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　　在实际开发过程中，车牌图像预处理的去处噪声环节计算量大，所消耗的时间也多。因此，采用有效的中值滤波算子在去噪质量的基础上，减少计算量，加快处理速度变得尤为重要。 车牌识别是一种典型的复杂背景下模式识别问题，其中关键也解决的问题往往集中在车牌定位的过程上。车牌定位的工作主要是从拍摄到的汽车图像中找到汽车牌照所在的位置，并把车牌从该区域中准确地分割出来，便于字符分割使用。在车牌识别系统中，牌照区域的确定是影响系统的重要因素之一，牌照的定位准确定位与否直接影响到字符分割和识别的准确率。

　　5.字符分割:在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。5.字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。6.结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。所在停车场车牌识别系统是如何进行工作的？摘要:我们常见的停车场车牌识别系统基本上在工作原理上都是一样，基本上车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。1.车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。2.图像采集:通我们常见的停车场车牌识别系统基本上在工作原理上都是一样，基本上车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。1.车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

　　复杂环境下的车牌识别问题，主要针对车牌识别系统中识别软件部分的相关技术进行研究。致力于其中所用到的各种数字图像处理算法，寻求一种对车牌的位置、颜、大小无关的定位算法，该算法要对于外界光线强度和图像对比度的变化有较强的适应能力，并使之在车牌生锈、变形等干扰的情况下能够准确定位；在车牌进行分割时，对于字符粘连和断裂的情况，要相应地做出分割和合并。基于数字图像处理的车牌识别是一种无源型汽车牌照智能识别方法，不需要在汽车上安装发送车牌号码的车载发射设备，对运动或静止状态车辆的车牌号码可以进行非接触性信息采集与识别。