车牌识别系统的关键技术及算法。
对车牌图像进行图像形态学操作：由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染。
在经过二值化处理的车牌图像上，合肥车牌识别，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。
于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。
在车牌的字符分割中，有许多因素会对车牌的字符分割造成影响，汽车车牌识别，例如图像的噪声、车牌的定位不精1确、字符的粘连、汉字的不连通等。
本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出车牌，小区车牌识别，为后续的精1确识别做好准备。
为了分割出相互独立的字符，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，车牌识别批发，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个1佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
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