其中,车牌字符分割模块、车牌定位模块、字符分割模块,这三大模块是该课题重点研究的内容。这些区域即为可能的车牌区域,再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析,就可以得到车牌区域。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像,一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别,这是车牌定位系统的关键所在。
牌识别系统,借助了牌照的定位性能,从机动车的所有图像中找出车牌区域的地方,智能车牌识别系统,然后将车牌所在范围的内容实行定位显示,在将定位所得的信息数据传送到字符的识别部分。
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---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。随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色,汽车的保有量也在急速增加。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,高清车牌识别系统,所以,峰峰矿区车牌识别系统,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---视觉效果的目的。
车牌定位模块:该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理,即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。字符分割算法是通过对图形的扫描确定进入到字符区域的di一个像素点的坐标和出去图像区域的di一个像素点的坐标,以这两点的坐标确定字符的大致位置以及字符的高度。在一张拍摄的车辆图像中,只有含---码的部分,对识别工作有意义,我们可以将其他区域设法除去,即从整个车辆图像中准确的找出并分离出车牌所在位置的图像,这样做的好处是可以节省系统识别时间。
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