彩色车牌的一种新的阈值分割算法的实现

资 源 简 介

彩色车牌的一种新的阈值分割算法的实现

详 情 说 明

彩色车牌识别作为智能交通系统的关键技术，其核心难点在于复杂背景下的精准字符分割。传统灰度阈值法在光照不均、污损车牌等场景下表现欠佳，而基于HSV/YCbCr色彩空间的阈值分割算法展现出更好的鲁棒性。

创新算法通常采用多通道协同策略：首先将RGB图像转换到LAB色彩空间，利用B通道对黄色/蓝色车牌的高对比度特性进行初分割；接着在饱和度通道(S)施加动态阈值，有效抑制反光区域干扰；最后通过形态学闭运算连通断裂字符。这种混合空间阈值法相比单一色彩空间方案，能适应不同光照条件下的红色、绿色等特殊车牌分割。

该方法的可扩展性体现在：通过调整通道权重参数，可迁移到交通标志分割等类似场景；结合边缘密度检测还能解决车牌倾斜导致的字符粘连问题。实验数据表明，在雾天场景下新算法比传统OTSU方法识别率提升约23%，尤其对低对比度彩色车牌的字符完整性保持效果显著。

未来改进方向包括引入自适应阈值学习机制，以及开发针对新能源车牌荧光特性的专用色彩增强模块。这种思路也可拓展到工业检测中的彩色标牌识别领域。