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车牌识别系统的主要构成分析

目前相对多见的车牌识别系统***为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。鉴于传统基于PC平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于MCS-51单片机的车牌识别系统。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

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。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。车牌定位和分割的***度将直接影响到终的字符识别的好坏。多项式的此类函数所对应的参考数据比核函数多，所以对分类设备的工作提出了更高的要求。

车牌自动识别系统是值得深入研究的一个方向，它是当今智能交通管理技术研究的重要课题。车牌自动识别系统借助计算机这一媒介对系统的交通图像进行处理、分析和识别，从而得到汽车车牌的信息。就之前发展局势来看，该文研究的车牌自动识别系统对于当今交通发展很重要。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。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。

　车牌识别系统是当今智能交通管理技术研究的重要课题。识别、处理系统在运转过程中接收的车辆图像、车牌定位、字符分割，然后自动识别汽车牌照字符，这是车牌识别系统的***过程。该系统借助汽车牌照的wei一性来管理车辆信息。在现代交通行业发展过程中，车牌的识别体系是制约交通管理实现科技化的因素，该课题研究的车牌识别体系大大降低了交通管理工作的复杂程度。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。该系统首先需要获取车辆的图像，然后将获取的牌照图像进行分割，后实现车辆字符的识别。