1、“.....时常发生交通拥挤事故等。面对日益严重的交通问题。智能交通系统，简称已经成为当前交通管理发展的主要方向，而车牌识别技术作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用，它在高速公路，城市道路，停车场等项目中占有无可取代的重要地位。目前，国外车牌识别系统已经成功应用于实际交通系统中，而国内的车牌识别系统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......”。

2、“.....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......”。

3、“.....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摘要车辆牌照识别系统，简称是现代智能交通系统中的项重要研究课题，是实现智能交通的重要环节，涉及领域异常广阔。智能交通系统可以在不影响汽车正常行驶的状态下自动完成对牌照的有效识别，很显然这技术的发明对于交通管理工作起到了很大的推动作用。目前......”。

4、“.....电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车辆辨别等重要领域。由于牌照拍摄场景的复杂性以及车牌位置和图像质量的不可预知性，车牌定位系统直都未做到令人满意，所以车牌定位直是这个领域研究的热点。因此对于汽车牌照识别技术的研究具有重要的现实意义。车牌识别技术主要包括车牌定位和车牌识别两部分，而车牌定位是该系统的关键之。本文针对车牌识别系统中关于静态图片中的车牌定位问题。在车牌定位系统中，在开发平台上，我们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，通过对静态图片进行灰度变换，二值化，中值滤波等系列处理，提出了基于垂直边缘检测算子的车牌定位方法，根据汽车牌照区域的垂直边缘统计特性，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的特点对这些候选区进行筛选，得到车牌位置......”。

5、“.....关键词车牌定位图像处理边缘检测目录摘要目录绪论本课题的研究背景和意义国内外的发展概况本课题主要研究的内容我国车牌的特点设计的总体思想本文各章节内容安排开发工具及运行环境基础知识和技术介绍基础知识简介车牌定位详细设计图像预处理车牌的基本特征彩色图像的灰度化图像灰度变换线性变换分段线性灰度变换非线性灰度变换图像平滑平滑处理噪声的基本概念空间域平滑频率域平滑图像边缘检测引言梯度算子算子算子算子算子算子牌照的定位与分割形态学去噪牌照区域的分割车牌图像二值化中值滤波字符的分割与归化本章小结车牌定位系统实现与测试系统构成实验结果及分析本程序对其他图片的识别效果本章小结结论与展望结论研究工作的展望致谢参考文献汽车牌照定位系统设计与开发绪论本课题的研究背景和意义世纪年代以来，随着我国经济的快速发展，人民生活水平的不断提高，国两个峰之间取个阈值......”。

6、“.....寻找阈值的方法有很多种，本节介绍的迭代法可以得到个较好的，将背景和目标分开。算法如下选择个的初始估计值，般选为图像中最大灰度值和最小灰度值的平均值，或者整个图像的平均灰度值。用分割图像。这样做会生成两组像素为所有灰度值中大于的像素组成，为所有灰度值中小于或等于的像素组成。对区域和中的所有像素计算平均灰度值和。无锡太湖学院学士学位论文计算新的阈值重复步骤到，直到逐次迭代所得到的值之差小于事先定义的参数。对边缘检测后的图像，大部分的区域为黑色或近似黑色，只有边缘处较为明显。这样的图像的直方图呈明显的双峰形状，用迭代法进行二值化有很好的效果。图为部分车牌图像运用迭代法进行二值化后的图像。图车牌灰度图及其二值化图像中值滤波中值滤波是种非线性的信号处理方法。年由首先提出并应用在维信号处理技术中......”。

7、“.....中值滤波般采用个滑动窗口，该窗口含有奇数个点，将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点般是窗口的中心的灰度值。对于奇数个元素，中值是指按大小排序后，中间的数值对于偶数个元素，中值指排序后中间两个元素灰度值的平均值。这种方法既能消除噪声又能保持图像的细节。其算法步骤如下将模板在图中滑动，并将模板中心与图中个像素位置重合读取模板下各对应像素的灰度值将这些灰度值从小到大排序找出排序后的灰度值的中间值将中间值赋给对应模板中心位置的像素。其优点在于较好的去除孤立点，较好的抑制脉冲干扰及椒盐噪声，同时对随机噪声能有效的保存边缘信息。举例说明脉冲噪声设图像，为......”。

8、“.....，原图中，中间的灰度要比两边高许多即脉冲。从运算结果来看，中值滤波对脉冲噪声非常有效。保存边缘信息设图像，为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......”。

9、“.....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......”。