***的***与校正

本章主要描述的是对已有******方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的***识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到***识别系统，然后在此基础上对***进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。***图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。主要的原因是在获取***图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。 

***的规格，参照公an部在年发布的《中国人民共和国机动车号牌》，中国现行的***制度之中，存在四类牌照，按照底色和字色分别为：蓝白、黄黑、白黑或红、黑白。而边框则包括黑、白两类色彩。***识别装置安装在出入口处，记录***号和车辆出入时间，并与自动门和栏杆机的控制装置相结合，实现车辆的自动管理。国内的***体系较为复杂，但实际的尺寸、间距等参数基本一致。基于形态学和边缘检测的******方法。而目前实际采用的切分方式，其一为以垂直投影作为核心的方式；其二为以连通域作为核心的处理方案。

其中，***字符分割模块、******模块、字符分割模块，这三大模块是该课题***研究的内容。本文采用识别方法是***网络，通过构造一个三层的***网络对分割的字符进行识别。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。***的***是指在图像中提取车辆***范围内的图像，一旦***的***系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别，这是******系统的关键所在。

牌识别系统，借助了牌照的***性能，从机动车的所有图像中找出***区域的地方，然后将***所在范围的内容实行***显示，在将***所得的信息数据传送到字符的识别部分。