車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌定位
從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車牌區(qū)域，是車牌識(shí)別過程的一個(gè)重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會(huì)直接導(dǎo)致終識(shí)別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度，一般的車牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測(cè)車牌上下、左右邊框直線來計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計(jì)算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測(cè)到的車牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

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