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車牌識別

車牌識別整個系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符識別兩部分組成，其中車牌定位又可以分為圖像預(yù)處理及邊緣提取模塊和牌照的定位及分割模塊；字符識別可以分為字符分割與特征提取和單個字符識別兩個模塊。為了用于牌照的分割和牌照字符的識別，原始圖象應(yīng)具有適當(dāng)?shù)牧炼?，較大的對比度和清晰可辯的牌照圖象。但由于該系統(tǒng)的攝像部分工作于開放的戶外環(huán)境，商場車牌識別系統(tǒng)，加之車牌的整潔度、自然光照條件、拍攝時攝像機與牌照的矩離和角度以及車輛行駛速度等因素的影響，牌照圖象可能出現(xiàn)模糊、歪斜和缺損等嚴(yán)重缺陷，因此需要對原始圖象進(jìn)行識別前的預(yù)處理。牌照的定位和分割是牌照識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，其主要目的是在經(jīng)圖象預(yù)處理后的原始灰度圖象中確定牌照的具體位置，并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個圖象中分割出來，供字符識別子系統(tǒng)識別之用，分割的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個牌照字符識別系統(tǒng)的識別率。由于拍攝時的光照條件、牌照的整潔程度的影響，和攝像機的焦距調(diào)整、鏡頭的光學(xué)畸變所產(chǎn)生的噪聲都會不同程度地造成牌照字符的邊界模糊、細(xì)節(jié)不清、筆劃斷開或粗細(xì)不均，醫(yī)院車牌識別系統(tǒng)，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困難，進(jìn)而影響字符識別的準(zhǔn)確性。因此，需要對字符在識別之前再進(jìn)行一次針對性的處理。識別的zui終目的就是對車牌上的文字進(jìn)行識別。主要應(yīng)用的為模板匹配方法。因為系統(tǒng)運行的過程中，主要進(jìn)行的都是圖像處理，在這個過程中要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)處理，CPU要求主頻在600HZ及以上，內(nèi)存在128MB及以上。系統(tǒng)可以運行于Windows98、Windows2000或Windows XP操作系統(tǒng)下，程序調(diào)試時使用matlab

車牌識別系統(tǒng)牌照定位

自然環(huán)境下，重慶車牌識別系統(tǒng)，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評判，zui后選定一個較好的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

車牌識別

考慮到現(xiàn)有牌照的字符與背景的顏色搭配一般有藍(lán)底白字、黃底黑字、白底紅字、綠底白字和黑底白字等幾種，利用不同的色彩通道就可以將區(qū)域與背景明顯地區(qū)分出來，例如，對藍(lán)底白字這種常見的牌照，采用藍(lán)色B通道時牌照區(qū)域為一亮的矩形，牌照字符在區(qū)域中并不呈現(xiàn)。因為藍(lán)色（255，0，0）與白色（255，255，255）在B通道中并無區(qū)分，家用車牌識別系統(tǒng)，而在G、R通道或是灰度圖象中并無此便利。同理對白底黑字的牌照可用R通G通道就可以明顯呈現(xiàn)出牌照區(qū)域的位置，便于后續(xù)處理。原圖、灰度圖及其直方圖見圖2與圖3。對于將彩色轉(zhuǎn)換成灰度圖象時，圖象灰度值可由下面的公式計算：

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