的应用虽然也有部分成功事例，但基本上整体还处于试验阶段。如果引进国外的车牌识别系统不仅费用较高，而且由于我国车牌自身的特点与国外车牌有着很大的不同之处，特别是我国牌照中的汉字的识别问题，国外技术就无法实现。这就要求我们研制出适合我国国情的车牌识别系统。车牌定位是车牌识别系统中的关键性的第步，很大程度上决定了车牌识别系统的准确性，鉴于车牌定位的重要性，本课题就是在这背景下提出的。汽车牌照识别技术是现代交通管理中的个非常重要的研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节，它可广泛在高速公路城市道路停车场等的车辆管理，交通流量检测，交通管理，免停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，智能交通系统已成为当前交通管理发展的主要方向。车牌识别系统在系统中扮演着越来越重要的角色。所以，车牌识别系统的研究具有极大的市场价值。国内外的发展概况汽车牌照识别系统不管采用哪种方法，有两个问题是必须解决的第如何清楚的拍摄到清晰的汽车牌照图像。即是不论是刮风还是下雨，顺光还是逆光，白天还是黑夜。都能将牌照拍的清晰。第二怎样在图像中准确的识别出汽车牌照，就是适应个中国环境下所拍摄到的图像。般来讲汽车牌照识别系统主要包括个方面，即汽车牌照定位汽车牌照切割汽车牌照识别。汽车牌照定位的主要功能就是在图像中给出汽车牌照的位置并且分割出来，汽车牌照切割的主要功能就是把已获得的汽车牌照中的字符逐个切分出来，形成单个的字符图像块。汽车牌照识别是整个系统的最后个步骤。即把切割出来的字符进行识别处理，得到可以用于计算机处理的信息格式如文本格式。国外最早提出的是在世纪年代，该阶段并没有形成完整的理论系统知识，而是对车牌识别的种特定环境的应用或个问题进行了讨论，采用简单的图像处理技术来解决问题。国外正式开始出现车牌识别系统化的研究是世纪年代以后。年，国外的第个车牌识别系统成功被研制，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，进而确定汽车车牌号码。在现代，以色列公司的系列，新加坡公司的系列无锡太湖学院学士学位论文都是比较成熟的产品。其中，产品主要适合与新加坡的车牌识别，公司的有多种变形产品来分别适应于个国家的车牌识别。系统也可以针对中国大陆的车牌进行识别，但是存在着定的局限性，不能较好的识别车牌中的汉字，另外日本加拿大德国意大利英国等国家都有适合于本国的车牌识别系统。国内在世纪年代已经开始对车牌识别系统进行了相关的研究，其中的北京汉王公司的汉王眼成都西图科技有限公司生产的车牌识别稽查系统亚洲视觉生产的车辆牌照识别系统以及等产品牌照识别率都达到了以上。上海交通大学戚飞虎提出了基于彩色分割的拍照识别方法华中科技大学黄心汉提出了基于模板匹配和神经网络的拍照识别方法。另外，西安交通大学的郑南宁等人提出了多层次纹理分析的牌照识别方法也对车辆牌照识别系统也有极大价值的研究。众多的牌照识别技术的研究促进了适合我国车辆牌照识别产品的问世，国内的牌照识别产品相继问世并且投入使用。本课题主要研究的内容车牌定位，简称就是要在副拥有复杂背景的车辆图像中把汽车牌照区域分割出来，它是汽车牌照识别系统中的第步却是至关重要的步。对于幅车辆图像来说，车牌区域只占全图的小部分，要想将其准确定位并分割出来是及其困难的，这就要求研究人员对车牌区域内的字符的纹理特征和字符与其背景之间的灰度特征进行分析，寻找它们之间的差别。当前最常见的定位技术主要有基于边缘检测的方法基于彩色分割的方法基于小波变换的方法和遗传算法等。本论文是基于边缘检测和数学形态学的车牌定位系统。针对车牌四周边框，采取了种水平垂直结构元素的方法，有效地削弱它们对车牌定位准确率的不利影响，该方法主要利用了边缘检测和数学形态学中的开运算图像膨胀和腐蚀区域填充等对车牌图像进行处理。有效地提高了车牌定位准确率。我国车牌的特点我国机动车使用的牌照主要是根据公安部年颁发的中华人民共和国机动车号牌标准制作的。我国现有车辆牌照可分为四类蓝底白字黄底黑字黑底白字和白底黑字。字符分为四种类型中文字符英文字母阿拉伯数字圆点分隔符。所有车辆具有以下特点车辆牌照由个字符组成的字符串呈水平排列。待识别的字符模板可分为以下三类，汉字英文字母阿拉伯数字。车辆牌照区域牌底和牌字颜色对照大，边缘非常丰富。车辆牌照原始尺寸每个字宽，字高，间隔符宽，每个单元间隔。汽车牌照的悬挂位置不唯。我国对于不同车辆车型用途使用不同类型的牌照如军车民用车大型车辆此次研究主要研究最常见的蓝底白字的车牌。汽车牌照定位系统设计与开发设计的总体思想本文介绍了课题设计的内容和步骤，然后分析了图像与处理中运用到得处理方法，如灰度变换，边缘检测，中值滤波等最后检测车牌上下界和左右界，从而定位出车牌。设计总体思想如图所示。输入图像图像预处理车牌定位字符分割图系统整个过程第步在进行图像处理前先将位图读入到内存，这步相当于车牌识别系统的汽车图像数据的采集。第二步图像的预处理包括灰度转换边缘检测背景干扰消弱中值滤波等处理。第三步车牌区域定位采用水平投影和垂直投影法来获得车牌的具体位置。第四步裁减车牌并显示在获得车牌的坐标位置的灰度符分割在整个车牌识别系统中不是难点，所以对于字符分割的问题常常不被逐排检查有没有白色像素点，设置，若图像两边，则切割，去除图像两边多余的部分切割去图像上下多余的部分根据图像的大小，设置阈值，检测图像的轴，若宽度等于这阈值则切割，分离出七个字符归化切割出来的字符图像的大小为，与模板中字符图像的大小相匹配汽车牌照定位系统设计与开发重视，但是字符的正确分割却对车牌字符的正确识别是至关重要的并且光照的强弱，车牌图像的污损，角度倾斜等问题都能造成车牌的分割困难，所以对字符分割技术提出了较高的要求。通常在般的车牌字符识别系统中，字符识别之前都先要对图像进行二值化车牌图像经过二值化之后得到个整体，其中包含了字与字行与行之间的空白，这就需要采用定的处理技术车牌中的个个字符切分处理，形成单个字符的图像阵列，进行单个字识别处理。在这里我们需要对车牌进行两个步骤即水平切分和垂直切分。本章小结本章详细地介绍了汽车图像的边缘检测的多种方法，通过编程实验得出了各种方法的效果图，通过分析改进,提出边缘检测算子，确定出在车牌定位系统中应用该方法。本章所叙述的内容是整个系统的重点，关系到定位的准确性和精度。而图像分割更是车牌识别工作的重点，所以在最后着重对图像分割进行了说明。无锡太湖学院学士学位论文汽车牌照定位系统设计与开发车牌定位系统实现与测试系统构成汽车牌照识别系统包含了汽车牌照定位，字符分割和字符识别三个方面。首先我们通过对原始图像的处理，图像的边缘检测，从图像中确定车牌的位置，然后在定位好的区域中根据字符的纹理特征提取字符区域，根据字符区域的像素点覆盖轮廓的密度具有定的阈值，这样可以获得包含各个字符的连通域然后根据牌照水平投影结果以及字符的平均宽度和高度，分别获得各个字符的类型和位置，最后实现字符的正确分割。最后步就是通过神经网络来识别。个完整的车牌识别流程如图。输入图像图像预处理车牌定位字符分割图车牌识别流程实验结果及分析车牌定位方法是将若干图像处理技术及提取车牌特征方法的有效结合。本文车牌定位系统包括图像预处理车牌边缘检测车牌定位和分割三部分。图像预处理就是获得有用的图像信息，实验结果如下图所示。图原始图像无锡太湖学院学士学位论文图灰度图图灰度直方图汽车牌照定位系统设计与开发图图像增强后的图像车牌图像边缘检测就是提取车牌的边缘，并将其二值化，并采用图像形态学处理方法在此图像中搜索以获得可能含有车牌的感兴趣区域，本文经过比较最终采用边界算子获得图像的边界信息，如图所示。图边缘检测图像无锡太湖学院学士学位论文图平滑图像的轮廓图给出的是感兴趣的车牌区域。图感兴趣的车牌区域在确定好车牌区域后，由于此次试验采用的是最为普遍的蓝底白字的车牌，因此我们汽车牌照定位系统设计与开发在车牌感兴趣区域中进行轴与轴的扫描，由区域中的蓝色像素点位来确定车牌位置。如图所示。图车牌定位剪切当车牌定位出来以后，又为字符的切割做了些预处理，把定位出来的车牌进行灰度处理二值化处理均值滤波处理以及膨胀腐蚀处理。如图所示。图定位裁剪的后续处理程序最终得到的实验结果如图所示。无锡太湖学院学士学位论文图定位出来的车牌本程序对其他图片的识别效果运用本程序，对其他多副图进行了检测，都有较好的效果。下面是对另外几副车牌照片的定位，结果如图首先选取张图片。如图所示。图原始图像汽车牌照定位系统设计与开发图灰度图图灰度直方图无锡太湖学院学士学位论文图边缘检测图平滑图像的轮廓汽车牌照定位系统设计与开发图车牌感兴趣区域图车牌定位剪切无锡太湖学院学士学位论文图定位裁剪的后续处理图定位出来的车牌为了更好的验证本系统是否能够很好地适应多种车辆，定位的准确性是否准确，为此再次选取几张图片来验证本系统识别定位的准确性。汽车牌照定位系统设计与开发图原始图像图车牌定位剪切无锡太湖学院学士学位论文图定位裁剪的后续处理图定位出来的车牌本章小结从以上实验来看，本系统基本上能够实验车牌的定位，而且对不同的实验车辆都具有较好的实验效果。但是由于车牌表面的光线不样，噪声点不样，所以在膨胀腐蚀方面有时候达不到理想的要求，但是基本上还是能够定位出来。汽车牌照定位系统设计与开发结论与展望结论本文是在现有的数字图像分析处理技术的基础上，综合车辆牌照自身的特点，对汽车牌照定位系统进行了研究设计及实验。简单的说，本系统是利用图像处理技术对采集来的汽车图像进行系列的处理，最后把最终的定位结果在屏幕上显示出来。本文主要解决了以下几个问题完成了在图像中定位车牌的工作，提出了基于垂直与水平边缘检测算子的车牌定位算法。算法是利用汽车牌照的边缘统计特性从图像中确定可能存在的牌照候选区，在利用车牌几何形状上的特点对这些候选区进行筛选，得到车牌位置。该算法对采集的图像数据库的测量效果较好。完成了对常见的图像处理方法的研究和实验的工作。在系统中，我们用两个模块分别对图像预处理图像的边缘检测和分割的若干方法进行编程实验。并根据系统的需要进行了必要的改进，进行了膨胀与腐蚀处理，目的在于去噪和强化边缘信息。运用了多种边