外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗屋面牌识别仿真采用车牌号码为鲁的车牌照片进行仿真，仿真效果如下使用加权平均值法处理车辆图像，得到的灰度图效果如图所示。

图原始图像图灰度图车辆图像进行灰度拉伸后的效果对比如图所示，从图中可以看出，灰度拉伸后，对比度明显增强，车牌区域更加明显。

图灰度拉伸图算子边缘检测由于之前对图像进行了平滑处理，所以此处边缘的提取采用的是算子。

由上图可以归纳起来以下方面原始图像清晰度比较高，从而简化了预处理，结合实验过程，得出不是每种图像处理之初都适合滤波和边界增强。

本次汽车车牌的识别，为了保存更多的有用信息。

由于牌照图象在原始图象中是很有特征的个子区域，确切说是水平度较高的横向近似的长方形，它在原始图象中的相对位置比较集中，而且其灰度值与周边区域有明显的不同，因而在其边缘形成了灰度突变的边界，这样就便于通过边缘检测来对图象进行分割。

图腐蚀后图像图平滑图像的轮廓图从对象中移除小对象后图像图行方向区域和最终定位出来的车牌图裁剪出来的车牌的进步处理过程量面积南外墙南外窗四人宿舍取名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗四人宿舍取名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗四人宿舍取名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗四人宿舍取名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗四人宿舍取名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗四人宿舍取名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗四人宿舍取名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗四人宿舍取名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室图图分割出来的七个字符图像图归化处理后的七个字符图像图识别结果通过对以上的张照片的识别，识别结果不具有通用性，因此我对另车辆号码为苏的车牌图像进行了检测定位识别。

进行了仿真，结果如图所示。

其中车牌号码识别程序源代码见附录程序清单。

图原图图算子边缘检测图定位剪切图图像处理图字符分割跟归化图识别结果结果分析对于光照条件不理想的图象，可先进行次图象增强处理，使得图象灰度动态范围扩展和对比度增强，再进行定位和分割，这样可以提高分割的正确率。

而采用了色彩通道的牌照区域分割算法充分利用了牌照图象的色彩信息，简化了算法的实现，加快了图象的处理速度，具有较高的检出正确率，而且整个过程用语言编程实现，无时间滞后感，可以满足实时检出的要求。

但是在设计的过程中发现，使用另幅图像后，识别效果始终没有那么理想。

需要做定的设置后才能识别出相应的字符。

在车牌字符分割的预处理中，用到了对分割出的字符车牌进行均值滤波，膨胀或腐蚀的处理。

这在对于有杂点的车牌是很有用的，因为这样可以把字符与字符之间的杂色点去除，只有白色的字符和黑色的背景存在，这样有利于的字符分割进行。

字符识别过程使用的是模板匹配的方法，利用两幅图片相减的方法，找到相减后值最小的，即为相似程度最大的。

模板的制作很重要，必须要用精确的模板，否则就不能正确的识别。

对于识别情况的分析可知，主要原因是牌照自身的污渍等影响了图象的质量二是牌照字符的分割失败导致的识别再就是部分字符的形状相似性，比如，和和等字符识别结果可能发生混淆的情况。

总之，尽管目前牌照字符的识别率还不理想，但是只要在分割出的字符的大小位置的归化，以及尝试提取分类识别能力更好的特征值和设计分类器等环节上再完善，进步提高识别率是完全可行的。

结束语本文主要解决了以下几个问题在背景的图象中如何定位分割牌照区域对分割下来的牌照字符如何提取具有分类能力的特征如何设计识别器。

在车辆牌照字符识别系统的研究领域，近几年出现了许多切实可行的识别技术和方法，从这些新技术和方法中可以看到两个明显的趋势是单的预处理和识别技术都无法达到理想的结果，多种方法的有机结合才能使系统有效识别能力提高。

在本系统的设计时，也汲取了以上些算法的思想，结合实际，反复比较，综合分析二是在有效性和实用的原则下，结合神经网络和人工智能的新技术的应用是研究的个方向。

根据车牌特点，般采用的车牌定位算法有边缘检测定位算法利用哈夫变换进行车牌定位色彩分割提取车牌等。

这里我采用的是边缘检测的方外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积北外墙北外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗屋面四人宿舍名称及方向围护结构传热系数室内计算温度供暖室外计算温度温差修正系数基本耗热量朝向风向高度附加实际附加围护结构耗热量冷风渗透耗热量冷风侵入耗热量房间总耗热量面积南外墙南外窗屋面牌识别仿真采用车牌号码为鲁的车牌照片进行仿真，仿真效果如下使用加权平均值法处理车辆图像，得到的灰度图效果如图所示。

图原始图像图灰度图车辆图像进行灰度拉伸后的效果对比如图所示，从图中可以看出，灰度拉伸后，对比度明显增强，车牌区域更加明显。

图灰度拉伸图算子边缘检测由于之前对图像进行了平滑处理，所以此处边缘的提取采用的是算子。

由上图可以归纳起来以下方面原始图像清晰度比较高，从而简化了预处理，结合实验过程，得出不是每种图像处理之初都适合滤波和边界增强。

本次汽车车牌的识别，为了保存更多的有用信息。

由于牌照图象在原始图象中是很有特征的个子区域，确切说是水平度较高的横向近似的长方形，它在原始图象中的相对位置比较集中，而且其灰度值与周边区域有明显的不同，因而在其边缘形成了灰度突变的边界，这样就便于通过边缘检测来对图象进行分割。

图腐蚀后图像图平滑图像的轮廓图从对象中移除小对象后图像图行方向区域和最终定位出来的车牌图裁剪出来的车牌的进步处理过程