1.2.2 车牌识别研究的主要技术方法
车牌识别主要分为两大关键技术：一是车牌的定位；二是车牌字符的识别。 1. 车牌定位研究
车牌定位的研究国外起步比较早，上个世纪90年代以来，我国也开始对车牌定位进行深入的研究，并取得了一定的成效。比较好的定位算法有基于车牌文字变化特点的自动扫描识别算法；基于特征的车辆牌照定位算法；基于变换函数提取车牌的算法；基于视觉的车辆牌照检测；基于字符串的车辆牌照分割方法。这些算法都是基于车牌的特征来研究车牌的定位与识别，因而具有一定的针对性和局限性。对一些复杂图像应用某些数学工具不仅可以加快处理速度而且可以改善和优化处理结果。已有的区域定位算法，比较完善的如机动车辆自动识别收费系统当中所提出的一种基于局部阈值二值化与自适应形态滤波算法。另外，一些学者们从一些数学工具着手，利用数学形态学、小波分析、遗传算法等方法对一些传统定位方法进行改进，提出了基于属性开运算的汽车牌照区域定位算法，通过对灰度图像采用属性开运算，削去满足特定属性的峰部，确定出目标以及少量非目标区域，然后计算出图像的倾斜角及目标区域所在范围；提出了基于小波与形态学的车牌图像分割方法等。
上述车牌定位方法具有一定的实用性和参考价值，然而也都有不完善的方面，有待进一步完善。
2. 车牌字符识别研究
车牌字符识别实际上就是对车牌上的汉字、字母、数字进行准确确认的过程。车牌字符识别实际上是依附在车牌上的印刷体文字的识别，能否正确识别不仅是文字识别技术的问题，还要考虑其载体——车牌区域的影响。车牌字符识别技术是文字识别技术与车牌图像自身因素协调兼顾的综合性技术。
由于摄像机的性能、车牌的整洁度、光照条件、拍摄时的倾斜角度及车辆运动等因素的影响使车牌中的字符可能出现比较严重的模糊、歪斜、缺损或污迹干扰，这些都给字符识别带来了难度。文献[15]给出了基于神经网络的车牌字符识别方法；文献[16]提出了一种基于模板匹配的车牌识别方法。综合上述方法，文献[17]提出了基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法，该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的各自优势，提高了车牌字符的识别效率。
车牌字符识别的研究在技术上虽然取得了很大的突破，然而离实用化的要求还相差很远，许多新方法仅停留在理论和文章上或者限制在比较狭窄的约束范围内，并不能以产品的形式大范围的投入使用。因而车牌字符识别的研究仍然有很长的路要走。
1.3 本论文的主要内容
本文实验的图像是用数码相机拍得的以及从网上收集到的汽车彩色图像 (包括
静态的和行驶中的汽车图像)，图像质量比较差，在各种光照条件和自然条件下的汽车图像都有，因此也对本系统的实现增加了难度。在整个车牌自动识别系统中实现高识别率主要有三个部分起着关键的作用：在全车身图像中车牌部分的定位、定位后车牌字符的分割、对单个字符的识别。本文先实现了车牌定位，再对车牌中的字符分割和字符识别，因此本系统由四大部分组成，车辆图像的预处理、车牌区域的定位、车牌字符识别的预处理、车牌字符的识别，系统详细流程图见图1-1。
开始车牌反色车牌倾斜度调整车牌字符分割归一车牌紧缩车牌细化结束 图1-1 系统流程图
其中图像预处理流程图如图1-2所示。
开始图像灰度化图像二值化图像中值滤波车牌边缘检测图像去噪结束 图1-2 图像预处理流程图
字符处理如图1-3所示。
开始车牌反色车牌倾斜度调整车牌字符分割归一车牌紧缩车牌细化结束 图1-3 字符处理流程图
车牌反色
字符识别车牌倾斜度调整1.4 本论文的结构安排结束 车牌字符分割归一本文的结构是按照系统的流程结构来安排的。 第1章介绍了车牌自动识别系统的研究背景和意义，国内外的研究现状以及车牌识别研究的技术特点。 车牌紧缩车牌细化第2章介绍了车牌识别系统的介绍和程序的设计方法。 第3章介绍了车牌识别系统的编程方法和算法。 第4章是对车牌识别系统结果的分析和展示。
第2章 车牌识别系统功能设计方案
上面介绍了车牌识别系统的研究意义和研究方法，让读者对车牌识别这个系统有了一个初步的印象，下面将介绍车牌识别系统具体的设计方案以及设计原则，便于读者理解。
2.1 车牌识别系统概述
车牌识别(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
2.2 车牌识别系统的设计原则
本系统的设计必须遵循以下原则：
1. 要遵循国内的车牌标准 目前国内汽车牌照有六种类型：（1）大型民用汽车所用的是黄底黑字牌照；（2）小型民用汽车用的是蓝底白字；（3）军队或武警专用汽车是白底红字、黑字牌照；（4）使、领馆外籍汽车是黑底白字牌照；（5）试车和临时牌照是白底红字，且数字前分别标有“试”和“临时”字标志；（6）汽车补用牌照是白底黑字。车前牌照的尺寸均为44 cm长，14 cm宽，共有7个或8个字符。民用汽车牌照上有省、直辖市、自治区的名称和发证照及监督机关的代号，编号是英文大写字母。接着是一个点“.”，后面的汽车编号，一般为5位数字，即从00001——99999。编号超过10万时，就由A, B, C等英文字母代替，第三个字符可能是英文字母，也可能是阿拉伯数字，第四至第七个字符均为阿拉伯数字。
2. 面向现场环境 本系统主要用于高速公路的交通路口和停车场，因而必须考 虑到路口的环境，现场环境对软件设计产生两方面影响：
正面影响：
（1）在摄像头拍摄时，汽车相对于摄像头的距离是固定的，只要焦距一定，汽车图像大小就是不变的，车牌图像的大小、位置也都是不变的。
（2）高速路口处很少有复杂的背景，如树木，多纹理、多色彩的建筑等。因而减少了图像处理的复杂性。
负面影响：