車(che)(che)牌是(shi)車(che)(che)輛(liang)的(de)標識，就像市民的(de)身份一樣。車(che)(che)牌識別系(xi)統(tong)能夠自動獲(huo)取車(che)(che)輛(liang)行駛過程中(zhong)的(de)動態數據，準確識別車(che)(che)牌字符，并快(kuai)速判斷(duan)和(he)處理。基于(yu)機器(qi)視覺的(de)車(che)(che)牌識別系(xi)統(tong)主要包括(kuo)圖像采集與處理、車(che)(che)牌定(ding)位、字符分割與識別等幾個部分。

機器視覺系統的主(zhu)要(yao)(yao)功能是將目標轉(zhuan)(zhuan)換(huan)(huan)為圖(tu)(tu)像(xiang)信號(hao)(hao)，再由圖(tu)(tu)像(xiang)處(chu)理系統轉(zhuan)(zhuan)換(huan)(huan)為數字信號(hao)(hao)。根(gen)據這些信號(hao)(hao)，執行各(ge)種操作以提取對象(xiang)的特(te)征(zheng)以進行比較。然后，基于機器視覺的車(che)(che)牌(pai)(pai)識(shi)別(bie)系統可(ke)以將車(che)(che)牌(pai)(pai)圖(tu)(tu)像(xiang)從模擬信號(hao)(hao)轉(zhuan)(zhuan)換(huan)(huan)為數字信號(hao)(hao)，通過圖(tu)(tu)像(xiang)處(chu)理對車(che)(che)牌(pai)(pai)圖(tu)(tu)像(xiang)進行增強或變換(huan)(huan)，突出車(che)(che)牌(pai)(pai)的主(zhu)要(yao)(yao)特(te)征(zheng)，為車(che)(che)牌(pai)(pai)定位(wei)的下一步打(da)下良(liang)好的基礎。

車牌(pai)(pai)定(ding)位(wei)是基(ji)于機器(qi)視(shi)覺的(de)(de)車牌(pai)(pai)識別系統的(de)(de)關(guan)鍵和難點。噪聲會影響定(ding)位(wei)精度。主要包括(kuo)圖(tu)像(xiang)預(yu)(yu)處理(li)、車牌(pai)(pai)粗(cu)(cu)定(ding)位(wei)、車牌(pai)(pai)精確定(ding)位(wei)等(deng)過(guo)程。圖(tu)像(xiang)預(yu)(yu)處理(li)主要是對已經成為電(dian)信(xin)(xin)號的(de)(de)信(xin)(xin)息進(jin)行(xing)區(qu)分(fen)，去除(chu)信(xin)(xin)號中(zhong)的(de)(de)噪聲和雜質信(xin)(xin)號，并對文本格式進(jin)行(xing)規范化，使得(de)到的(de)(de)信(xin)(xin)息清晰。車牌(pai)(pai)粗(cu)(cu)定(ding)位(wei)部分(fen)的(de)(de)作用是粗(cu)(cu)略地選擇幾個候選車牌(pai)(pai)區(qu)域(yu)(yu)進(jin)行(xing)判斷和識別，從(cong)(cong)而縮小判斷范圍進(jin)行(xing)準確定(ding)位(wei)。車牌(pai)(pai)的(de)(de)精確定(ding)位(wei)可以從(cong)(cong)候選區(qu)域(yu)(yu)中(zhong)確定(ding)真實(shi)區(qu)域(yu)(yu)并給(gei)出相(xiang)應(ying)的(de)(de)坐(zuo)標(biao)

車牌(pai)字(zi)符(fu)分(fen)割就是從整個(ge)(ge)圖像中分(fen)割出車牌(pai)區域中的(de)(de)每個(ge)(ge)字(zi)符(fu)，使其(qi)成為單個(ge)(ge)字(zi)符(fu)進(jin)行字(zi)符(fu)識(shi)別(bie)(bie)。字(zi)符(fu)識(shi)別(bie)(bie)是基于機器視(shi)覺的(de)(de)車牌(pai)識(shi)別(bie)(bie)系統的(de)(de)一個(ge)(ge)重要目的(de)(de)。它將對(dui)前面各(ge)個(ge)(ge)環節得到的(de)(de)結(jie)果(guo)進(jin)行識(shi)別(bie)(bie)，得到清晰準確的(de)(de)車牌(pai)字(zi)符(fu)。