的智能化管理，如违章管理停车管理等。因此这些技术手段所采用的算法已经成为了推动交通智能管理技术进步和发展的重要算法基础。车牌识别系统可以在不考虑当前车辆是处于行驶中还是处于停车状态并依赖于计算机的处理来实时准确自动地识别当前车辆的车牌号，将车牌识别系统应用于智能交通管理系统可以大大简化交通管理流程和提高交通管理效率，因而研究具有处理速度迅速且牌照识别准确率高的自动车牌识别系统对实现交通管理自动化和智能化具有非常重要的意义和经济价值。目前车牌识别在交通智能的管理系统当中可以被用来对拥挤路段车流状况的检测和控制高速公路上车辆进行自动检测和收费追踪定位被盗车的位置停车场收费交通违章自动处罚等。将这些管理系统应用到对交通路面的控制极大的缩短了交通管理时间和改变了以前当辆车违章时必须用笔记录车牌号的传统的人工交通的管理方式且检测车牌号码并收取相关管理费用很大程度的缓减了车辆拥堵。系统概述系统构成及模块功能车牌识别系统整个图像数据的处理流程模块图如图所示，以下将从图像处理淮阴工学院毕业设计说明书论文第页共页的角度分别讲解图像预处理车牌区域定位车牌字符分割以及车牌字符识别这四个处理阶段常用的图像处理方法与处理的目的。车牌图像输入图像预处理车牌区域定位车牌字符分割车牌字符识别车牌号输出图车牌识别系统模块框图由于直接输入识别系统的车牌图像都是用摄像机直接获取的，因而原始图像背景复杂且由于光照和天气的影响，原始图片中还含有噪声，若不能针对图像的背景和干扰进行合理有效的处理，肯定是会极大地影响到车牌的位置区域定位字符的有效完整分割与正确识别。因此要保证系统消耗较少的时间但具有高的识别正确率必须在开始的时候对图像进行有效的处理。预处理包括灰度转换以减小数据提高识别速度图片的增强和滤除干扰并提升图像的品质图片二值化便于车牌定位。车牌区域定位是指在图像预处理的基础上从图像中准确地找出车牌所在的位置，通过些算法将车牌区域从图像中分离出来以便进行车牌识别。牌照区域定位切割准不准确对牌照中字符的切割与识别非常关键。目前应用于确定图像中车牌位置的算法主要有基于车辆牌照纹理特征边缘检测数学形态学神经网络和车辆牌照颜色特征的定位算法。牌照的字符切割是指选用种适当的切割算法，将牌照中的所有号码完整的分离切割出来。如果切割算法选取不当则必然会导致号码识别发生，所以切割算法的选取对号码切割和号码识别的正确性有着非常关键的作用且影响着整个车牌识别系统的精度。为了进行准确的字符分割，常用的切割字符算法主要有根据模板匹配和轮廓的切割算法以及基于投影和轮廓的分割算法。牌照字符识别主要是利用牌照与其中的字符本身固有的特征来进行识别。字符的特征主要有两种第是车牌上的字符采用的都是规范化的印刷字符第二是图像的基本单位是像素，不同的图像像素的分布特征也不同，因而可以利用图像的像素特征来进行字符识别。为了从车牌图像中高效并准确的识别字符，识别系统中常用的识别方法有基于模板匹配和神经网络字符识别算法。淮阴工学院毕业设计说明书论文第页共页影响系统性能的因素牌照识别系统主要是对包含有牌照且背景复杂的静止或运动的图像进行处理。所以除了中国车牌本身的特殊性和复杂性之外图片拍摄的质量和拍摄时所处的外部环境以及拍摄角度是影响车牌识别系统性能的主要因素。我国的国内车牌除了它的样式尺寸和颜色不同外，其车牌组成相比其他国家而言也是比较复杂了，车牌主要包含个数字和个字母除去了和以及个汉字组成其中个汉字表示个省个表示自治区个表示直辖市的简称，和数字字母相比汉字的组成和特征更加复杂，识别难度相当大，这也是为什么国外的许多车牌识别系统不适用于我国的智能交通管理。在不同的天气用同个相机拍摄同个车牌图像，由于光照和环境的不同，图像中的噪声也不同。比如在雾天和晴天，晴天拍摄的图像比雾天拍摄的图像更加清晰且图像基本不会出现彩色失真。这将直接影响牌照准确无误的定位和字符的完整分割影响到整个系统的识别率。在实际的交通管理中，用于拍摄车牌图像的摄像头位置是固定的，但车相对于摄像头位置不是固定的，且不同的车辆车牌的位置也不相同，这就会导致摄像头拍摄车牌的角度会产生较大的差异，这必然会导致车牌在图片中产生倾斜继而导致车牌中的汉字字母和数字产生变形，这些都将会对车牌的定位车牌字符分割和识别产生较大的影响，继而使整个车牌识别系统的性能严重下降。车牌识别研究与发展现状车牌识别从年提出到现在有很多研究人员对其进行了算法的研究并取得了许多研究成果，车牌识别中的相关技术的应用也因此得到了迅速的发展。车牌识别主要应用于智能化的交通管理系统中，实现对图像中的车牌号码进行自动的识别，并保持高的准确性的实时性。由于所要识别的图像存在很多的干扰信息如光照条件的不同外界环境能见度的不同车牌上有泥土或生锈等，因此车牌识别还存在很多的技术难点。针对这些干扰，研究人员主要是通过改进相关算法来提高识别率。起初由于获取的图像像素不够，因而图像比较模糊，这主要是由于摄像头的分辨率较低导致的，车牌识别也因此而发展缓慢。面对这现实问题，些国外的研究人员主要提出两种图像获取途径是针对光照提出用红外摄像头获取更加清晰的图像二是用特殊功能的传感器来获取更加精确的数据，但两种解决方案都因成本太高而无法推广使用。近年来，随着摄像头精度的提高图像清晰度也有了大幅度的提升，车第三第四字符识别淮阴工学院毕业设计说明书论文第页共页后面三个数字识别淮阴工学院毕业设计说明书论文第页共页字符切割函数切割出最小范围,切割函数定义淮阴工学院毕业设计说明书论文第页共页特征提取函数定义将图片统划为大小淮阴工学院毕业设计说明书论文作者学号学院专业题目便携式车牌智能识别算法研究与系统设计指导者姓名专业技术职务评阅者姓名专业技术职务年月毕业设计说明书论文中文摘要近年来随着汽车数量的剧增，个稳定实时的车牌智能识别系统已经成为实现智能化交通管理的关键。本文研究了车牌识别系统的图像预处理车牌定位字符分割字符识别四个模块常用的算法，同时提出了个用编程实现的车牌识别系统方案。本文设计的车牌识别系统采用加权平均的灰度变换和边缘检测对车牌图像进行了预处理在车牌定位与分割模块采用边缘检测和形态学运算完成了对车牌的定位在字符分割模块采用投影分析和字符纹理特征相结合的方法实现了对字符的准确分割在字符识别模块采用模板匹配和网络识别算法完成了车牌字符的识别。实验表明，利用网络算法对汉字字母和数字具有较高的识别率分别可以达到。关键词图像预处理，车牌定位，字符分割，字符识别毕业设计说明书论文外文摘要,淮阴工学院毕业设计说明书论文第页共页目录绪论课题的研究背景与意义车牌识别研究与发展现状论文的主要内容与章节安排图像预处理彩色图像灰度化灰度图像二值化边缘检测数学形态学处理本系统车牌图像预处理车牌定位我国车牌的样式常用的车牌定位方法基于边缘检测和形态学车牌定位方法字符分割常用的字符分割方法基于投影分析与纹理特征的字符分割方法字符识别常用的字符识别方法基于模板匹配字符识别方法基于的字符识别方法系统界面设计系统开发环境与设计目标系统界面设计转为可执行文件系统测试车牌定位与分割车牌字符分割车牌字符识别与结果分析实验结论总结致谢参考文献附录程序代码淮阴工学院毕业设计说明书论文第页共页绪论课题的研究背景与意义科学技术水平的进步和社会经济的快速发展，显著地改变了人们出行的习惯。汽车已经逐步取代了过去的自行车和摩托车成为人们出行的重要交通工具。与此同时，汽车数量的剧增使交通安全交通拥堵车辆违章环境污染等问题变得越来越严重。这些问题直接导致了传统的交通管理方式已经不适用于现代交通管理。为此，自二十世纪八十年代，世界上部分发达国家和正处于发展中的国家的许多研究者在交通智能管理层面做出了大量的贡献并为交通智能管理的提供了重要的研究数据。在这种背景下，更多研究者开始对智能交通系统，简称展开了深入的探索，这对未来交通智能化管理的发展提供了重要的技术支撑。车牌号码是判断辆车是否合法的重要依据，即对车而言车牌号码就是车牌的身份证，知道了车牌号码我们就可以用这个号码来查询这辆车的所有信息。车牌识别中的相关技术都是借助于图像的处理和计算机的视觉以及模式的识别，依赖于电脑进行数据的处理，实时并准确地从静态或动态的车辆图像中提取车牌号来实现车辆的智能化管理，如违章管理停车管理等。因此这些技术手段所采用的算法已经成为了推动交通智能管理技术进步和发展的重要算法基础。车牌识别系统可以在不考虑当前车辆是处于行驶中还是处于停车状态并依赖于计算机的处理来实时准确自动地识别当前车辆的车牌号，将车牌识别系统应用于智能交通管理系统可以大大简化交通管理流程和提高交通管理效率，因而研究具有处理速度迅速且牌照识别准确率高的自动车牌识别系统对实现交通管理自动化和智能化具有非常重要的意义和经济价值。目前车牌识别在交通智能的管理系统当中可以被用来对拥挤路段车流状况的检测和控制高速公路上车辆进行自动检测和收费追踪定位被盗车的位置停车场收费交通违章自动处罚等。将这些管理系统应用到对交通路面的控制极大的缩短了交通管理时间和改变了以前当辆车违章时必须用笔记录车牌号的传统的人工交通的管理方式且检测车牌号码并收取相关管理费用很大程度的缓减了车辆拥堵。系统概述系统构成及模块功能车牌识别系统整个图像数据的处理流程模块图如图所示，以下将从图像处理淮阴工学院毕业设计说明书论文第页共页的角度分别讲解图像预处理车牌区域定位车牌字符分割以及车牌字符识别这四个处理阶段常用的图像处理方法与处理的目的。车牌图像输入图像预处理车牌区域定位车牌字符分割车牌字符识别车牌号输出图车牌识别系统模块框图由于直接输入识别系统的车牌图像都是用摄像