.车牌位置和车牌在图像中的位置；分离车牌字符；在车牌识别过程中，车牌的颜色识别根据算法的不同而有所不同，可以在上述不同的步骤中实现，通常配合车牌识别和验证。

.车牌识别系统包括三个步骤

1. 车牌位置：

在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何在自然背景中准确确定车牌区域是整个车牌识别系统识别过程的关键。首先对大范围的视频图像进行相关搜索，找出车牌区域的一些特征作为候选区域，然后对这些候选对象进行进一步的分析和评价，最后选择一个最优的车牌区域并将其从图像中分离出来。

2. 车牌字符分割

.车牌区域定位完成后，将车牌区域划分为单个字符，然后进行识别。字符分割采用垂直投影法。由于字符或字符的垂直投影，必须在附近获得局部最小间隙，位置应满足车牌字符的格式、字符、大小限制等条件。采用垂直投影法，在复杂环境下对汽车图像进行字符分割效果较好。

3. 车牌字符识别算法

.基于模板匹配算法和人工神经网络算法的车牌字符识别方法。模板匹配算法首先对分割后的字符进行二值化，缩放数据库模板中字符的大小，然后与所有模板进行匹配，选择最佳匹配结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是提取神经网络分类器的特征，另一种是将图像直接输入网络，并自动实现，直到识别结果。

在实际应用中，车牌自动识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响，如锈蚀污染、油漆剥落、字体褪色、车牌屏蔽板倾斜和突出、多个车牌、假车牌等，在实际拍摄过程中，还会受到环境亮度、拍摄方式、，行驶速度等

这些因素降低了车牌识别的识别率，这是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，还应该找到克服各种光照条件的方法，使采集到的图像最有利于识别。

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