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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。字符识别：对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性，分类之后与数据库中标准的字符进行比对，***后识别出字符的图像，这是字符识别的整个过程。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。 

随着社会的发展进步，车牌识别已经逐渐的发展成为智能交通系统中较为重要的组成部分，也是收费系统防止作bi的重要手段，更是高速系统自动化收费系统必须解决的关键问题，主要的目的是可以从图像中自动提取出车牌的图像，分割字符图像，实现对车牌信息的识别和比对。它运用车牌是车辆身份的标识的思想概念来智能识别和统计车辆，涉及图像的处理、理解和记录等技术。它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题，更是交通管理智能化的关键技术之一。目前，国内外都致力于这方面的研究，如模版匹配，神经网络，小波变换等，也都取得了较好的研究成果。

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。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的定位程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，***终则属于有关的字符识别操作。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。

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。 

现在车牌识别系统广泛应用于社区停车场，景点，办公楼，商业综合体等。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。每个地方都有自己的解决方案。社区停车场，您可以使用车牌识别结算方案。通过有效管理业主的月租车，物业员工的内部车辆和来访车辆，社区每月租车可以自动进出，车辆可以按时收费，提高社区车辆管理效率！车牌识别收费系统管理入口和出口车辆的权利和费用，并且根据车牌号码授权固定车辆。一旦车牌号码到期，则禁止入场，并且必须续签授权。临时车辆根据车牌识别时间收费，没有有效期判断。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。