车牌定位方法综述
一种复杂环境中的车牌定位算法
一种复杂环境中的车牌定位算法车牌定位是智能交通系统中重要的一环，它是车辆识别系统的关键步骤。
然而，在复杂环境中，如光线不均匀、天气恶劣或者车辆位置和角度变化较大时，车牌定位变得尤为困难。
因此，为了提高车牌定位的准确性和鲁棒性，在这种复杂环境下，可以采用以下算法。
首先，可以通过颜色特征进行车牌定位。
车牌通常具有特定的颜色，例如蓝色、黄色或者绿色等。
因此，可以使用颜色分割算法来提取图像中的车牌区域。
该算法首先根据颜色阈值将图像分割为不同的颜色区域，然后通过形态学操作来滤除小的非车牌区域。
最后，根据车牌的特定形状和比例进行筛选和检测。
其次，可以利用边缘检测算法来进行车牌定位。
边缘检测可以识别图像中的边缘信息，而车牌通常具有较为明显的边缘。
可以采用经典的边缘检测方法，如Canny算子，对图像进行边缘提取。
然后，根据车牌的特定形状和比例进行车牌候选区域的筛选。
此外，可以采用模板匹配的方法进行车牌定位。
模板匹配是一种基于相似度的匹配算法，可以在复杂背景下识别车牌。
首先，需要采集车牌图像的样本，然后使用特定的特征提取算法，如卷积神经网络（CNN），将车牌样本转换为特征向量。
接下来，对于待检测图像，也使用同样的特征提取算法，将图像转换为特征向量。
最后，通过计算图像特征向量与车牌样本特征向量之间的相似度来判断是否为车牌区域。
最后，可以结合多种算法进行车牌定位。
由于复杂环境下的车牌定位问题具有较高的难度，单一算法往往无法满足要求。
因此，可以采用多种算法的组合，例如，先通过颜色分割算法提取初始车牌区域，然后再使用边缘检测和模板匹配算法进行进一步的筛选和确认。
综上所述，复杂环境中的车牌定位算法可以结合颜色分割、边缘检测、模板匹配等多种方法。
同时，对于车牌定位的准确性和鲁棒性，还需要考虑光照变化、天气条件等因素，并采用适当的预处理和参数调整方法来提高算法的性能。
汽车车牌定位识别概述
汽车车牌定位识别概述汽车车牌定位识别技术的发展得益于计算机视觉技术的进步和硬件设备的不断更新。
自从20世纪80年代末期开始，随着计算机技术的发展，人们开始研究如何利用计算机自动识别车牌。
最初的方法是通过车牌字符的特征提取和模式匹配来实现，但是这种方法在实际应用中存在一些问题，比如对于光照条件、角度和车辆速度的不同会导致识别结果的准确度下降。
随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的发展，汽车车牌定位识别技术得到了显著的进步。
CNN可以通过学习大量的车牌图像来自动提取图像特征，并通过训练模型来识别不同类型的车牌。
这种方法不仅可以提高识别的准确性，还可以适应不同的光照和角度条件。
汽车车牌定位识别技术的应用非常广泛。
首先，在交通安全领域，汽车车牌定位识别可以帮助交警自动检测和记录违反交通规则的车辆，比如闯红灯、超速等。
这种技术可以大大提高交通管理的效率和准确性，减少人为差错。
其次，在停车场管理中，汽车车牌定位识别可以帮助自动识别道闸前的车牌信息，实现自动出入场的管理。
这不仅方便了车辆的出入，还可以提高停车场的管理效率。
另外，在安防领域，汽车车牌定位识别可以帮助监控系统自动追踪和识别特定车辆的位置和行动轨迹，有助于犯罪侦查和预防。
汽车车牌定位识别技术通常包括以下几个步骤。
首先，对车辆图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等。
然后，利用目标检测算法来定位车牌的位置，常用的方法包括边缘检测、颜色分割等。
接下来，对定位到的车牌进行字符分割，将车牌中的字符单独分离出来。
最后，利用字符识别算法对分割后的字符进行识别，常见的方法包括模板匹配、字符特征提取等。
虽然汽车车牌定位识别技术已经取得了很大的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，不同车牌的形状和颜色差异较大，车牌的角度和光照条件也会导致识别的准确性下降。
其次，特定地区的车牌字符种类较多，字符的形状和位置也有差异，这对识别算法提出了更高的要求。
基于车牌底色识别的车牌定位方法
车牌底色识别技术在车牌定位中的应用1. 背景介绍在现代社会中，随着汽车数量的增加，交通管理日益成为人们关注的焦点。
车牌识别技术作为交通管理中的重要一环，越来越受到人们的重视。
其中，基于车牌底色识别的车牌定位方法，由于其高效、准确的特点，受到了广泛的关注和应用。
2. 车牌底色识别技术原理车牌底色识别技术是基于计算机视觉和图像处理技术的应用。
其原理是通过摄像头采集到的车辆图像，利用图像处理算法提取车牌底色特征，进而对车牌进行定位和识别。
通过对车牌底色特征的提取和分析，可以实现对车牌的快速、准确的定位和识别，从而为交通管理提供了重要的数据支持。
3. 车牌底色识别技术的优势相比传统的车牌定位方法，基于车牌底色识别的方法具有以下几点优势：3.1 高效性：利用计算机视觉和图像处理技术，能够实现对车牌底色的快速、准确提取，从而实现车牌的快速定位。
3.2 准确性：通过对底色特征的分析，能够较为准确地识别车牌，避免了传统方法中识别错误的情况。
3.3 适用性：车牌底色识别技术适用于不同光照条件和天气环境下的车牌定位，具有一定的稳定性和鲁棒性。
4. 车牌底色识别技术的应用车牌底色识别技术已经在交通管理、智慧城市建设等领域得到了广泛应用。
以智能交通管理为例，通过车牌底色识别技术，能够实现对车辆的快速通行、违章车辆的准确识别等功能，从而提高了交通管理的效率和精准度。
5. 个人观点和理解对于基于车牌底色识别的车牌定位方法，我认为这种技术在现代交通管理中具有重要的意义。
其高效、准确的特点，使得交通管理能够更加智能化、精细化。
但也需要重视对个人隐私的保护，避免信息泄露和滥用的情况发生。
总结回顾通过本文的介绍和分析，我们了解了基于车牌底色识别的车牌定位方法在交通管理中的重要应用。
通过对车牌底色特征的提取和分析，能够实现对车牌的快速、准确的定位和识别，为交通管理提供了重要的数据支持。
我们也需要充分考虑个人隐私的保护，确保技术的应用在保护隐私的前提下发挥最大的作用。
车牌识别（一）-车牌定位
车牌识别（⼀）-车牌定位在对车牌识别过程中，常⽤的⽅法有：基于形状、基于⾊调、基于纹理、基于⽂字特征等⽅法。
⾸先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以⽬的转化为寻找矩形特征，常常是利⽤车牌长宽⽐例特征、占据图像的⽐例等。
基于⾊调，国内的车牌往往是蓝底⽩字，可以采⽤图像的⾊调或者饱和度特征，进⼊⽣成⼆值图，定位车牌位置。
基于纹理特征⾃⼰还没有基础到。
基于⽂字特征往往是根据⽂字轮廓特征进⾏识别，原理是基于相邻⽂字轮廓特征、⽐例进⾏定位车牌位置。
⼀、图像⼆值化正如前⾯⽂章所⾔，⾸先进⾏获取图像⼆值化特征，本⽂采取了根据图像亮度特征，提⾼对⽐度，进⾏可以清晰获取⽂字的图像，为下⼀步的⽂字轮廓识别打好基础。
1.1 算法流程伪代码1、图像转化为HSV图像，获取V通道图像2、提⾼对⽐度3、V图像⾼斯滤波，去除噪声4、图像⼆值化程序源码：def get_colorvalue(image):height, width, shape = image.shapeimage_hsv = np.zeros((height,width), np.uint8)image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)image_hue, image_saturation, image_value = cv2.split(image_hsv)return image_valuedef enhance_contrast(image):kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))img_tophat = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT,kernel)img_blackhat = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)image_plus_tophat = cv2.add(image, img_tophat)image_plus_blackhat_minus_blackhat = cv2.subtract(image_plus_tophat, img_blackhat)return image_plus_blackhat_minus_blackhatdef preprocess(srcimage):image_value = get_colorvalue(srcimage)image_enhance = enhance_contrast(image_value)image_blur = cv2.GaussianBlur(image_enhance, (5,5), 0)# _, image_binary = cv2.threshold(image_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)_, image_binary = cv2.threshold(image_blur, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY )cv2.imwrite('image_binary.png',image_binary)return image_binary1.2 算法分析在实验中在获取通道图像时，发现可以利⽤图像饱和度图像进⾏定位。
常用的车牌识别算法
常用的车牌识别算法包括以下几种：
1. 车牌定位算法：用于确定车辆图像中车牌的位置。
这种算法通常会使用图像处理技术，如梯度信息投影统计、小波变换、车牌区域扫描连线算法等，以识别图像中的车牌区域。
2. 字符分割算法：在车牌定位后，需要将车牌中的字符进行分割。
这种算法通常会使用图像处理技术和机器学习算法，如基于深度学习的字符分割算法，以准确地将各个字符分割开来。
3. 字符识别算法：用于识别分割后的字符。
这种算法通常会使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），以对字符进行分类和识别。
4. 神经网络识别算法：大规模神经网络识别算法是一种深度学习算法，它能够同时处理车牌定位和字符识别两个任务，具有更高的准确性和鲁棒性。
5. 启发式车牌定位算法：综合利用了图像处理技术和机器学习算法，以提高车牌定位的准确性。
这种算法通常会使用一些特征选择方法，如SVM、HOG等，以将车牌区域和非车牌区域进行区分。
6. 角度偏差和光照波动控制算法：在车牌定位和字符识别过程中，车辆的角度偏差和光照波动会影响算法的准确性。
这种算法通常会使用一些图像处理技术，如滤波、归一化等，以减小这些因素的影响。
这些算法在车牌识别过程中相互配合，以实现准确的车牌识别。
一种实用的车牌定位方法
（ ｐ ｒｍｅ ｔ ｈ ｓ ｓａ ｄＥｎ ｉｅｒ ｇＴ ｃ ｎ ｌｇ ， ｉ ｕ ｎＵｎｖ ｒｉ ｔ ｎ ｃｅ ｃ Ｓｃ ｕ ｎ Ｄａｈ ｕ ６ ５ ０ ） Ｄｅ ａｔ ｎ Ｐ ｙｊ ｎ ｇｎ ｅｉ ｅｈ ｏｏｙ Ｓｃ ａ ｉｅｓｔ ｏ Ａｒ ａ ｄＳ ｉｎｅ ｉｈ ａ ｆ ｏ ｃ ｎ ｈ ｙｆ ｓ ｚｏ ３ ００
ｃｍｍ ｎｌ ｅ ｓ ｌｔ． ａｅ ｎｔｅｒｓｌ ｆｉａｅｐｏｅｓｎ ｎ ｈ ｅ ｕｅｏ ｅｌ ｅｓ ｌｔ， ｅｍ ｋ ｈ ｏ ｚｎａ ｒｊｃｉｎａ ｄｖｒｃｌ ｏ ｏ ｉ ｎｅｐａｅ Ｂ ｓｄｏ ｈ ｅｕｔ ｏ ｇ ｒｃｓｉｇａ ｄｔｅｆａ ｒ ｆｔ ｉ ｎｅｐａｅ ｗ ａ ｅｔｅｈ ｒ ｏｔ ｐｏｅｔ ｎ ｅｔ ａ ｃ ｓ ｍ ｔ ｈ ｃ ｉ ｌ ｏ ｉ ｐｏ ｃｉ ｆ ｈ ｃｎｅｐａ ａｎｔｅａｅ ｆ ｈ ｃｎｅｐａ ｆ ｒｈ ｒｔ ａｍ ｎ ｆｈ ｏｌ ｔ ｇｅｏ ｅｃｒ ｒｊ ｔ ｎｏ ｅｌ ｅｓ ｌｔ ｔ ｇｉ ｒａｏ ｅｌ ｅｓ ｌｔ ａｔ ｅｐｅｒ ｔ ｅ ｔ ｅｃｌ ｃｅ ｉ ｅ ｏ ｔ ｉ ｅｏ ｈ ｔ ｉ ｅ ｅｔ ｅ ｏｔ ｅ ｄ ｍａ ｔ ａ． ｆｈ
二值化后 图像 的分析 ． 除车牌 定位 中的干扰 ， 而更 为准确地定位 出车牌 的位置 。 排 从
【 关键词 】 车牌 定位 ： 灰度化 ； 增强罔 像二值化 ； 滤波 图像 图像
Ａ ｉ ｄ ｆ ｐ ａ ｔｃ ｌｍ ｅ ｈ ｄｓｏ ｉ ｅ ｓ ｌ ｔ ｏ ａ ｏ ｋ ｎ ｏ ｒ ｃ ｉａ ｔ ｏ ｆ ｌ ｎ ｅ ｐ ａ ｅ ｌ ｃ ｔ ｎ ｃ ｉ ＬＩ Ｕ Ｎｉ
ｌ ｅ ｓ ｌ ｔ ｔ ｇ ，ａ ｓ ｒｅ ｆ ｉ ｇ ｏ ｅ ｓｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｈ ｓ ｂ ｅ ｏ ｅ ｉ ｈ ｅ ｉ ｌ ｍａ ｅ ｈ ｔ ｅ ｒ ｃ ｉ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ｆ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｏ ｈ ｉ ｅ ｅ ｐ ａ ｅ ｓ ａ ｅ ｅ ｉ ｓ ｏ ｍａ ｅ ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ａ ｅ ｎ ｄ ｎ ｎ ｔ ｅ ｖ ｈ ｃ ｅ ｉ ｇ ｓ ｔ ａ ｗ ｅ ｅ ｖ ｄ，ｎ ｓｓ ｏ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｔ ｅ ｅ ｌ ｆ
车牌定位的论文
第三章车牌定位3.1车牌定位的主要方法所谓车牌定位算法是指在实际拍摄的图像中确定车牌区域的位置以便提取分割出车牌区域图像的问题。
牌照的快速准确定位是车牌自动识别技术中非常关键的一步，是典型的图像分割问题，因此定位方法与车牌特征和图像处理技术是分不开的。
经典的车牌定位分割算法包括从简单的灰度阈值方法、频域和空间分割方法到复杂的连接元素方法以及Hough变化法等，在背景较复杂和光照不均匀条件下，这些方法难以取得令人满意的分割效果。
近年来，人们针对这种情况，提出了各种各样的定位算法。
目前没有一个标准图像数据库来评价无限制条件车牌定位算法的性能，这个问题的研究目前刚刚起步。
3.1.1基于直线检测的方法这类方法一般采用Hough变化等方法来检测直线（车牌周围边框形成）。
利用车牌形状特性来定位车牌，在实际运用中忧郁光照不均匀等影响和摄像机畸变，曝光不足和动态范围太窄等原因，导致图像存在伪影，加上车牌上的灰尘、脏污等使形状特性表现的不明显，从而影响定位效果，此外传统的Hough变换法应用在车牌定位中，只是单纯的进行直线的检测，没有和车牌形状特性结合起来，而且Hough空间与原图像空间不是一一对应的，由Hough 空间中检测到的特征点无法确定出车牌轮廓的起始位置，无法避免直线干扰的问题，因此在有直线干扰时及未进行边框提取时的可能性会大大增加。
Hough变化计算量较大，对于边框不连续的实际车牌，需要附加量加大的运算。
3.1.2 基于阈值化的方法图像经过阈值化得到一个字符和背景分离的二值图像是这类方法的特点。
目前已经提出了多种阈值化策略，但简单算法二值化效果不好，复杂算法计算时间长、计算量大限制了实际应用。
3.1.3 基于灰度边缘检测方法此类方法通常利用车牌区域局部对比度明显和灰度有规律变化的纹理特征来定位。
中国车牌类型较多，在不同光照条件下车牌对比度更加不一，需要进行图像增强处理，还要考虑图像中与车牌特征非常相似的非车牌区域的排除问题。
车牌定位常见方法介绍与分析
多媒体技术及其应用
本栏目责任编辑： 唐一东
（ ５） 对侯选字符块进行分析与分解， 以确定真正的字符块， 进而提取牌照区域。
４ 各种车牌定位方法的比较
到目前为止国内外的科研人员针对车牌定位已提出了多种方法， 他们有一定的优点， 但也有不足之处。 ４．１ 基于纹理分析的定位方法
该算法对于牌照倾斜或变形以及光照不均、偏弱或偏强有很好的效果 ， 但对噪声敏感， 对于背景复杂的图像可以结合垂直投影 的方法来得到真正的车牌区域， 该区域同时具备以下特点：
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｔｅｘｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ；ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ；ｗａｖｅｌｅｔ ａｎａｌｙｓｉｓ； ｃｏｌｏｒ ｆｅａｔｕｒｅ
１ 引言
车辆牌照识别（Ｃａｒ Ｌｉｃｅｎｓｅ ＰｌａｔｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ＣＬＰＲ） 是实现智能交通系统的关键技术， 在交通系统管理中有着不可替代的作用。 其任务是处理、分析汽车牌照图像， 自动识别汽车牌号。可用于检索车辆的各种重要信息， 记录车辆的违章或用于收费等。其核心技 术在近年有了飞速的发展， 但在提高识别正确率及系统稳定性方面仍然是一个研究热点。在 ＣＬＰＲ 系统中， 主要分车牌定位、字符 切分和字符识别 ３ 部分， 其中车牌定位是系统的关键， 其定位正确率将大大影响整个系统的最终识别性能。目前车牌定位的方法多 种多样， 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法， 基于边缘检测的方法， 基于数学形态学定位， 基于小波分析定位以及基于彩色 图像定位等。 这些方法各有所长。
多媒体技术及其应用
本栏目责任编辑： 唐一东
车牌定位常见方法介绍与分析
车牌识别算法详细设计
车牌识别算法详细设计首先是车牌定位。
车牌定位的目标是从图像中准确地定位出车牌的位置。
这一步骤主要包括图像预处理、边缘检测和车牌区域定位三个过程。
图像预处理主要是对原始图像进行增强和去噪处理，以提高车牌的显著性。
常用的预处理方法包括灰度化、直方图均衡化、高斯模糊等。
边缘检测是通过检测图像中的边缘信息，找出可能是车牌边缘的区域。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
通过边缘检测，可以找到一些具有明显边缘的区域。
车牌区域定位是通过对边缘信息进行处理，找出符合车牌特征的区域。
一般可以通过设定一些阈值和条件，来选择符合车牌尺寸和形状的区域。
可以使用像素连通分量、形状检测等方法来进行车牌区域的定位。
接下来是字符分割。
字符分割的目标是将定位到的车牌区域分割成单个字符。
这一步骤主要包括二值化、字符连接和字符分割三个过程。
二值化是将车牌区域的图像转换为二值图像，以便进一步处理。
可以使用灰度阈值分割或基于颜色的分割方法进行二值化处理。
字符连接是通过连接相邻的字符轮廓，将字符的各个部分连接起来，形成完整的字符。
常用的字符连接方法有连通区域分析、基于宽度的字符连接等。
字符分割是通过对连接后的字符进行切割，将字符分割成单个的字符。
可以使用统计特征、基于距离的分割等方法进行字符的分割。
最后是字符识别。
字符识别的目标是对分割出的单个字符进行识别。
这一步骤主要包括特征提取和分类识别两个过程。
特征提取是从分割出的字符图像中提取出有区分度的特征，以供后续的分类识别使用。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、梯度直方图、字母轮廓等。
分类识别是将提取出的特征与已知字符模板进行比较，找到最相似的字符进行识别。
常用的分类识别方法有模板匹配、神经网络、支持向量机等。
综上所述，车牌识别算法主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个步骤。
这些步骤通过一系列的图像处理和特征提取方法，对车牌图像进行处理和分析，并最终实现车牌的识别和提取。
车牌定位
3．1车牌区域定位3．1．1定位算法研究车牌定位是车牌识别系统的一项关键技术，也是难点之一。
因为现场采集的车辆图像受环境影响，采集的车辆图像质量波动较大，同时存在其它字符区域的干扰，使得真实车牌区域难以准确定位。
第二章中已经采用图像滤波、二值化、边缘检测等预处理方法增强图片效果，本章主要解决车辆图像中准确定位车牌区域的问题。
车牌图像的定位处理算法，常用的有以下几种：1．基于纹理特征的车牌定位法车辆图像随拍摄环境的变化而不同，然而车辆牌照具有不因外部条件变化而改变的特征。
车牌内有多个基本成水平排列的字符，字符和牌照底在灰度值上存在跳变，因而车牌这个矩形区域(包括边缘)有丰富的边缘存在，呈现出规则的纹理特征。
在传统的基于灰度分割技术上，这些特征为车牌定位研究提供了切实可行的依据。
基于纹理分析的方法利用车牌区域内字符纹理丰富的特征定位车牌，它对于光照偏弱、偏强、不均匀性、牌照倾斜和变形等情况不敏感。
但该方法应用于背景复杂的图像时，容易把一些纹理分布较丰富的非车牌区域定位进来，产生包含车牌在内的车牌候选区域，这是纹理分析方法的缺陷。
2．基于神经网络的定位算法利用神经网络来定位车牌是一类较为常见的方法。
本算法的基本步骤和各模块的功能如下：(1)神经网络训练模块：收集一定数量的车牌图像样本，归一化后输入至BP神经网络进行训练，达到预定的正确率后，训练结束。
本模块将获得一个对车牌敏感的BP神经网络。
(2)图像预处理模块：提取车牌前，对图像进行预处理；抑制噪声，提高图片质量。
(3)车牌定位模块：利用训练好的神经网络在图像中搜索车牌区域，定位车牌。
本方法的特点是从车牌区域特征来判别牌照，因此在搜索时会重点考虑以下表面特征(如边缘、对比度、纹理等)而忽视图像区域的内容。
有用信号的特征有时会误导搜索，如果因为定位模块忽视了非牌照区域包含的车牌特征信号点，将这些区域送入后续步骤将会影响车牌字符识别。
4基于特征统计的车牌定位基于特征统计的车牌定位利用车牌区域的结构特征和字符纹理特征。
车牌定位算法综述
摘要: 车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题，许多学者研究发展多种车牌定位算法。
简要介绍和比较了目前比较常见的几种车牌定位方法进行了。
车牌识别LPR(License Plate Recogniti ON)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像，定位、分割牌照字符，最后自动识别牌照上的字符。
为了保证汽车车牌识别系统能在各种复杂环境下发挥其应有的作用，识别系统必须满足以下要求:(1)鲁棒性:在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。
(2)实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。
车牌识别技术的关键在于车牌定位、字符分割和字符识别三部分，其中车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个LPR系统识别率的主要因素，是车牌识别技术中最为关键的一步。
目前车牌定位的方法多种多样, 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于彩色图像定位等，这些方法各有所长。
1、车牌目标区域特点车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断牌照，将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。
车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。
从人的视觉角度出发，我国车牌具有以下可用于定位的特征:(1)车牌底色一般与车身颜色、字符颜色有较大差异;(2)车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框;(3)车牌内字符有多个，基本呈水平排列，在牌照的矩形区域内存在丰富的边缘，呈现规则的纹理特征;(4)车牌内字符之间的间隔较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在较大的跳变，字符本身和牌照底内部都有比较均匀的灰度;(5)不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长宽比在一定的变化范围内，存在1个最大值和1个最小值。
有效的车牌定位方法
车牌定位的一个有效方法Danian Zheng *, Yannan Zhao, Jiaxin Wang国家重点实验室智能技术与系统、计算机科学与技术系、清华大学、北京100084、中国摘要车牌定位是机动车牌照自动识别运输系统的一个重要阶段。
本文提供了一个实时和强劲车牌定位方法。
车牌区域包含丰富的边缘和纹理信息。
我们先用图像增强和Sobel算子提取出图象的垂直边缘, 然后用一个有效算法除去图像的大部分背景和噪声边缘, 最后在剩余边缘图像中利用一个矩形窗口搜索车牌区域并从原始图像中将车牌切割出来。
实验结果表明,我们的方法有很强的鲁棒性和很高的效率。
_ 2005 Elsevier B.V. All rights reserved。
关键词:图像增强; 边缘检测; 长曲线和随机噪声的去除; 车牌定位和分割1.引言车牌识别成为当今许多自动交通管理系统如公路交通管理, 公路自动缴费和桥梁或停车场出入管制的关键技术。
车牌定位是这项技术中非常必要和重要的一个阶段,它已引起了相当大的关注。
研究人员已经找到许多不同的方法定位车牌。
Rodolfo 和Stefano(2000)制定了一种基于矢量量化(VQ)的方法。
矢量图像是基于一种特定的编码机制的四叉树，它可以提供给系统关于图像区域所包含内容的一些线索，这些信息有助于定位的实现。
Park et al. (1999)使用神经网络定位车牌。
神经网络可作为过滤分析图像的小窗口,判断每个窗口是否包含车牌,其输入为HIS值。
一个后处理器将这些过滤图像合并起来并在图像中定位跳跃的车牌区域。
除去神经网络,其他过滤方法也被研究过。
例如,有些作者用线敏感过滤器提取车牌区域。
可以确定车牌区域由很高密度的薄暗线或曲线。
因此,车牌的定位是一个在图像中寻找包含由一个累积函数计算能得到的最大线过滤值的矩形区域的操作(Luis et al. 1999)。
车牌字符可以直接通过对输入图像的扫描和寻找到图像中彼此不相连的部分来识别。
一种车牌字符定位及分割方法
一种车牌字符定位及分割方法一、车牌字符定位及分割的重要性咱都知道车牌在交通管理啥的方面超级重要，就像人的身份证一样呢。
那要对车牌进行各种处理，这字符定位和分割就是很关键的第一步啦。
你想啊，如果这个都搞不定，后面想要识别车牌上的字，那根本就无从谈起呀。
比如说在停车场管理系统里，要准确知道进来的车是谁的，就得先把车牌的字符定位好、分割开，这样才能进一步处理。
又或者在马路上的交通监控里，这也是很必要的操作哦。
二、现有的一些思路1. 基于颜色的方法很多车牌都有自己独特的颜色组合，像咱们常见的蓝底白字。
我们就可以利用这个颜色特征来进行定位。
比如说，先在图像里找到那种蓝色的区域，然后再进一步判断这个蓝色区域是不是车牌。
不过呢，这种方法也有它的小麻烦。
要是遇到光线不好的时候，颜色可能就会变得怪怪的，那识别起来就可能出错啦。
就像晚上，路灯的颜色可能会让车牌看起来和白天不太一样，颜色的判断就没那么准确了。
2. 基于边缘检测的方法车牌的边缘和周围的东西比起来是比较特殊的。
我们可以通过检测边缘来找到车牌的位置。
像一些算法可以找到图像里边缘比较明显的地方。
但是呢，这个方法也不是完美的。
如果图像里有其他东西的边缘和车牌很相似，就可能会混淆。
比如说，有些车身上的装饰条边缘很锐利，就可能被误当成车牌的边缘呢。
三、我想到的一种车牌字符定位及分割方法1. 预处理阶段首先呢，要对获取到的图像进行灰度化处理。
为啥要这样呢？因为彩色图像信息太多了，处理起来比较复杂，变成灰度图像就简单一些。
就好比我们整理东西，先把不需要的颜色信息去掉，只留下基本的明暗信息。
然后呢，要进行滤波操作。
这个就像是给图像做一个小清洁，把那些可能是噪声的小点点去掉。
因为噪声会干扰我们对车牌的定位和分割。
比如说图像里可能有一些灰尘或者其他小杂物的干扰，滤波就能把它们去掉，让图像更干净。
2. 定位阶段在经过预处理的图像里，我们可以结合颜色和边缘的特征来定位车牌。
先按照颜色大概找到可能是车牌的区域，然后再用边缘检测的方法在这个区域里精确地找到车牌的边缘。
有效的车牌定位方法
车牌定位的一个有效方法Danian Zheng *, Yannan Zhao, Jiaxin Wang国家重点实验室智能技术与系统、计算机科学与技术系、清华大学、北京100084、中国摘要车牌定位是机动车牌照自动识别运输系统的一个重要阶段。
本文提供了一个实时和强劲车牌定位方法。
车牌区域包含丰富的边缘和纹理信息。
我们先用图像增强和Sobel算子提取出图象的垂直边缘, 然后用一个有效算法除去图像的大部分背景和噪声边缘, 最后在剩余边缘图像中利用一个矩形窗口搜索车牌区域并从原始图像中将车牌切割出来。
实验结果表明,我们的方法有很强的鲁棒性和很高的效率。
_ 2005 Elsevier B.V. All rights reserved。
关键词:图像增强; 边缘检测; 长曲线和随机噪声的去除; 车牌定位和分割1.引言车牌识别成为当今许多自动交通管理系统如公路交通管理, 公路自动缴费和桥梁或停车场出入管制的关键技术。
车牌定位是这项技术中非常必要和重要的一个阶段,它已引起了相当大的关注。
研究人员已经找到许多不同的方法定位车牌。
Rodolfo 和Stefano(2000)制定了一种基于矢量量化(VQ)的方法。
矢量图像是基于一种特定的编码机制的四叉树，它可以提供给系统关于图像区域所包含内容的一些线索，这些信息有助于定位的实现。
Park et al. (1999)使用神经网络定位车牌。
神经网络可作为过滤分析图像的小窗口,判断每个窗口是否包含车牌,其输入为HIS值。
一个后处理器将这些过滤图像合并起来并在图像中定位跳跃的车牌区域。
除去神经网络,其他过滤方法也被研究过。
例如,有些作者用线敏感过滤器提取车牌区域。
可以确定车牌区域由很高密度的薄暗线或曲线。
因此,车牌的定位是一个在图像中寻找包含由一个累积函数计算能得到的最大线过滤值的矩形区域的操作(Luis et al. 1999)。
车牌字符可以直接通过对输入图像的扫描和寻找到图像中彼此不相连的部分来识别。
车牌定位方法综述
收稿日期:２０１８ － ０５ － １５ 基金项目:攀枝花学院大学生创新创业训练计划项目(２０１７ｃｘｃｙ０８１) 作者简介:罗 山(１９７９￣ ) ꎬ男ꎬ四川乐至人ꎬ讲师ꎬ硕士ꎬ主要研究方向:图像处理与模式识别在智能交通中
１) 基于脉冲神经网络的方法ꎮ 利用脉冲神经 网络对车牌图像进行颜色特征提取ꎬ实现车牌的粗 定位ꎬ再对粗定位车牌进行预处理ꎬ采用行列扫描投
影法进 行 精 确 定 位ꎬ 最 终 提 取 出 正 确 的 车 牌 区 域[２] ꎮ
２) 基于级联卷积神经网络的方法ꎮ 主要是针 对多车辆、低分辨率等复杂环境下的车牌定位情况ꎬ 通过运动目标检测算法定位出目标运动热点区域ꎻ 然后使用卷积神经网络识别热点区域中的车辆ꎻ最 后使用卷积神经网络从定位的车辆图片中识别车 牌[３] ꎮ １. ３ 基于形状回归的方法
主要是通过局部图像增强处理改善图像质量变 化较大的问题ꎬ从而获得理想的车牌特征描述ꎬ结合 量子粒子群优化算法快速、高效的特点在全图范围 选择最满足车牌特征的区域位置[８] ꎮ １. ８ 基于颜色和边缘信息的方法
利用 ＲＧＢ 颜色空间提取符合车牌颜色的区域ꎬ 再通过边缘检测提取车牌边缘信息ꎬ根据车牌的颜 色信息和边缘信息融合后进行形态学提取车牌候选 区域ꎬ然后使用车牌规整度计算[９] 进行车牌区域的 筛选ꎬ从而定位车牌区域ꎮ １. ９ 基于 Ａｄａｂｏｏｓｔ 算法的方法
山西电子技术 ２０１９ 年第 １ 期
综 述
文章编号:１６７４ ￣ ４５７８ ( ２０１９ ) ０１ ￣ ００９４ ￣ ０３
车牌定位方法综述∗
罗 山ꎬ 李玉莲
常用车牌定位算法比较-文档
常用车牌定位算法比较-文档常用车牌定位算法比较一、引言近年来，随着国民经济的快速发展，各种机动车辆不断增加，导致道路交通流量不断增大，交通事故、交通堵塞等问题日益严重，我们正面临着路网通行能力不能满足交通量增长需求以及交通运输安全等问题。
为了解决这些问题，国外发达国家相继推出了适应未来运输需求的智能交通系统，我国也将发展智能交通系统作为今后交通建设的一个重要发展方向。
作为现代智能交通系统中的一项非常重要的技术，汽车牌照自动识别技术是近几年来的研究热点。
车牌识别系统LPR既具有重要的理论意义，也具有良好的实际应用价值，并且在现实生活中已经得到一定程度的应用。
由于其具有良好的发展前景，所以车牌识别系统的开发和研制工作在国内外皆受到相当大的关注。
其涉及的领域包括模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等多门学科，是一门综合的应用技术。
车牌定位是车牌识别技术的第一个关键技术，定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。
在车牌定位算法中，关键是寻找某种图像处理方法,使原始图像经过该算法的处理后能够清楚地显示出车牌区域，同时使图像中的非车牌区域消失或者减弱，从而能准确有效地定位出车牌在图像中的位置。
现在已经存在的车牌定位的方法有纹理分析、汽车牌照颜色变化、还有数学形态学等很多方法。
车牌定位不准的原因往往是因为含车牌图像中存在着大量噪声、图像的质量较差等原因造成的；而由于处理图像的数据过大，往往造成用时过多，从而不符合实时性要求。
因此，本文对目前存在的车牌定位算法进行探讨，希望能找出各种算法的优缺点，以便在现实中能更好的运用各种算法，更好的发挥各算法自身的优势。
二、目前存在的各种车牌定位算法目前存在的车牌定位算法主要有：边缘检测法、数学形态学法、基于彩色或者灰度处理的方法、行检测和边缘统计法、模糊逻辑法、Gabor滤波法、遗传算法、Hough变化和轮廓线法、自适应增压法、基于小波变换的方法、均衡变换法、神经网络法、脉冲耦合神经网络法、时延神经网络法、矢量量化方法等。
车牌定位
数字图像处理车牌识别班级：信工1301 姓名：雷鹏沛学号：2013014350数字图像处理——车牌定位信工1301 雷鹏沛2013014350要求：对图像自动车牌定位的方法进行简述，并针对如下图像，提出车牌定位的方案和初步结果，内容需包括：1）问题描述及分析；2）车牌定位方法概述；3）拟采用的方法及选用理由；4）方法可行性分析及初步结果。
（40）1）问题描述及分析：描述：从给定个一张汽车图片中将车牌定位并提取出来。
分析：汽车车牌可以看成长宽比在一定变化范围内的一个矩形区域，我们只要将一定范围的长宽比的矩形定位即可。
2）车牌定位方法概述：根据车牌特点，一般采用的车牌定位算法有：1.基于纹理分析的定位方法：该算法对于牌照倾斜或变形及光照不均匀、偏弱或偏强有很好的效果，但对噪声敏感。
2.基于形态学的定位方法：该方法提高了车牌图像分割的准确度但精度不理想，所以必须结合其他定位方法进行精确定位，可与边缘特征分析相结合提高车牌区域定位的精确度。
3.基于边缘检测的定位方法：该方法的定位准确率较高，反应时间快，能有效去掉噪声，并且在多车牌图像的情况下定位速度也很快。
4.基于小波变换的定位方法：利用小波变换去噪效果好，结合其他定位方法在车牌图像检测定位中，能较为快速、有效地从复杂噪声背景中将待识别的车牌分割出来。
5.基于图像彩色信息的定位方法：彩色信息的使用可以提高车牌定位的成功率。
但是在夜晚、下雨天或大雾天是车牌区域容易有残洞，定位效果不理想。
3）拟采用的方法及选用理由：本文采用的方法为基于边缘检测定位算法结合数学形态学的定位方法。
选用理由：基于形态学的定位方法提高了车牌图像分割的准确度但精确度不理想，而基于边缘检测的定位方法准确率较高，反应时间快，故将两者结合起来进行车牌检测。
4）方法可行性分析及初步结果1.基本方法为：图像输入->预处理->特定矩形的定位。
其中，预处理包括图像的灰度变换，滤波，边缘提取，图像形态学处理等。
车牌识别系统算法综述
128计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering随着工业化进程的深入和人民生活水平的提高，人们对汽车等交通工具的需求日益增加。
汽车已经成为人们日常出行的主要交通工具，随着车辆数量的增加，车辆的流动也不断增大，城市面临着交通拥挤及交通环境日趋恶化等交通问题[1]，为了实现城市的可持续发展，城市交通管理现代化和高速公路智能化程度的提高势在必行，迫切地需要高科技技术来提高交通管理的力度和水平，因此智慧城市[2]的发展成为当今城市发展的潮流。
智慧城市利用先进的信息技术实现智慧化地管理城市，为人们创造和谐美好而便捷的生活。
而车牌识别系统是智能城市的组成部分之一，采用数字图像处理、模式识别和计算机视觉技术，在不影响车辆行驶的条件下，准确而迅速地获得车辆的数字化信息，最终实现车辆的智能化管理。
车牌识别系统是一个由监控设备或摄像头采集汽车图像，经模式识别后判别出车牌上的字符为目的的计算机视觉系统。
完整过程为：首先从采集到的车辆图像中自动定位到车牌图像，再由定位到的车牌图像完成车牌上各个字符的分割，最后运用模式识别技术准确地识别出车牌中的汉字、字母和数字字符，实现车辆的智能化监控和管理。
因而车牌的识别过程[3-4]为：先将采集到的原始图像经预处理去除干扰后，再从整车图像中定位出车牌的图像，然后把定位出的车牌图像分割出单个字符，最后将分割出的各字符识别出来再合成一个完整的车牌号，其流程图如图1所示。
1 车牌图像预处理车牌图像一般通过摄像机来采集，由于受外界环境和拍摄角度等影响，获取的图像会有光照、倾斜、阴影等多种干扰因素，这给车牌识别造成干扰，因而需要进行预处理，包括对图像灰度化、灰度拉伸，增强对比度、图像二值化、图像倾斜及滤波平滑处理以去除更多的干扰信息[4]。
详解车牌识别技术之车牌定位
详解车牌识别技术之车牌定位车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，能够将运动中的车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率均可达到99%以上。
车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。
它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。
当前，车牌识别技术已经广泛应用于停车管理、称重系统、静态交通车辆管理、公路治超、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合，对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
不过，你知道车牌识别技术是如何实现车牌定位的吗？车牌定位，就是在车牌图像中找出最符合车牌特征的区域。
其主要目的是在经图像预处理后原始灰度图像中寻出车牌的位置，并将包含车牌字符的一块子图像从整个图像中分割出来，供字符识别子系统之用，分割的准确与否直接关系到整个车牌字符识别系统的识别率。
车牌识别系统现阶段比较成熟的车牌定位方法有：基于图像的彩色信息法、基于纹理分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学的方法、基于遗传算法的定位、基于神经网络定位等。
汽车牌照定位：在车牌识别系统中对车牌定位的算法包括三个过程，即颜色识别、形状识别、纹理识别。
先通过颜色识别来初步确定车牌的所在区域，再结合车牌的形状特征以及纹理特征精确定位。
车牌识别系统都是基于牌照区域的特征来进行定位的，车辆牌照的主要特征如下：1、颜色特征车牌底色与字符颜色有着相应的组合，颜色对比强烈。
如果对彩色图像进行定位，有蓝底白字白框线，黄底黑字黑框线，黑底白字白框线，白底黑f红1字黑框线等几种颜色搭配的车牌。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
文章编号：XXXXX汽车牌照汉字识别方法综述摘 要:字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节, 汉字字符识别是其中的难点。
本文在对车牌汉字识别方法分类的基础上,介绍了各种传统的和最新的汉字识别方法, 分析各种方法的特点,算法及其实现,并对它们的性能进行评述。
关键词:识别; 汉字; 车牌中图分类号：文献标识码：AMethods of license plate character recognitionAbstract：License plate character recognition is the key of automatic identification system, and Chinese character recognition is one of the difficulties.Based on the classification of license plate character recognition method ,this paper descripts various traditional and the latest character recognition methods , analyzes the characteristics of every method, algorithms and their implementation, and reviewes their performance .1 引言随着国民经济的高速发展, 高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系统ITS( Intelligent Traffic System) 已成为世界交通领域研究的前沿课题[1]。
在此基础上发展的车牌照识别LPR (License Plate Recognition）系统是智能交通系统的重要组成部分，它在交通管理中占有重要的地位，有着多种应用。
LPR系统主要由三部分组成：车牌定位、字符分割、字符识别[2]，其中关键技术是字符识别技术，西文和数字识别技术已经取得了相当大的成果。
由于我国车牌的特殊性，汉字字符识别技术依然是重要研究的课题。
光学字符识(Optical Character Recognition)[3]别属于模式识别和人工智能的范畴，同时涉及到图像处理、形式语言、自动机、统计决策理论、模糊数学、组合数学、信息论等学科，它由德国科学家TausheCk于1929年首先提出，但这种梦想直到计算机诞生后才变为现实，现在这一技术己经由计算机来实现。
OCR目前依然是国际上比较流行的研究课题，随着研究的深入己成为比较实用的技术。
字符识别的基本原理：文字经光电扫描，模数转换为带灰度值的数字信号送至预处理环节。
预处理的内容和要求取决于识别方法，一般包括行字切分、二值化、规范化等。
经过预处理，字符模式成为规范化的二值数字点阵信息。
对该二值汉字点阵，抽取一定的表达形式后，与存储在字典中己知的标准字符表达形式匹配判别，就可识别出输入的未知字符[4]。
目前常用的字符识别方法有结构模式识别、统计模式识别和神经网络三类。
典型的汉字识别方法主要有：基于小波的车牌汉字特征提取方法；基于PCA( Principal Component Analysis) 学习子空间的字符识别算法；基于模糊模板匹配的车牌汉字识别方法；基于SVM的车牌汉字识别方法；利用投影特征的车牌识别汉字方法等。
然而，虽然这些算法在某些特定条件下识别效果较好，但综合一些诸如天气、背景、车牌磨损和图像倾斜等干扰因素的影响，暂时还不能完全满足实际应用的要求，有必要进行进一步的研究。
2 车牌汉字识别方法2.1 结构模式识别字符图像包含丰富的结构信息，设法提取含有这样信息的结构特征及其组成规律，作为识别的依据，这就是结构模式识别。
它是最基础的，也是最早的文本字符识别方法。
研究的出发点是字符的组成结构。
字符是由笔划构成的，也可以认为是由更小的结构基元构成的。
由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对字符加以描述。
常见的结构识别有：（l）基于骨架的识别方法骨架是人对于字符的抽象认识，是经细化得到的。
细化有迭代剥离和直接获取两种方法：迭代剥离法是通过搜索图像边缘，通过反复考察边缘点的连通度并结合相应的规则来决定点的去留；直接获取法根据每条扫描线的黑游程中点得到中轴，这样的方法会产生不必要的分支，而且扫描方向必须与笔画方向基本垂直,否则会产生大量断点。
骨架的描述可以由点的集合抽象为顶点与弧构成的图的形式。
J.Rocha等描述了使用图的匹配算法来与模板比较，由于顶点和弧上带有具体参数，从而可以得到为完全拟合所需的形变代价，并认为该代价也就是与模板匹配的距离。
这一点在汉字识别中非常有效。
使用骨架作结构信息源是结构方法的主流。
但它的缺点在于它十分依赖图像的细化质量。
当图像中有粘连的框线时细化常常会产生拓扑结构上的变化，这时就要求后续识别有较大的规则灵活性[5]。
（2）基于轮廓的识别方法轮廓也可以反映字符图像的结构，由于存在内外轮廓和笔画宽度等因素的影响，轮廓提取方法简单，结果确定，因而它仍不失为一种好的结构信息源。
轮廓大致有两种描述方式，一种与骨架一样用结构点和弧构成图的方式来描述，识别也与骨架相同；另一种则用标准化后的轮廓距边框的距离描述[6]通过在一定范围内寻找轮廓的最远、最近点和最大、最小突变点得到一系列结构特征，构成识别规律。
该方法与上述方法比较，轮廓方法位置更精确，而且运算量较小；但缺点是容易受到笔画宽度和断线的影响。
适用于图像质量较好、书写较固定的环境。
综上所述，结构模式识别方法主要优点在于对字体变化的适应性强，区分相似字的能力强。
在实际应用中，车牌图像中的字符常常发生变形、断裂、粘连等情况，这些因素直接影响到结构基元的提取，难以进一步推理、识别，抗干扰能力差；另外结构模式识别的描述比较复杂，匹配过程的复杂度较高。
所以单纯的结构模式识别方法很少被应用。
2.2 基于小波的车牌汉字特征提取方法小波变换提供了一种字符图像的多分辨率分析, 它不同于传统的短时傅立叶变换, 它可以分析图像在时域和频域的局部特性, 因此小波变换特别适合于提取图像局部的细节特征[7]。
浙江大学的潘翔叶和修梓等人将小波理论应用于车牌汉字特征提取,提出了一种直接从灰度图像提取车牌汉字特征的方法[8]。
该方法首先提取图像的小波矩和基于小波分解的区域密度特征, 然后以识别率好坏为最优依据，进行特征分量排序和选择, 最后把特征矢量送入BP神经网络进行字符识别, 该方法避免了一些传统汉字特征提取方法需要对图像进行二值化操作而造成的汉字字符结构信息丢失。
提取的特征有效地反映了车牌汉字的局部和全局特征。
但此方法由于没有二值化过程，在汉字字符分割定位不准确的时候, 识别效果不很理想。
2.3 基于PCA学习子空间的字符识别算法子空间学习算法[9]是一种多特征的分类寻优过程，即可根据样本的训练结果适当地对子空间进行调整, 因此它也是一种监督学习方法。
通过这种学习反馈机制能提高子空间的识别效果。
采用PCA学习子空间方法来进行灰度图像上字符的识别，不仅克服了传统的基于二值化字符特征提取和识别所带来的主要困难，还尽量多地保存了字符特征。
由蒋伟峰和刘济林提出的算法[10]在PCA 子空间的基础上, 通过反馈监督学习的方法使子空间作旋转调整, 从而获得了更好的分类效果。
特别当字符类别数不是很大时，子空间的训练时间也将在可接受的范围之内。
此方法利用主分量分析PCA学习子空间算法来实现汽车牌照的汉字识别, 且在整个识别过程中，汉字特征的提取和分类是直接在灰度图像上进行的，它同传统的基于二值化图像上的光学字符识别OCR技术不同，它不但避免了对一些质量比较差的图像进行二值化时所造成的字符特征丢失, 而且采用该方法，还可尽量多地保存字符的信息特征。
此算法的特点是首先通过主分量分析算法来建立各类别的子空间, 然后通过学习子空间算法, 根据训练样本的分类结果对PCA子空间作适当的调整，从而使得子空间的分类效果得到进一步的提高。
应用效果表明，采用PCA学习子空间算法对车牌汉字这一有限汉字集进行识别,取得了较好的效果。
因为学习子空间模式识别是一种多特征寻优模式识别技术, 通常在相同方差贡献率的条件下, 其选取的子空间维数会随样本数的增加而增长，所以相对而言，该算法在字符训练阶段的计算量是十分大的，而且修正系数的大小对训练效果也有很大影响。
2.4 基于模糊模板匹配的车牌汉字识别方法统计模式识别借助概率论的知识, 判断或决策对象的特征类别, 使得决策的错误率达到最小。
基于统计特征的识别方法先抽取识别对象的稳定特征,组成特征矢量，然后在字符集的特征空间中进行特征匹配。
在分析汽车牌照汉字字符的特点后，四川大学的吴炜和杨晓敏等人提出了一种基于二值图形变动分析的模糊模板匹配车牌汉字识别方案[11]。
在含有汽车牌照的图像中，将汉字定位并提取出来以后,还要完成规格化、二值化等操作。
即使是相同的汉字，由于车牌倾斜、模糊, 特别是由于每次定位不可能完全精确一致等诸多因素的影响, 导致在二值图像中字体的形状、大小都会不同，字体位置也会发生不同程度的偏移。
将这种二值图形的不规则现象称为图形的变动[12]。
在汉字识别的分析过程中，希望对图形变动的大小进行量化处理。
因此，提出了求图形整体变动量的统计方法,其优点是不需要参照标准图形，可以进行客观评价，并构造出用于匹配识别的模糊模板。
对每一个车牌的汉字字符，选取n幅质量较好的参考图。
将这n幅参考图规格化为17×33的标准大小后进行二值化处理。
从而得到每个车牌汉字字符都有n幅0，1所组成的二值图像。
将这n幅二值图像对齐后叠加，再进行归一化，得到模糊图形F ( x , y )。
该模糊图形上每一像素点实际上都对应着一个概率值，该概率值代表白色目标（汉字笔划）在该点出现的可能性。
例如在模糊模板中若某一点值为1，表明在所有参加统计的二值图形上汉字笔划都经过该点，其为白色目标像素的可能性是100%，为黑色背景像素的可能性是0，反之亦然。
进行匹配识别时，对一幅切分后的待识别汉字灰度图,将其规格化、二值化，然后计算每一像素点与模板的吻合程度，即每一像素点正确匹配的置信度。
最后根据置信度的大小识别出所选汉字。
此方法实现的关键是n的取值：n的取值如果过小，则参考图没有参考性，叠加后图像的准确性降低；n 的取值过大，则图像归一化后的模糊图形准确性降低，影响识别效果。
2.5 基于SVM 的车牌汉字的有效识别方法支持向量机[13]（SVM）是20世纪90年代初由Vapnik 等人提出的一类新型机器学习方法，主要用于解决有限样本情况下的模式识别问题。