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車牌識別

車牌識別整個系統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，原始圖象應具有適當的亮度，較大的對比度和清晰可辯的牌照圖象。但由于該系統的攝像部分工作于開放的戶外環境，商場車牌識別系統，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，牌照圖象可能出現模糊、歪斜和缺損等嚴重缺陷，因此需要對原始圖象進行識別前的預處理。牌照的定位和分割是牌照識別系統的關鍵技術之一，其主要目的是在經圖象預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，供字符識別子系統識別之用，分割的準確與否直接關系到整個牌照字符識別系統的識別率。由于拍攝時的光照條件、牌照的整潔程度的影響，和攝像機的焦距調整、鏡頭的光學畸變所產生的噪聲都會不同程度地造成牌照字符的邊界模糊、細節不清、筆劃斷開或粗細不均，醫院車牌識別系統，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困難，進而影響字符識別的準確性。因此，需要對字符在識別之前再進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行識別。主要應用的為模板匹配方法。因為系統運行的過程中，主要進行的都是圖像處理，在這個過程中要進行大量的數據處理，CPU要求主頻在600HZ及以上，內存在128MB及以上。系統可以運行于Windows98、Windows2000或Windows XP操作系統下，程序調試時使用matlab

車牌識別系統牌照定位

自然環境下，重慶車牌識別系統，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，zui后選定一個較好的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。

車牌識別

考慮到現有牌照的字符與背景的顏色搭配一般有藍底白字、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域與背景明顯地區分出來，例如，對藍底白字這種常見的牌照，采用藍色B通道時牌照區域為一亮的矩形，牌照字符在區域中并不呈現。因為藍色（255，0，0）與白色（255，255，255）在B通道中并無區分，家用車牌識別系統，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出牌照區域的位置，便于后續處理。原圖、灰度圖及其直方圖見圖2與圖3。對于將彩色轉換成灰度圖象時，圖象灰度值可由下面的公式計算：

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