周口汽車車牌識別系統-周口智能車牌識別系統-周口嵌入式車牌識別系統
目前，常用的車牌傾斜校正方法主要有以卜幾種
1) Hough變換法。該方法首先通過Hough變換求取車牌的邊框，進而確定車牌的傾斜角，或者先通過Hough變換提取牌照邊框的參數，然后求解車牌四個頂點的坐標，后通過雙線。性空間變換對畸變圖像進行校止，它是利用圖像的全局特性將邊緣像素連接起柬組成區域封閉邊界的一種方法。該方法劃邊框明顯的車牌效果較好，校正精度也高，但是劃下無邊框車牌或者邊框有磨損變形的牌照，效果較差，且運算量人，既耗時間又耗內存。
2)模板匹配法。陔方法先通過模板匹配找到車牌區域的四個頂點，再通過雙線性空間變換重建矩形車牌區域。在車牌邊框不明顯、車牌有污跡等情況下，該方法的榆測精度會下降．而且對噪聲比較敏感，所以此法效果不太理想
3)投影法。該方法首先通過求取車牌識別字符區域的局部極小和局部*特征點，再進行投影確定車牌的傾斜角，或者是*行彩色邊緣檢測，再進行旋轉投影確定傾斜角度。投影法是對投影圖形狀進行分析，通過旋轉車牌圖像在坐標軸上的投影求取傾制角度進行校正，具有較強的抗*力。但該方法中侍傾協的求取是一個優化的過程，需要進行多次投影才能逐步逼近佳傾斜角度，同時還需要計算每個傾斜角度的投影形狀，因此計算量非常大。
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4)主成分分析法。該方法先用主兒分析法對二值化后的車牌圖像直接進行數值計算，然后用特征向量方法進行傾斜校正。主成分分析濁對水下垂直傾制的車牌罔像校正具有良好的效果，但是該法要求實測圖像的二值化圖像非常精確，因此對畸變車牌罔像的校正效果不明顯。
5)近鄰法。該方法通過求取車牌上各字符連通域的中心點，找出所有連通K域中心點的K個近鄰，然后訓算每劃近鄰點的矢量方向并統計生成直方圖，直方圖的峰值劃應丁整個頁面的傾角。由丁在圖像中連通成分較多，因此相當耗時，并且由于值化等原因，車牌上字符會自粘連利斷裂現象，使得近鄰法效果不太理想。
經對比分析，本文采用基于Radon變換的車牌傾斜校正算法，對卜一章定位出的車牌圖像進行傾斜校正，該方法的基本思想：通過搜索構成車牌矩形的直線段和計算其傾斜角來進行車輛牌照的傾斜校正，利用Radon變換求取車牌的水平和垂直傾協角度，在水平方向進行旋轉校正，垂直方向錯位切換校正。該方法簡單實用，對光照不敏感，抗*力強，并且對于畸變的車牌也有良好地校止效果。
