极大特征点检测：基于字符区域特征点定位倾斜角，但字符粘连和断裂问题会影响精确度。 4. 字符连通域中心点拟合：这种方法试图通过找寻每个字符区域的中心点，拟合成直线来确定倾斜角，同样面临字符处理问题。 5. 主元分析法：适用于水平垂直倾斜校正，但在处理严重畸变的车牌图像时效果不明确。 以上方法都存在局限性，比如在低对比度或光照不均匀的环境下，倾斜角的检测误差较大。此外，对于有污迹、噪声或字符粘连断裂的车牌图像，校正效果并不理想。因此，研究者们正在寻求更为鲁棒和适应性强的车牌倾斜校正算法，以提高车牌识别系统的整体性能。文中还提到了辽宁省博士科研启动基金的支持，这表明该领域仍处于持续研究和发展阶段。