河南濮阳大宗物流车牌识别对接系统服务为先

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。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。在现代交通行业发展过程中，车牌的识别体系是制约交通管理实现科技化的因素，该课题研究的车牌识别体系大-低了交通管理工作的复杂程度。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，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。 

常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用mean shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过mean shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。如今，车牌识别停车系统被认为是更便于管理和更快车辆交通的停车管理系统。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。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。

车牌识别系统的主要构成分析

目前相对多见的车牌识别系统-为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。随着现代管理方法的进步和科学技术的发展，社区用户对车辆管理的要求越来越高。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的定位程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，终则属于有关的字符识别操作

对于车牌本身是一连串的字符，不容易识别，因此，首先需要对字符进行分割，将一连串的字符分割成一个一个的字符。分割过的字符具有了字符的大致位置以及字符的高度。我们采取这样的方法确定字符的左右坐标和宽度，就可以对字符进行分割。本文中采用了字符分割算法对车牌的字符进行分割。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。对于图像空间的所有像素点，在经过meanshift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。我们采取同样的方法确定字符的左右坐标和宽度。在确定了字符的高度和宽度之后，对字符进行分割。