针对复杂背景的车牌定位问题, 提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法. 该算法采用基于适 合彩色图象相似性比较的HSV 颜色模型, 首先在颜色空间进行距离和相似度计算 然后对输入图象进行颜色分 割, 只有满足车牌颜色特性的区域, 才进入下一步的处理 最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分 析和进一步判断, 并确定车牌区域. 该方法不同于大多数的车牌定位方法-License plate location for the complex background proble

提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first

车辆自动识别(AVI)是智能交通系统中的一项重要技术。汽车牌照识别是实现车辆自动识别的一种重要的技术手段。而从包含汽车牌照的图像中准确、快速地分割出牌照区域是实现车牌自动识别的一个关键步骤。 本文主要研究了汽车牌照识别中车牌定位问题。车牌定位分为两步进行，首先对车牌进行初定位，对初定位后的车牌图像进行二值化、几何矫正，然后再精确定位车牌区域。同时，在matlab环境下仿真了汽车牌照识别，仿真结果表明，本文算法能很好的识别汽车牌照。 -the Vehicle automatic ident