車牌定位是車牌自動識別技術中的一個關鍵問�，在車牌識別技術中占有很重要地位。一個車牌識別系�(tǒng)的識別率往往取決于車牌定位的成功率及準確��
1.基于Hough變換的方�
分析車牌具有明顯的矩形邊�，利用Hough變換檢測區(qū)域邊界實�(xiàn)定位�
2.基于邊緣檢測的方�
利用了車牌字符邊緣豐富的特征，結合數(shù)學形�(tài)學或區(qū)域生長方法實�(xiàn)牌照定位�
3.基于神經網絡的方�
利用圖像的顏色或紋理特征訓練神經網絡，然后用訓練好的分類器對圖像各個像素進行分類，再對分類結果綜�，得到牌照的準確定位。然而由于光照不�、污染等因素影響，可能使得牌照區(qū)域邊界不明顯或存在多個干擾區(qū)�，從而增加了準確定位的難��
車牌定位子系�(tǒng)通常包括圖像預處�，車牌搜索，車牌定位與分割三個部�。預處理又包括灰度化、二值化、濾波等部分�
國外�
Barroso J等提出的基于水平線搜尋的定位方法
Parisi R等提出的基于DFT變換的頻域分析方�
自適應邊界搜索算法的定位方法
國內�
基于特征的車輛牌照定位算�
基于變換函數(shù)提取車牌的算�
基于視覺的車輛牌照檢�
基于小波與形�(tài)學的定位算法
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