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1.分析图像 2.使用pixval函数来获得牌照的背景色的红 绿 蓝分量亮度值和坐标 3.通过统计算法找出车牌的范围

汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。

利用图像处理的知识，对车牌照片处理，并能够自动检测出车牌号码，准确率极高

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摘要：在车牌字符识别的实际应用中，只采用改进的BP神经网络算法不能彻底改变其固有的算法缺陷。因此，重 点阐述采用聚类分析与神经网络的方法分别对车牌中汉字和英文字母及阿拉伯数字进行识别，以加快车牌的识别 速度，以适应高速公路收费系统即时、准确的要求。实验结果表明，对数字与字母的识别率为97．O％，对汉字的识别率为90．1％，识别时间小于3 S，既兼顾了BP神经网络识别的稳定性，又考虑到高速公路