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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。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。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。 

车牌校正

车牌校正是为了解决拍摄的车牌图像因为角度问题，导致定位后的车牌倾斜，而倾斜的车牌会给车牌识别系统的后继步骤增添麻烦，车牌校正是必须的。为了进一步提高车牌识别的准确性，有必要确保在正常情况下可以平稳地提升和释放注册车辆，以避免因识别错误而对临时停车收费或减少费用。车牌校正是利用车牌区域的矩形序列分布同组成车牌号的字母、数字位置的分布基本一致的特征，找到了矩形序列中矩形左上角像素点排列的近似斜率，从而找出车牌区域的偏转角度，完成车牌图像区域的校正。

图像预处理模块：是指车牌识别系统对所拍摄的汽车图像进行灰度化和边缘检测处理。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀，光线强度也是不断变化的，特别是有chao速情况，在此条件下，被摄像机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的，为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理；除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。为了方便车辆的进出，提高车辆的交通速度，确保公司的安全，公司***近新增了自动车牌识别系统。

如果外国车辆进入，停车场管理系统将提示未经授权的车辆，禁止进入，并且车辆信息需要在进入之前进行登记，这大大提高了***车辆的安全性。离线版停车场管理系统结构简单，性能***，安装，维护和使用方便。如今，车牌识别停车系统被认为是更便于管理和更快车辆交通的停车管理系统。由于其高识别率和快速访问，因此受到许多用户的青睐。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。但是，为了更好地管理停车场和停车难度，停车场系统不断升级，功能也在不断增加。当然，车牌识别技术也不能落后。在目前的互联网趋势下，车牌识别系统将具有巨大的优势。市场和前景也将为停车场系统的管理带来很多便利！