車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。Sobel邊緣檢測(cè)算子：這樣使得Sobel算子對(duì)噪聲有抑制作用，因此不會(huì)出現(xiàn)很多孤立的邊緣像素點(diǎn)，不過Sobel算子對(duì)邊緣的定位不是很精1確，圖像的邊界寬度往往不止一個(gè)像素，不適合對(duì)邊緣定位準(zhǔn)確性要求很高的應(yīng)用。與Prewitt相似，Sobel算子也是通過像素平均來實(shí)現(xiàn)的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它們都不是各向同性的，所以它們檢測(cè)出來的邊緣并不是完全連通的，會(huì)有一定程度的斷開。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。車牌字符識(shí)別算法的研究?；谀０迤ヅ涞淖址R(shí)別算法該算法的步驟是，首先建立模板庫(kù)，將待識(shí)別的字符進(jìn)行二值化并將其歸1一化操作，然后作為輸入模式的字符與所有的模板進(jìn)行匹配，后選擇1佳匹配作為結(jié)果。算法的優(yōu)點(diǎn)是，在預(yù)處理后的圖片質(zhì)量較高、車牌的傾斜程度較低、車牌的紋理特征清晰的情況下，這種算法識(shí)別的準(zhǔn)確率較高，但是對(duì)字符細(xì)節(jié)信息的忽略導(dǎo)致了在識(shí)別相似字符時(shí)容易出錯(cuò)。

車牌識(shí)別過程中，汽車道閘系統(tǒng)，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。牌照定位自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，后選定一個(gè)1佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

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