本文提出了一種基于數(shù)據(jù)流修正的自適應模板匹配定位方法。該方法首先在圖像
預處理的基礎上，進行模板匹配，從而定位待識別目標；然后采用數(shù)據(jù)流修正的自適應方法，根據(jù)待識別目標的大小來改變模板尺寸，避免了設置固定模板的缺陷；最后，對模板匹配算法進行優(yōu)化，使模板匹配的效率得到提高。采用該方法對車牌圖像的定位進行實驗，實現(xiàn)了車牌的準確定位且處理速度快，能滿足系統(tǒng)實時性和自適應性的要求。
模板匹配技術是計算機圖形、圖像處理中一項非常重要的技術。它根據(jù)各種不同對象的
需要來選擇一個或者多個模板，在待匹配的圖像中移動，將模板圖像和原圖像比對，找到與模板相匹配的區(qū)域。圖像匹配算法大致可分為三種類型：基于灰度相關的圖像匹配、基于特征的圖像匹配和基于解釋的圖像匹配[1]。兩幅圖像之間的匹配算法可以歸結為二者的某一特征值的相關性度量。通過將模板圖像與待匹配圖像進行相關運算，得到一個相關值，根據(jù)這一相關值的大小就可以判斷二者是否匹配。
模板匹配廣泛的應用于計算機視覺，航空、軍事跟蹤測量[2]、醫(yī)學影像分析等領域。
國內外很多學者對模板匹配方法作了廣泛而深入的研究，提出了很多針對不同應用的改進算法。這些改進方案大體可以分為兩類：基于特征提取的方法和基于灰度值的方法[3]。
基于模板匹配中模糊匹配的思想，從模板尺寸及運算時間考慮，結合圖像中目標區(qū)域
的特征，本文設計了基于數(shù)據(jù)流修正的自適應方法來改變模板的大小，并提出了一種優(yōu)化的模板匹配算法縮短了運算時間。將該方法應用于車牌定位實驗中，取得了理想的效果。