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　　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。

　　车牌识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车辆定位、字符分割、字符识别、输出车牌号码七个部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

　　定位和分割的是识别系统技术主要板块，它的主要作用是图像经过预处理后得到灰度图像的照片后，以确定该图像中包含所要字符的特定位置。由于该点是原来的图像象是典型的一个子区域的，主要是周围的矩形横向确切的较高水平，相对原始图像也更侧重于的中心位置，并且灰度区域是不同的，所以边缘形检测是一个简单方案对于灰度图像检测图像分割。 图像腐蚀是一种形态学运算，它仅对二值图并且根据数学形态学集合方式而形成的到目前已经被广泛应用的数字图像处理的方法。图像腐蚀它的根本依据是:为了得到和衡量灰度图像中所要的对应物体形状，而用结构元素对灰度图进行勘测，找到图像中可以容纳下这个结构元素的位置以达到目的。图像腐蚀可以消除图像中小的而且对没有意义的“污点”，如果“污点”之间有着细小的接通，则可以选择较大的结构元素，把它们一起腐蚀掉。如果结构元素的值都是正的，则得到的图像会比输出图像亮。