车牌识别图像处理算法的研究与实现(16)

第2章 基于有向分形参数的车牌定位

车牌定位是LPR系统软件部分的第一步，它的任务是从采集到的汽车图像中搜索车牌区域并将其分割出来。搜索车牌区域可以转化为搜索具有车牌纹理特征的区域。深入分析车牌纹理特征是关键点。本章将对车牌定位过程进行研究，从车牌纹理出发，应用分形理论建立基于有向分形参数的车牌定位预处理图模型，在此基础之上，结合投影法提取车牌区域。

2.1 基于有向分形参数的车牌定位算法原理

传统的欧式几何模型没有反映客观世界所固有的自相似特点，在描述复杂的、不规则的自然景物表面形状时遇到了很大的困难。分形几何的出现则为描述复杂的自然现象开创了一条新途径。分形几何的概念是美籍法国数学家Mandelbrot在1975年首先提出的。他使用分形维数来描述复杂的、不规则的自然现象表面，定义了分数布朗运动，作为描述具有统计自相似性和自仿射性随机过程的一种模型。

有研究表明汉字字符、英文字符和阿拉伯数字具有分形特征[34~36]，而且多个文字组成的成块区域，例如文档段落，也具有分形特征[37]。我国的车牌大部分由七个印刷字符水平排列组成，从图像的角度看车牌纹理具有分形特征。以下首先简单介绍分形以及分形维数的原理。

2.1.1 分形及分形维数简介

Mandelbrot经过长期的研究，建立了分形几何理论基础，用以研究和认识自然界的不规则的具有自相似性的几何外形。这类几何外形称为分形（fractal），从“横”的方向讲，它们处处没有规则性；从“纵”的方向讲，在各种长度上都有“同样”的规则性，这种“同样”的规则性就是相对整体与相对局部的自相似，它们可以是严格的，或是近似地，但大量是随机的。fractal这一术语源自拉丁语fractus，其意是指不规则的聚集在一起的“碎石”所表现的状态。

实际上，用经典数学语言对分形准确定义是困难的，可采用其他的方法，

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