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車牌的位置和車牌在圖像中的位置;對車牌字符進行分離;對車牌字符進行識別,對好字符進行分段識別,最后對車牌號進行組合.在車牌識別過程中,根據算法的不同,車牌的顏色識別是不同的,可以在上述不同的步驟中實現,并且通常與車牌識別和驗證相配合.
在自然環境中,汽車圖像背景復雜,光照不均勻.如何在自然背景中準確地確定車牌區域是整個車牌識別系統識別過程的關鍵.首先對廣泛的視頻圖像進行相關搜索,找出車牌區域的一些特征作為候選區域,然后對這些候選對象做進一步的分析和評價,最后選擇一個最佳的車牌區域,并從圖像中分離出來.
在車牌區域的位置完成后,將車牌區域劃分為單個字符,然后識別.采用垂直投影法進行字符分割.由于字符或字符的垂直方向投影字符必須在附近獲得一個局部最小間隙,并且該位置應滿足車牌字符的格式、字符、大小限制等條件.采用垂直投影法,在復雜環境下對汽車圖像進行字符分割較好.
基于模板匹配算法和人工神經網絡算法的車牌字符識別方法.基于模板匹配算法首先將字符分割后的二值化,并在數據庫模板中對字符的大小進行縮放,然后與所有模板匹配并選擇最佳匹配結果.基于人工神經網絡的算法有兩種:一是提取神經網絡分類器的特征,然后進行訓練.另一種方法是直接將圖像輸入網絡,由網絡自動實現,直到識別結果為止.
在實際應用中,車牌自動識別系統的識別率與車牌的質量和拍攝質量密切相關.該牌照的質量會受到各種因素的影響,如鐵銹污染,油漆剝落,字體顏色褪色,車牌遮擋板傾斜,突出,多牌照、假牌照,等實際拍攝的過程中也會受環境亮度、拍攝模式、行車速度等.
這些因素降低了車牌識別的識別率,是車牌識別系統的難點和挑戰.為了提高識別率,除了不斷改進識別算法外,還應尋找克服各種光照條件的方法,使采集到的圖像最有利于識別.
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