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围成的有规则的矩形。主要用在车牌的定位分割。
（2）颜色特征：现有的字符颜色与车牌底色搭配有四种类型，蓝底白字，黄底黑字，白底黑字，黑底白字。这部分特征主要用在对彩色图像进行车牌的定位。
（3）字符的特征：标准的车牌上有7个字符，呈水平排列，待识别的字符模板可以分为一下三类，汉字，英文字母，阿拉伯数字，主要用于对字符匹配识别方面。
（4）其他国家的汽车牌照格式(如汽车牌照的尺寸大小，牌照上的字符排列等)通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途，规定了多种牌照格式(例如分为军车、警车、普通车等)。
（5）我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一。
（6）由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重，这种情况下，国外发达国家不允许上路，而在我国仍可上路行驶。
车牌与汽车的其它区域相比，还有以下主要特征：
（1）车牌区域中的垂直边缘比水平边缘密集，而车身其它部分的水平边缘
明显，垂直边缘较少。
（2）灰度变化特征：车牌的底色、边缘颜色，车辆外部的颜色都是不同的，
表现在图像中就是灰度级互不相同，这就在车牌边缘形成了灰度突变边界。实际上，车牌的边缘在灰度上的表现是一种屋脊状边缘。在车牌区域内部，字符和车牌底的灰度较均匀的呈现波峰波谷。
（3）有相对集中和规则的纹理特征。
由于我国汽车车牌识别的特殊性，这就导致了采用任何单一识别技术都是难以奏效的。
§1.3 国内外车辆牌照识别技术现状
目前，国内外有大量关于车牌识别方面的研究报道。国外在这方面的研究工作开展较早。在上世纪70 年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检
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测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，如Yuntao Cui提出了一种车牌识别系统，在车牌定位以后，利用马尔科夫场对车牌特征进行提取和二值化，对样本的识别达到了较高的识别率。Eun Ryung 等利用图像中的颜色分量，对车辆照进行定位识别，其中提到了三种方法：①以Hough 变换为基础的边缘检测定位识别；②以灰度值变换为基础的识别算法；③以HLS彩色模式为基础的车牌识别系统，识别率分别为81.25%、85%、91.2%。日本对车牌图像的获取也做了大量的研究，并为系统产业化做了大量工作。Luis开发系统应用于公路收费站，全天识别率达到了90%以上，即使在天气不好的情况下也达到了70%。国外对车牌识别的研究起步早，总体来讲其技术已比较领先，同时由于他们车牌种类单一规范程度较高，易于定位识别。目前，已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。由于中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180 的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。南京大学的熊军等提出了基于字符纹理特征的定位算法，准确率达95%。华中科技大学的陈振学等学者提出了一种新的车牌图像字符分割与识别算法，使用一维循环清零法，通过对垂直投影图进行一次扫描，有效的清除了杂点和间隔符，正确分割率达到了96.8%。浙江大学的张引、潘云鹤等提出了彩色边缘算子Color Prewitt 和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法，算法简单，且全面作用在颜色空间的三个分量上，检测出的牌照区域易于与背景剥离。但是计算量和存储量都比较大，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者都在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。
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§1.4车牌识别技术的应用情况
车辆牌照识别系统技术能够从一幅车辆图像中准确定位出车牌图像，经过字符切分和识别后实现车辆牌照的自动识别，从而为以上应用提供信息和基础功能。
目前车牌识别系统主要应用于以下领域：
（1）停车场管理系统。利用车牌识别技术对出入车辆的号牌进行识别和匹配，与停车卡结合实现自动计时、计费的车辆收费管理系统。
（2）高速公路超速自动化管理系统。以车牌自动识别技术为基础，与其他高科技手段结合，对高速公路交通流状况进行自动监测、自动布控，从而降低交通事故的复发生率，确保交通顺畅。
（3）公路布控。采用车牌识别技术实现对重点车辆的自动识别，快速报警，既可以有效查找被盗车辆，同时又为公安、检察机关提供了对犯罪嫌疑人的交通工具进行远程跟踪与监查的技术手段。
（4）城市十字交通路口的“电子警察”。可以对违章车辆进行责任追究，也可以辅助进行交通流量统计，交通监测和疏导。
(5）小区车辆管理系统。社区保安系统将出入社区的车辆通过车牌识别技术进行记录，将结果与内部车辆列表对比可以实现防盗监管。
§1.5 车牌识别技术的发展趋势
车牌识别技术作为智能交通系统中的关键技术，在各国学者的共同努力下，已经得到了长足的发展，并且已经得到了不同程度的实际应用，但目前还存在着种种不足。
对于未来车牌识别产品的技术发展趋势，汉王科技智能交通部总经理乔炬认为，首先，由于市场需求不同，对识别产品的需求也有差异，因此就要求研发针对不同细分市场的车牌识别产品。其次，随着算法的不断改进，基于视频触发技术的车牌识别产品将得到大范围的应用，但是视频触发技术取代外触发装置尚需时日。第三，现在的车牌识别系统设备过多，系统集成难度大，系统稳定性差，系统维护是一个让人头疼的问题。随着技术不断进步，以往多个设备实现的功能可能由一个设备实现。
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目前，车牌识别技术和产品性能进入实用阶段的时间还不是很长，随着人工智能以及自动识别技术的进步，未来的技术发展空间还会非常大。例如，核心算法继续发展，识别率和识别速度进一步改善，图像处理中对模糊图像预处理能力增强，画质改善技术的提高等等
§1.6车牌定位的意义
现在社会已经进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的法杖，自动化的信息处理能力和水平不算提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的的重视。作为现代社会的主要交通工具之一的汽车，在人们的生产、生活的各个领域得到大量使用，对它的信息自动采集和管理在交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理等方面有十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要课题。
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第2章 MATLAB简介
§2.1 MATLAB发展历史
MATLAB是一门计算机编程语言，取名来源于Matrix Laboratory，本意是专门以矩阵的方式来处理计算机数据，它把数值计算和可视化环境集成到一起，非常直观，而且提供了大量的函数，使其越来越受到人们的喜爱，工具箱越来越多，应用范围也越来越广泛。
MATLAB 以商品形式出现后，仅短短几年，就以其良好的开放性和运行的可靠性，使原先控制领域里的封闭式软件包（如英国的 UMIST ，瑞典的 LUND 和 SIMNON ，德国的 KEDDC ）纷纷淘汰，而改以 MATLAB 为平台加以重建。在时间进入 20 世纪九十年代的时候， MATLAB 已经成为国际控制界公认的标准计算软件。
到九十年代初期，在国际上 30 几个数学类科技应用软件中， MATLAB 在数值计算方面独占鳌头，而 Mathematica 和 Maple 则分居符号计算软件的前两名。 Mathcad 因其提供计算、图形、文字处理的统一环境而深受中学生欢迎。
国际学术界， MATLAB 已经被确认为准确、可靠的科学计算标准软件。在许多国际一流学术刊物上，（尤其是信息科学刊物），都可以看到 MATLAB 的应用。
在设计研究单位和工业部门， MATLAB 被认作进行高效研究、开发的首选软件工具。如美国 National Instruments 公司信号测量、分析软件 Lab VIEW ， Cadence 公司信号和通信分析设计软件 SPW 等，或者直接建筑在 MATLAB 之上，或者以 MATLAB 为主要支撑。又如 HP 公司的 VXI 硬件， TM 公司的 DSP ， Gage 公司的各种硬卡、仪器等都接受 MATLAB 的支持。
§2.2 MATLAB的语言特点
一种语言之所以能如此迅速地普及，显示出如此旺盛的生命力，是由于它有着不同于其他语言的特点。正如同FORTRAN和C等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进行操作一样，被称作为第四代计算机语言的
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