随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统的建立是---的解决问题的方法。车牌识别设备有车牌识别---镜头和车牌识别控制器，车牌识别控制器与测量仪连接，利于图像数据的识别、交换。而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的---。停车厂、收费站、生产企业的门禁管理都有车牌识别技术的身影。

在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中，数字图像处理技术起到了重要作用。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。

车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果---适用范围更广的车牌识别系统方法，即将mean shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

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。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。2）被拍照的chao速车辆的牌照图像或被---头拍摄的视频中的图像输入到图像处理器进行图像增强和滤波等预处理操作。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---视觉效果的目的。 

常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用mean shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。2车辆行驶到停车场的入口，触发地面感应线圈（地面感应线圈是车牌识别---机的识别区域）。对于图像空间的所有像素点，在经过mean shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。