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。2）被拍照的chao速車輛的牌照圖像或被攝像頭拍攝的視頻中的圖像輸入到圖像處理器進行圖像增強和濾波等預處理操作。車牌校正是利用車牌區(qū)域的矩形序列分布同組成車牌號的字母、數(shù)字位置的分布基本一致的特征，找到了矩形序列中矩形左上角像素點排列的近似斜率，從而找出車牌區(qū)域的偏轉角度，完成車牌圖像區(qū)域的校正。

其中，車牌字符分割模塊、車牌定位模塊、字符分割模塊，這三大模塊是該課題重點研究的內(nèi)容。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽光角度等許多因素的影響，車牌識別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。該文通過系統(tǒng)交通圖像的特點對這3部分的技術進行了深入研究。車牌的定位是指在圖像中提取車輛車牌范圍內(nèi)的圖像，一旦車牌的定位系統(tǒng)有誤差將直接影響到后面字符的分割與字符的識別，這是車牌定位系統(tǒng)的關鍵所在。

牌識別系統(tǒng)，借助了牌照的定位性能，從機動車的所有圖像中找出車牌區(qū)域的地方，然后將車牌所在范圍的內(nèi)容實行定位顯示，在將定位所得的信息數(shù)據(jù)傳送到字符的識別部分。 

自從這一方法提出以來，獲得了很大發(fā)展，各國也紛紛制定智能交通發(fā)展戰(zhàn)略，目前該問題已經(jīng)成為21世紀的重要發(fā)展方向。但是，單方面而言其流程大概一致，關鍵差別在于前端采集系統(tǒng)圖像的精度，和后端的算法處理。過去的人工管理方式已經(jīng)不能適應現(xiàn)代化發(fā)展的需要，車輛的牌照自動識別系統(tǒng)是實現(xiàn)智能化管理的重要部分，也是加強車輛和交通秩序管理的重要舉措。

汽車牌照發(fā)展幾年來，已經(jīng)得到很多消費者青睞，并廣泛應用。核函數(shù)和分類設備的工作效果之間有較為密切的關系，不過等人在其研究中發(fā)現(xiàn)，其不同和工作的效果沒有太大的關聯(lián)，而起到重要作用的是因子C和其對應的參數(shù)廠。它能夠自動、實時地檢測車輛，識別汽車牌照，從而達到更高的智能化管理。車輛的牌照自動識別系統(tǒng)可廣泛安裝于車管所機動車車輛檢測線、收費站、停車場、十字路口等交通關卡處，使收費管理更科學與嚴密。