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车牌字符分割主要后面的字符识别做准备，它是把车牌图像区域中的字符和数字一一地分割开，以便于后续处理中对单个字符进行识别。字符分割的方法[2]主要有：基于连通域标记的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。

车牌的字符识别

车牌字符识别是将分割开的单个字符进行匹配判断。常用的车牌字符识别方法主要有：基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。

基于模板的识别算法由于其处理速度快、识别率高的特点为大多数设计所采用。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。但是，单方面而言其流程大概一致，关键差别在于前端采集系统图像的精度，和后端的算法处理。这种算法的处理步骤是：将单个字符图像区域进行二值化并改变字符大小，使之与字符集中的字符大小相同，然后再进行匹配操作，筛选出相似首先需要有字符模板库，将待识别的字符进行二值化后，将其大小变成字符模板库中字符大小，然后与库中的字符进行匹配，以相似度的字符为终结果。因为算法简单所以算法的速度较快，只要在前期的预处理中降噪做得比较好，这种算法的识别率也相对较高，是一种简单、快速、有效的字符识别技术，商用价值较高。

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。其基本工作过程如下：

1）当行驶的车辆经过系统时，会触发系统的传感器。若系统被唤醒便会一直处于工作状态，摄像头上的传感器一旦被触发，相机便会拍下车辆图像；

2）被拍照的chao速车辆的牌照图像或被摄像头拍摄的视频中的图像输入到图像处理器进行图像增强和滤波等预处理操作；

3）由自动识别系统的检索模块对车牌图像进行搜索与检测，在定位出包含牌照字符的长方形形区域的基础上对上述矩形区域进行分割；

4）对牌照处理以后的字符进行2值化并分割出7个字符，经化后输入字符辨认系统进行对比分析。

该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，这样不仅存储空间少，而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛，它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的，这对交通发展领域有深远的影响。

文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。