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虽然我国在车牌识别技术上做了大量的研究，例如中科院自动化所汉王公司的‘汉王眼’，深圳市普利德公司的Plate DSP车牌识别系统等，另外清华大学、浙江大学、上海交通大学等科研院也做过很多类似的研究，但是大多数产品的识别效果不是很理想，尤其是背景条件比较复杂的情况下的识别效果更加不是很理想，这与我国的汽车牌照的现状有着很大的关系：我国大陆的车牌是由汉字、大写英语字母和数字组成，汉字的识别难度比其他字符的识别难度要高；其次车牌底色与字符颜色有多重混合形式，代表不同的意义，但是国外的其他国家，例如韩国的车牌底色是红色，字符颜色是白色，组成形式比较单一，所以相比之下我国的研究就更为复杂；其次由于环境因素或人为因素而造成的牌照污染在我国是认可上路行驶的；另外我国的汽车牌照的悬挂位置是不唯一的；国外的车牌格式通常只有一种，而我国是不同的。
对于字符分割的方法，国外的研究人员已经提出了几种车牌字符的分割算法，但是由于在车牌字符分割过程中存在噪声干扰、边框、柳丁影响、车牌倾斜和光照不均等问题，造成分割不准确，甚至分割错误。虽然人们根据车牌字符的特征已经提出了一些算法，如：基于先验知识的分割算法、基于投影轮廓和拓扑结构的分割算法等，但是考虑到车牌中字符有可能存在粘连和断裂等情况以及其他一些环境等因素，字符分割技术仍然需要进一步改进。
由于目前的字符识别技术局限于单个字符分识别，因此字符分割操作对于字符识别有至关重要的意义，只有正确的分割才能保证字符的正确识别。当前字符分割算法有很多，常见的方法主要有：
a) 基于二值化图像垂直投影的方法[8-9]
这是最普遍采用的方法，其优点是处理速度快，但是对图像的质量要求较高，当牌照中出现字符粘连和断裂等情况时就会发生分割错误。
b) 基于垂直投影和先验知识的方法[10-12]
该方法除了有应用垂直投影外，还考虑到字符的宽度等先验知识，有效的改善了字符分割效果，但是当牌照中有字符褪色严重或有其他干扰信息时就会发生分割失败。
c) 基于模板匹配的字符分割方法[13-14]
该方法通过设计车牌字符串模板，利用模板匹配来确定字符的位置，该方法的字符分割效果较好，但是该如何设计匹配模板是一个难点。
近几年来，字符分割的算法有了很大的改进，也出现了很多将两种算法结合起来的算法，这其中主要包括：
a) 基于模板匹配—垂直投影结合的车牌字符分割方法[1]
使用该方法能克服图像二值化后字符有粘连及铆钉等的干扰，同时结合了垂直投影法来分割字符，使车牌即使是在变形的情况下也能将字符分割出来，综合了各自优点的同时也克服了各自的缺点。
b) 基于支持向量机和车牌投影特征的车牌字符分割法[2]
该算法的特点是利用车牌的投影特征进行训练和分类
c) 基于离散余弦变换和识别反馈的车牌字符分割算法[3]
该算法较好地解决了车牌图像光照不均、对比度较小、倾斜等问题；所采取的由粗到精分割的方法也能够正确地分割污迹、褪色、字符粘连和断裂等严重影响的车牌字符的图像。
1.3 车牌字符分割技术的发展趋势
目前的字符识别算法基本上都是针对单一字符的，因此字符分割对于字符识别是十分重要的前提条件，分割错误的字符能够被正确识别的概率基本上等于零。
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