车辆号牌是车辆 身份 ，mfc 车牌识别系统设计，它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别（LPR）系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机所拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别。过程涉及：车辆检测——图像采集——预处理——车牌定位——字符分割——字符识别——结果输出。
车牌识别摄像机通过光抑制屏蔽，电子快门调节，宽动态功能等来实现抓拍车牌：
强光屏蔽：在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，把图像中亮的部分遮挡。在交通 中，一般可将大灯的强光遮挡，车牌识别，从而将车牌较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机 的缺点就是软件分辨不清，对于图像亮部分界定不清，有可能将车牌号码也遮挡，同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多，效果各方反映不一。
可调电子快门：对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70KM/小时以上)，可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍，一般都是通过手动方式调整。但是这种方式 的问题就是白天、晚上的照度不一样，车牌识别，必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的 。
宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响 的办法，delphi车牌识别系统，宽动态早是松下公司提出来的。当背景光过亮时，普通摄像机无法很好的解决明暗图像的显示问题。
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤:
1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置;
2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;
3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，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。
1) 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，后选定一个合适的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
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