nizedcharacter.Oneistopology,whichissingleandquick.OtherisNN,plexbutrobust.KeyWords:Vehiclelicenseplaterecognition,Imageprocessing,charactersegmentation,characterrecognition文献综述车辆牌照识别技术自1988年以来,人们就对它进行了广泛的研究,目前国内外已经有众多的算法,一些实用的LPR技术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费等场合。然而无论是LPR算法还是LPR产品都存在一定的局限性,都需要适应新的要求而不断完善。LPR主要分为两大关键技术::一是车牌的定位:二是车牌字符的识别。1车牌定位的研究车牌定位的研究国外起步比较早,现有比较好的牌照定位方法主要有J.Barroso等提出的基于水平线搜寻的定位方法,R.Parisi等提出的基于DFT变换的频域分析方法;CharCoetzee提出的基于Niblack二值化算法及自适应边界搜索算法的定位方法;J.Bulas-Cruz等人曾提出基于扫描行的车牌提取方法。上述方法,尽管在一定条件下能分割出车牌,但车牌识别系统大多是利用摄像机室外拍摄汽车图像,存在许多客观的干扰,如天气、背景、车牌磨损、图像倾斜等因素。因此定位并不十分理想,而且对于其它国家的车牌不能很好的识别,甚至产生拒识或误识现象。90年代以来,由于交通现代化发展的需要,我国也开始对车牌定位进行深入的研究,并取得了一定的效果。比较好的定位算法有基于车牌文字变化特点的自动扫描识别算法;基于特征的车辆牌照定位算法;基于变换函数提取车牌的算法;基于视觉的车辆牌照检测;还有同济大学的廖金周、宣国荣提出的基于字符串的车辆牌照分割方法。这些算法都是基于车牌的特征来研究车牌的定位与识别,因而具有一定的针对性和局限性。
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