車牌定位

車牌定位是指根據(jù)車牌圖像的區(qū)域特征來將車牌在圖像中的部分從背景圖像中分離開來，由于車牌區(qū)域在圖像特征主要包括顏色和形狀，車牌區(qū)域的顏色一般為藍(lán)色、黃色或白色，它們與圖像的背景顏色存在較大的差異。車牌的形狀一般為矩形。定位模塊的基礎(chǔ)功能，屬于在整體車輛圖像之內(nèi)探尋對應(yīng)的車牌并且進行對應(yīng)的提取操作，實際輸入的屬于整體車輛的圖像，而最終輸出的則屬于車牌位置的圖像。而車牌號在外形和排列上都存在規(guī)律性。車牌定位技術(shù)就是將上述特征經(jīng)過一定的變換與處理后，使之能作為車牌定位的依據(jù)。

在車牌識別的整個過程中，為了達到字符識別的目標(biāo)從提取的車牌圖像中分割出字符的工作室必不可少的，閥值分割，目標(biāo)與背景區(qū)別，車牌字符傾斜校正，單個字符切割以及字符的化都是圖像字符分割的主要工作。

車牌圖像閥值分割：閥值分割主要是基于像素的一種圖像分割方法，主要目的是選擇一個合適的灰度值T將圖像所有的灰度值相比較，大于T和小于T的分別歸類，在識別系統(tǒng)中圖像經(jīng)過預(yù)處理，質(zhì)量有所提高，且背景干擾不嚴(yán)重我們通常使用zui大類間方差法（Otsu法）進行分割其方法原理如下：

車牌自動辨認(rèn)系統(tǒng)產(chǎn)品的主要性能指標(biāo)是辨認(rèn)率和辨認(rèn)速度，這兩個性能指標(biāo)既可以表征一個車牌自動識別系統(tǒng)性能的好壞。車牌校正車牌校正是為了解決拍攝的車牌圖像因為角度問題，導(dǎo)致定位后的車牌傾斜，而傾斜的車牌會給車牌識別系統(tǒng)的后繼步驟增添麻煩，車牌校正是必須的。但是車輛如果嚴(yán)重chao速，攝像設(shè)備所拍到的圖像的清晰度很差，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速準(zhǔn)確的定位與識別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)。

chao速的車輛的拍照得到的圖片質(zhì)量比較差，車牌自動辨認(rèn)系統(tǒng)在車牌辨認(rèn)上的方便和快捷性比人工車牌辨認(rèn)強得多，它不僅蘊含著非常大的經(jīng)濟價值而且對社會的發(fā)展也有很大的推動作用，因此對車牌自動辨認(rèn)中的圖像處理方法的改進是很有必要的。

車牌識別技術(shù)和定位系統(tǒng)的研究，在我國已經(jīng)有十余年的發(fā)展，該系統(tǒng)目前應(yīng)用仍處于起步階段，該系統(tǒng)采用成熟的大規(guī)模投資還沒有出現(xiàn)，車牌識別系統(tǒng)作為提高交通管理的有效工具，技術(shù)水平依然需要完善。當(dāng)今許多實際應(yīng)用場合，如在繁忙交通路口臨時對欠稅費、報廢、掛失等車輛的稽查，則監(jiān)視區(qū)域比較復(fù)雜，現(xiàn)有識別方法無法直接應(yīng)用；而且多數(shù)情況下，同時出現(xiàn)多輛汽車，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等，現(xiàn)有的識別方法也不能很好適應(yīng)多變的環(huán)境。適用場合:適用于所有停車場、高速收費站、港口、海關(guān)口岸、物流園區(qū)、醫(yī)院、商場等各類出入口及各種卡口對車輛車牌識別及能脫機使用的場合。車牌自動采集和管理及其他相關(guān)信息流量管理，園區(qū)車輛管理，停車場管理，交jing督察和重大意義等方面，并成為信息處理技術(shù)的一個重要的研究課題。