專利名稱：基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類的車牌字符分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及可應(yīng)用于圖像處理或車牌字符識別系統(tǒng)中的基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類的車牌字符分割方法。
背景技術(shù)：
在智能交通系統(tǒng)中，交通信息的獲取、采集、傳輸和處理是一個關(guān)鍵問題。而要做到這一點(diǎn)，關(guān)鍵即為車輛的身份識別。而在車牌識別過程中，自動提取車牌字符是一項(xiàng)關(guān)鍵的工作。因此，在車牌區(qū)域粗定位的基礎(chǔ)上，人們希望找到一種有效的字符提取方法，能夠針對不同類型，不同特征的圖像，自動提取出車牌內(nèi)的字符。傳統(tǒng)的字符分割算法可分為三類。其一是直接分割，但分割點(diǎn)的確定需要較高的準(zhǔn)確性；其二是基于識別基礎(chǔ)上的分割，這種方式需要識別的高準(zhǔn)確性；其三是自適應(yīng)分割線聚類法，它需要建立一個分類器來判斷圖像的每一列是否為分割線。最近幾年，有研究人員針對二值圖像會丟失部分信息的問題，直接對灰度圖像做處理，或者將字符分割與識別歸為一個問題直接進(jìn)行操作。這些方法針對特定的牌照都能達(dá)到較理想的效果，但是要更有效地推廣車牌識別，就需要能夠有效地處理各種光照、各種背景條件下的車牌內(nèi)容。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種有效的字符分割方法，能自動處理各種情況下得到的車牌圖像，以更好地對車牌中的字符區(qū)域進(jìn)行細(xì)分割，從而提高識別效果。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案是假設(shè)一副含車牌圖像共包含了 η個像素點(diǎn)，則該圖像表示為X= Ix1, χ2,…，、}，車牌字符的分割即為該圖像內(nèi)像素點(diǎn)的聚類，最終將字符與底色分為不同的兩類。每個像素點(diǎn)視為人工免疫網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的抗原，并隨機(jī)產(chǎn)生一個初始免疫網(wǎng)絡(luò)，所述初始免疫網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點(diǎn)均被視為抗體，通過抗原與抗體間的相互作用， 免疫網(wǎng)絡(luò)自動進(jìn)行進(jìn)化，最終形成一個穩(wěn)定的抗體網(wǎng)絡(luò)，然后以網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化的結(jié)果自動對字符區(qū)域進(jìn)行聚類，完成字符分割工作。具體步驟如下步驟1 將包含車牌內(nèi)容的圖像視為包含η個像素點(diǎn)的集合，車牌字符分割問題轉(zhuǎn)換為像素點(diǎn)的聚類問題，字符與底色分別聚成兩個不同的類別；步驟2 以隨機(jī)的方式建立人工免疫網(wǎng)絡(luò)，所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)即為網(wǎng)絡(luò)中的初始抗體；同時，該網(wǎng)絡(luò)包含η個抗原，分別對應(yīng)圖像中的η個像素點(diǎn)；步驟3 以免疫網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化規(guī)則對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行進(jìn)化，直至穩(wěn)定；步驟4 對穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)中的抗體生成最小生成樹，同時斷開最長的連接邊，將抗體分為兩類，分別得到兩類抗體的聚類中心；步驟5 將圖像中的各個像素點(diǎn)與兩個聚類中心分別計算歐氏距離，并選取較近的聚類中心作為像素點(diǎn)所對應(yīng)的類別。至此即可將字符與底色進(jìn)行分離。本發(fā)明的有益效果普適性較好，除了分割外，可同時降低背景對字符的干擾?，F(xiàn)有的字符分割方法都是針對某類特殊圖像的，當(dāng)圖像類型發(fā)生變化時，算法的性能往往無法保證。本發(fā)明采用的是智能計算領(lǐng)域中的人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類技術(shù)，能針對不同圖像自動按照其特征進(jìn)行聚類，這樣做即可很大程度上消除不同圖像對算法的影響，從而克服了現(xiàn)有分割方法的不足。


附圖為本發(fā)明的流程圖。
具體實(shí)施例方式參照圖1，本發(fā)明的具體實(shí)施過程如下假設(shè)一副含車牌圖像共包含了 η個像素點(diǎn)，則該圖像表示為X= {χι; χ2, -,χη}, 車牌字符的分割即為該圖像內(nèi)像素點(diǎn)的聚類，最終將字符與底色分為不同的兩類，每個像素點(diǎn)視為人工免疫網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的抗原，并隨機(jī)產(chǎn)生一個初始免疫網(wǎng)絡(luò)，所述初始免疫網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點(diǎn)均被視為抗體，通過抗原與抗體間的相互作用，免疫網(wǎng)絡(luò)自動進(jìn)行進(jìn)化，最終形成一個穩(wěn)定的抗體網(wǎng)絡(luò)，然后以網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化的結(jié)果自動對字符區(qū)域進(jìn)行聚類，完成字符分割工作，具體步驟如下步驟1 初始化，1 = 1，C(I)表示第1代抗體網(wǎng)絡(luò)，同時產(chǎn)生初始網(wǎng)絡(luò)C(I)，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)壓縮門限Os和克隆死亡率od;步驟2 對抗原Xi分別做如下操作2a) i = 1 ；2b)計算抗原Xi與所有抗體節(jié)點(diǎn)C1的親合度f
權(quán)利要求
1.基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類的車牌字符分割方法，包括以下步驟假設(shè)一副含車牌的圖像共包含了 η個像素點(diǎn)，則該圖像可表示為X= {xi; X2, -,χη}, 車牌字符的分割即為該圖像內(nèi)像素點(diǎn)的聚類，最終將字符與底色聚為不同的兩類，每個像素點(diǎn)視為人工免疫網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的抗原，并隨機(jī)產(chǎn)生一個初始免疫網(wǎng)絡(luò)，所述初始免疫網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點(diǎn)均被視為抗體，通過抗原與抗體間的相互作用，免疫網(wǎng)絡(luò)自動進(jìn)行進(jìn)化，最終形成一個穩(wěn)定的抗體網(wǎng)絡(luò)，然后以網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化的結(jié)果自動對字符區(qū)域進(jìn)行聚類，完成字符分割工作，具體步驟如下步驟1 初始化，1 = 1，C(I)表示第1代抗體網(wǎng)絡(luò)，同時產(chǎn)生初始網(wǎng)絡(luò)C(I)，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)壓縮門限os和克隆死亡率od;步驟2 對抗原Xi分別做如下操作2a) i = 1 ；2b)計算抗原Xi與所有抗體節(jié)點(diǎn)…的親合度；
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)聚類的車牌字符分割方法，假設(shè)一副含車牌的圖像共包含了n個像素點(diǎn)，車牌字符的分割即為該圖像內(nèi)像素點(diǎn)的聚類，最終將字符與底色分為不同的兩類。圖中每個像素點(diǎn)均被視為人工免疫網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的抗原，并隨機(jī)產(chǎn)生一個初始免疫網(wǎng)絡(luò)，所述初始免疫網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點(diǎn)均被視為抗體，通過抗原與抗體間的相互作用，免疫網(wǎng)絡(luò)自動進(jìn)行進(jìn)化，最終形成一個穩(wěn)定的抗體網(wǎng)絡(luò)，然后以網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化的結(jié)果自動對字符區(qū)域進(jìn)行聚類，完成字符分割工作。本發(fā)明是一種有效的字符分割方法，能自動處理各種情況下得到的車牌圖像，以更好地對車牌中的字符區(qū)域進(jìn)行細(xì)分割，從而提高識別效果。
文檔編號G06K9/62GK102542274SQ201110416119
公開日2012年7月4日 申請日期2011年12月13日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月13日
發(fā)明者潘曉英, 陳皓 申請人:西安郵電學(xué)院