车牌矫正及精定位模块

由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。

车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是单一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位

车牌的字符识别是车牌识别系统能够实现的关键因素，是对经过车牌定位和车牌字符分割后的一个个车牌字符进行识别。车牌识别系统中的字符识别与其它的字符识别相比，有其自身的特点，主要由以下方面的不同：车牌识别系统中字符的字量少，包括汉字、英文字母、数字，并且字型统一，相对于普通的汉字识别难度相对较低；从系统的实用性角度来看，作为一个实时的系统，它要求有较高的识别速度，这就决定了字符识别算法计算；同时，它还要求有很高的识别率，并且较低限度减少错误识别率。

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