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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。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。居民对生活质量的要求和国家对公共安全秩序的要求及其不断完善，停车场管理和控制行业发展迅速。 

针对车牌开展配套的定位操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，同时将车牌图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。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。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式，***为五方面的基础流程。智能交通车牌辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的定位、牌照字符的分割和辨认三部分。

自从这一方法提出以来，获得了很大发展，各国也纷纷制定智能交通发展战略，目前该问题已经成为21世纪的重要发展方向。过去的人工管理方式已经不能适应现代化发展的需要，车辆的牌照自动识别系统是实现智能化管理的重要部分，也是加强车辆和交通秩序管理的重要举措。它是把分割后的单个字符区域与预置的标准字符集进行匹配处理，取标准字符集中相似度的字符作为识别结果。

汽车牌照发展几年来，已经得到很多消费者青睐，并广泛应用。它能够自动、实时地检测车辆，识别汽车牌照，从而达到更高的智能化管理。车辆的牌照自动识别系统可广泛安装于车管所机动车车辆检测线、收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，使收费管理更科学与严密。车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域，而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来，为下一步的字符识别操作做准备。

车牌识别系统的各功能组成部分是该文研究的主要内容，详细内容如下。

数字的图像处理、车牌的智能识别、计算机技术这几部分是智能识别体系的根本，该体系借助汽车牌照具有wei一性这一特点，在摄像机抓拍图像之后马上对汽车牌照实行识别，后输送到计算机上存储信息，这就完成了对车牌的自动识别，这种识别方式大大降低了整个识别过程的复杂程度，提高了工作效率。在实际应用中，车牌识别机通过摄像头拍摄图像，自动识别车辆进出车辆时的车牌号，车牌颜色，车辆类型等，并记录信息。