新模板连通域算法提升车牌字符分割准确率至99.5%

本文主要探讨了车牌字符分割算法在智能交通系统中的关键作用，尤其是在车牌识别过程中，精确的字符分割是字符识别的前提。传统的方法如投影法、模板匹配法、聚类分析法和连通域法各自存在局限性：投影法对倾斜敏感且处理汉字不连通问题不足；模板匹配法依赖先验知识，对形变车牌分割效果不佳；聚类分析法则需定制化的距离策略，判断失误影响分割质量，且不能处理粘连字符；而传统的连通域法也无法有效应对汉字不连通和字符粘连问题。 作者针对这些问题，提出了一种基于新模板的连通域算法，该算法在车牌字符分割中展现出了显著的优势。首先，通过对图像进行预处理，引入新的模板概念，扩大了连通域的定义范围，从而解决了汉字不连通问题。这种新颖的模板设计减少了对先验知识的依赖，提高了算法的通用性和鲁棒性。 其次，通过自适应阈值投影法，对超出预设宽度阈值的连通域进行二次分割，成功地将粘连的字符分解为独立的字符单元。这种方法增强了算法在复杂情况下的处理能力，比如处理不同角度和变形的汉字，以及边缘模糊的字符。 最后，作者还采用区域合并算法来确保分割出的字符完整性，避免因误判或遗漏导致的字符丢失。整体而言，这种改进的算法结合了连通域法和投影法的优点，有效克服了汉字不连通、字符粘连和边框粘连等挑战，最终在实验证明，该算法的分割正确率高达99.5%，显著提升了车牌字符分割的精度和稳定性。 这项研究不仅提升了车牌字符分割的性能，也为智能交通系统的实时性和准确性提供了技术支持，为未来的研究和实际应用奠定了坚实基础。