随着图像处理技术的飞速发展,汽车牌照识别技术已成为目前计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用的领域之一.汽车牌照识别技术在目前的道路安全管理系统中起到非常重要的作用,这项技术可以大大加快道路安全信息化的速度.本研究采用了orientation_region()算子对汽车车牌图像的倾斜角度进行测量,使用外接矩形旋转法对汽车牌照图像进行旋转校正.并依据上述的方法创建了一个汽车牌照识别系统.本研究基于改进的倾斜校正算法的车牌识别系统,对含有汽车牌照的图像进行灰度处理,二值化处理,车牌定位,车牌校正和字符识别.对车牌定位技术和倾斜车牌校正技术进行了改进,提高此系统应对不同环境变化的能力.经实验表明,车牌的识别率得到了显著提高.

为了提高车牌的定位率和准确性,通过对车牌特征的研究,提出一种采用颜色特征、图像处理和投影结合的定位方法。首先利用车牌的颜色特征将车牌可能区域从整幅图像中确定,再利用水平移差扫描,边缘检测对图像进行处理,并利用投影以及车牌的长宽比例相结合的方法,确定车牌具体位置。结果表明,此方法对蓝底白字车牌定位较准确,并且具有一定的鲁棒性和实时性。

针对车牌定位、动态车牌照字符识别等问题,基于计算机视觉、图像处理与模式识别技术,同时采用BP神经网络对车牌进行精确定位,并利用模板匹配法进行车牌照字符识别的设计与实现方法。该方法的识别率较高,能够满足实际应用。文中同时对识别结果误差的产生因素进行了详细的分析。

汽车牌照识别是图像识剐领域的重要研究课题。这里运用MATLAB研究车牌识剐技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分，并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法．综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理，结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。