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在车牌识别的整个过程中，为了达到字符识别的目标从提取的车牌图像中分割出字符的工作室必不可少的，阀值分割，目标与背景区别，车牌字符倾斜校正，单个字符切割以及字符的归一化都是图像字符分割的主要工作。

车牌图像阀值分割：阀值分割主要是基于像素的一种图像分割方法，主要目的是选择一个合适的灰度值T将图像所有的灰度值相比较，濮阳车牌识别系统，大于T和小于T的分别归类，在识别系统中图像经过预处理，高清车牌识别系统，质量有所提高，且背景干扰不严重我们通常使用zui大类间方差法（Otsu法）进行分割其方法原理如下：

核函数的选择，当下多用的核函数是，所以本论文中也用核函数，主要是考虑到以下几个因素（1）核函数能够完成非线性映射。（2）所要的培训的参考数据比较少，电子车牌识别系统，在运用分类设备时简便。多项式的此类函数所对应的参考数据比核函数多，所以对分类设备的工作提出了更高的要求。核函数和分类设备的工作效果之间有较为密切的关系，不过等人在其研究中发现，其不同和工作的效果没有太大的关联，而起到重要作用的是因子C和其对应的参数厂。

该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，这样不仅存储空间少，车牌识别系统厂家批发，而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛，它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的，这对交通发展领域有深远的影响。

文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。