查阅了大量的资料，得到了老师和同学的帮助，我在此对他们表示谢意。在这期间遇到了很多困难，我知道做什么都不容易，只能塌下心来，步个脚印的去完成才行。这学期我们学习了数字图像处理这门课程，在这个课程设计中应用到了很多其中的知识。理论只有应用到实际中才能学着更有意义。学习是个长期积累的过程，在后的工作生活中都应该不断的学习，努力提高自己知识和综合素质。此外，还得出个结论知识必须通过应用才能实现其价值,有些东西以为学会了，但真正到用的时候才发现是两回事，所以我认为只有到真正会用的时候才是真的学会了。在整个设计中我懂得了许多东西，也培养了我独立工作的能力，以及团队协作的能力，树立了信心，相信会对今后的学习工作生活有非常重要的影响。同样此次设计也大大提高了动手的能力，使我充分体会到了在创造过程中探索的艰难和成功时的喜悦。虽然这个设计做的并非对所以车牌都合适，但是在设计过程中所学到的学习方法是我最大收获和财富，相信定会使我受益终身。参考文献冈萨雷斯数字图像处理第二版电子工业出版社，胡小锋赵辉图像处理与识别使用案例精选人民邮电出版社，郁梅等，基于视觉的车辆牌照检测，计算机应用研究叶晨洲，廖金周，种基于纹理的牌照图象二值化方法朱学芳等，种自适应细化方法，模式识别与人工智能杨万山等，基于神经网络的工程图纸图形符号的识别，袁志伟，潘晓露车辆牌照定位的算法研究昆明理工大学学报刘阳，伊铁源等数字图象处理应用于车辆牌照的识别辽宁大学学报，许志影李晋平极其在图像处理中的应用计算机与现代化，崔江王友仁车牌自动识别方法中的关键技术研究计算机测量与控制，宋建才汽车牌照识别技术研究工业控制计算机韩勇强李世祥汽车牌照子图像的定位算法微型电脑运用，梁玮罗剑锋贾云得种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法张引，潘云鹤，面向车辆牌照字符识别的预处理算法，计算机应用研究叶晨洲等，车辆牌照字符识别系统，计算机系统应用李宏升等，利用牌照识别技术的停车场安全防盗系统，计算机系统应用基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现目录摘要设计原理详细设计步骤提出总体设计方案预处理及边缘提取图象的采集与转换边缘提取牌照的定位和分割牌照区域的定位牌照区域的分割车牌进步处理字符的分割与归化字符分割字符归化字符的识别设计结果及分析程序源代码基于的程序源代码基于的程序源代码结语心得体会参考文献摘要汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素，包括车牌定位字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置，从而定位车辆牌照，然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分，提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明，本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。图象对比度度的方法有灰度线性变换度图及其直方图见图与图。对于将彩色图象转换成灰度图象时，图象灰度值可由下面的公式计算图原图图灰度图边缘提取边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风纹理特征提为蓝色与白色在通道中并无区分，而在通道或是灰度图象中并无此便利。同理对白底黑字的牌照可用通道，绿底白字的牌照可以用通道就可以明显呈现出牌照区域的位置，便于后续处理。原图灰黄底黑字白底红字绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色通道时牌照区域为亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。因操作系统下，程序调试时使用。预处理及边缘提取输入车牌图象灰度校正平滑处理提取边缘图预处理及边缘提取流程图图象的采集与转换考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配般有蓝底白字系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，要求主频在及以上，内存在及以上。系统可以运行于或者不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊细节不清笔划断开或粗细不确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊细节不清笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。例如，象素点的邻域有两种表示方法邻域和邻域分别对应的邻域平均值为，∈其中，为邻域中除中心象素点，之外包括的其它象素总数，对于邻域，邻域。然而，邻域平均值的平滑处理会使得图象灰度急剧变化的地方，尤其是物体边缘区域和字符轮廓等部分产生模糊作用。为了克服这种平均化引起的图象模糊现象，我们给中心点象素值与其邻域平均值的差值设置固定的阈值，只有大于该阈值的点才能替换为邻域平均值，而差值不大于阈值时，仍保留原来的值，从而减少由于平均化引起的图象模糊。图像中车辆牌照是具有比较显确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊细节不清笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，要求主频在及以上，内存在及以上。系统可以运行于或者操作系统下，程序调试时使用。预处理及边缘提取输入车牌图象灰度校正平滑处理提取边缘图预处理及边缘提取流程图图象的采集与转换考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配般有蓝底白字黄底黑字白底红字绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色通道时牌照区域为亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。因为蓝色与白色在通道中并无区分，而在通道或是灰度图象中并无此便利。同理对白底黑字的牌照可用通道，绿底白字的牌照可以用通道就可以明显呈现出牌照区域的位置，便于后续处理。原图灰度图及其直方图见图与图。对于将彩色图象转换成灰度图象时，图象灰度值可由下面的公式计算图原图图灰度图边缘提取边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。所以在此我们要对图像进行边缘检测。图象增强处理对图象牌照的可辩认度的改善和简化后续的牌照字符定位和分割的难度都是很有必要的。增强图象对比度度的方法有灰度线性变换图象平滑处理等。灰度校正由于牌照图象在拍摄时受到种种条件的限制和干扰，图象的灰度值往往与实际景物不完全匹配，这将直接影响到图象的后续处理。如果造成这种影响的原因主要是由于被摄物体的远近不同，使得图象中央区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图象灰度失真，或是由于曝光不足而使得图像的灰度变化范围很窄。这时就可以采用灰度校正的方法来处理，增强