车牌校正

车牌校正是为了解决拍摄的车牌图像因为角度问题，导致定位后的车牌倾斜，而倾斜的车牌会给车牌识别系统的后继步骤增添麻烦，车牌校正是必须的。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。车牌校正是利用车牌区域的矩形序列分布同组成车牌号的字母、数字位置的分布基本一致的特征，找到了矩形序列中矩形左上角像素点排列的近似斜率，从而找出车牌区域的偏转角度，完成车牌图像区域的校正。

车牌的底色检测

车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。智能停车场系统发展至今，经历了很多历程，由人工取卡进出停车场的方式逐渐地发展到蓝牙读卡远距离识别、再到现在普遍被认为进出停车场方便的车牌识别停车场系统。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。本设计采用的是RGB 模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与 RGB 模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。

该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，这样不仅存储空间少，而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛，它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的，这对交通发展领域有深远的影响。

文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。