c.牌照字符识别，把分割好的字符进展识别，最终组成牌照。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常
与牌照识别互相配合、互相验证。
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照
区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进展大围相关搜索，找到符合汽
车牌照特征的假如干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后
选定一个最优的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进展识别。字符分割
一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符的间隙处取得
局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些
其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配
算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后
与所有的模板进展匹配，最后选最优匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：
一种是先对待识别字符进展特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一
种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际
应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种
因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、
