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    b)    基于支持向量机和车牌投影特征的车牌字符分割法[15]
    该算法的优点是使用车牌的投影特征来分类
    c)    基于离散余弦变换和识别反馈的车牌字符分割算法[16]
    该算法能够很好的解决车牌图像因为光照不均、对比度较小、倾斜而产生的问题；所采取的由粗到精分割的方法可以正确的对有污迹、褪色、字符粘连和断裂等问题的车牌字符图像进行分割。
    1.4    车牌字符分割技术的发展趋势
    现在的字符识别算法都是应用在单一字符上的，所以字符分割对于字符识别是最重要的因素。如果分割错误，那么识别成功的几率几乎为零。
    经过国内专家们的不懈努力，已经在车牌识别领域取得了巨大的成果。在车牌定位方面，有众多的科研人员多方位的进行了研究。如基于逐行扫描的车牌提取方法，基于边缘检测的提取方法，纹理分析，小波检测，对称变换等。在车牌字符分割方面，采用投影分析，模板匹配，神经网络等方法都得到了很好的进步。对于这些算法，不少专家进行了不断的修改，将几种方法有效的合并在一起，来得到更加好的效果。可是车牌识别技术还没有很成熟，依然存在很多问题，这也是车牌识别技术没有得到很好的传播的原因之一。所以，对车牌识别系统的研究还会不停的继续。这主要能够对车牌识别系统有一个更好的识别效果，有更好的实时性和复杂环境的鲁棒性。另外，每一种算法一般都只针对特定的车牌图像，对于别的车牌图像，准确性就会有所下降。因此对不同的地方要使用不同的算法，
    字符分割的越是准确，识别的车牌效果就越好，国内外的科研人员提出了几种车牌字符分割的算法，但是因为在车牌字符分割中有着很多问题，造成分割的不精确，甚至分割错误，所以就导致目前很难有一个最通用的分割方法，常用的字符分割法是基于投影分析的字符分割法。但是应对实际使用中的各种不同情况，不能完全应用，但是各种算法的优点可以互相使用。基于这种方法的分割算法已经很好的解决现在存在的问题，但是我们还需要研究出更加完美的字符分割的算法。
    1.5    本文的结构安排和内容
    第一章     绪论     
    对车牌自动识别系统的历史变迁和车牌字符分割的主流算法的发展进行了全面的介绍
    第二章    MATLAB和图像处理简介
    本文的算法是在MATLAB环境中设计和实验的，所以本章对MATLAB和图像处理技术进行介绍
    第三章    图像处理理论基础
    本章对本算法需要用到的图像处理知识，主要的流程进行了介绍
    第四章    车牌字符分割算法设计与实现
    本章把本算法进行字符分割的主要流程进行实验和介绍
    第五章    实验结果与分析
    本章列举了几个实验的结果并对实验进行了分析
    第751章    总结与展望
    在这次毕设中的总结和此算法的不足和需要改进的地方进行说明
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