殷都区车牌识别系统安装信赖推荐“本信息长期有效”

车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。进入现场识别车牌后，它会自动进入，并在车牌出现后，将根据进出时间收费。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。 

车牌定位模块：该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理，即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。必须清楚地认识到重要的一点是因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)在这些恶劣的条件下，车牌识别一体机经过算法优化，每一种条件都有一个专门对应的识别库，用来保证我们的识别率不断的完善升级。在一张拍摄的车辆图像中，只有含车牌号码的部分，对识别工作有意义，我们可以将其他区域设法除去，即从整个车辆图像中准确的找出并分离出车牌所在位置的图像，这样做的好处是可以节省系统识别时间。

目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于PC机平台两种研究方向。车牌定位属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的车牌范围，则属于提升综合体系识别率的***要素。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，信息采集终端方面的成本也过高。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。鉴于传统基于PC平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于MCS-51单片机的车牌识别系统。