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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。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。

车牌识别技术和定位系统的研究，在我国已经有十余年的发展，该系统目前应用仍处于起步阶段，清丰停车场车牌识别系统，该系统采用成熟的大规模投资还没有出现，车牌识别系统作为提高交通管理的有效工具，停车场车牌识别系统生产厂家，技术水平依然需要完善。当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，停车场车牌识别系统价格，现有识别方法无法直接应用；而且多数情况下，停车场车牌识别系统批发，同时出现多辆汽车，背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等，现有的识别方法也不能很好适应多变的环境。车牌自动采集和管理及其他相关信息流量管理，园区车辆管理，停车场管理，交jing督察和重大意义等方面，并成为信息处理技术的一个重要的研究课题。

汽车牌照的识别定位：对汽车牌照范围内的定位是识别车牌整个过程中的重点，假若汽车牌照的定位出现偏差，会直接影响后面的字符分割及字符识别效果。汽车牌照定位的关键点为纹理特征的分析定位方法，该方法在经过预处理之后对灰度图像进行扫描，经过扫描后断定包含汽车牌照的线段的待选区域，后确定此范围内的起始坐标和坐标高度以及列坐标和坐标的宽度，从而判断出整个汽车牌照的区域，这就完成了对图像中的全部汽车牌照实现了定位。