【摘 要】
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随着社会的不断进步和汽车数量的持续增长,交通问题日益突出,因而汽车牌照的识别问题已成为现代智能交通系统研究的关键问题。标准的车牌识别系统一般包括车牌的定位、车牌字符分割和车牌字符识别三个部分。车牌识别是一个很复杂的图像处理和模式识别问题,实际研究中会遇到很多难点。本文主要探讨图片信息缺失情况下的车牌识别问题,主要利用边缘检测法、重心倾斜校正法、轮廓跟踪修补方法和特征向量分块方法等进行研究,以期提高
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随着社会的不断进步和汽车数量的持续增长,交通问题日益突出,因而汽车牌照的识别问题已成为现代智能交通系统研究的关键问题。标准的车牌识别系统一般包括车牌的定位、车牌字符分割和车牌字符识别三个部分。车牌识别是一个很复杂的图像处理和模式识别问题,实际研究中会遇到很多难点。本文主要探讨图片信息缺失情况下的车牌识别问题,主要利用边缘检测法、重心倾斜校正法、轮廓跟踪修补方法和特征向量分块方法等进行研究,以期提高车牌识别系统的准确度。
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