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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。字符识别中对特征值的选取是非常重要的，特征值选取的好坏直接关系到识别的准确度。 

其中，车牌字符分割模块、车牌定位模块、字符分割模块，这三大模块是该课题重点研究的内容。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像，一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别，这是车牌定位系统的关键所在。无人值守势必要求改变原先需要人工干预处理的过程，通过更加智能化的方式来替代和解决。

牌识别系统，借助了牌照的定位性能，从机动车的所有图像中找出车牌区域的地方，然后将车牌所在范围的内容实行定位显示，在将定位所得的信息数据传送到字符的识别部分。 

三大优点，轻松无忧1，快速访问，无需等待？入口处的摄像头采用智能传感技术，快速记录和识别车牌号码并自动通过，为车主节省宝贵的时间。 2，降低噪音，舒适生活?????等待很容易让人心烦意乱。当我在高峰时段回到社区的角落时，我遇到了一条长长的汽车龙，喇叭声开始响起，这不可避免地成了一种道路疾病！车辆识别系统拒绝社区门外的长车并减少喇叭噪音。 3，安全，贴心护理??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。?识别速度快速准确。有效实现自动比对报警，为防盗等提供可靠信息。明智地区分车主和外国车辆，加强对外部车辆的控制，增强的安全性。