车牌自动识别技术已得到深入的研究, 并被广泛应用于交通违章监控、高速公路收费、停车场管理等领域,。车牌定位是车牌识别的前提,其一般步骤是先对图像灰度化、二值化,再做边缘提取,然后做出水平和垂直的投影,并基于波形的观测提取水平和垂直的方向的坐标,基于此提取车牌区域。该方法在光照强烈等外界干扰比较复杂的情况易出现误判。车牌定位后,需对车牌部分进行校正和识别等操作。传统的识别过程通常对原来整幅图二值化后提取出的车牌部分处理, 此种方法对于复杂背景等情况下二值化效果不好, 所以车牌部分的二值化效果也得不到很好的保证,从而导致字符定位错误, 影响识别率。面向嵌入式系统, 本文提出了基于车牌的颜色信息提取车牌的方法。鉴于色彩对阳光照射和复杂背景不敏感,考虑到车牌的底色一般是固定的色彩(如蓝色和黄色),只要提取出蓝色及黄色区域可以找出车牌的所在区域。基于 Hough 变换和双线性变换,本文进一步提出了车牌字符的快速垂直水平校正方法,从而保证了字符的正确分割。

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