基于细胞神经网络的牌照倾斜校正及单字切分

车牌自动识别中 ,牌照倾斜和单字切分不准确会使字符识别率下降。为此提出基于细胞神经网络的牌照倾斜校正及单字切分的方法。由阴影检测器得到包含字符的块状区域 ,并得到块状区域的上、下边缘线 ,从而得到牌照的倾斜角度 ,对牌照进行倾斜校正。对校正后的图像 ,用相连单元检测器去除边框及其它干扰 ,并用另一个离散时间细胞神经网络模板完成单字切分。结果表明 ,利用细胞神经网络可以较好地完成牌照倾斜校正和单字切分 ,为后面的字符识别作了较好的准备。