多种特征的车牌定位算法

　　针对使用单一特征在复杂场景下车牌定位效果不佳的问题，提出了一种融合了边缘、颜色、纹理等多种特征的车牌定位算法。该算法将定位过程分为假设生成和假设检验两个阶段：在假设生成阶段，使用特征点检测、形态学作为主要技术手段，利用车牌的字符纹理和颜色特征生成候选车牌；在假设检验阶段，使用灰度投影作为技术手段，利用车牌结构的固有特征验证候选并实现定位。实验结果表明：在包含实际场景的车牌图像库中，定位成功率可以达到96. 6%，精确度可以达到95. 4%，验证了多特征融合算法的合理性和有效性。