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。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，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。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 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。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。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，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
如果是单纯的车牌识别算法的话 建议matlab中文论坛有3份1、贵州版本2、广西版本3、老衲版本 （已经发了，其他的你去论坛下载吧
汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。
原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。参考资料：
汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。
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。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，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。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 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。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。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，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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车牌自动识别原理基本是经过车牌捕捉、定位、截取、二值化、字符切分，最后车牌OCR识别、结果输出，一般还会有字符识别后处理等几个步骤，这几个步骤要协调处理才行，还要使用各种情况，比如，雨雪天气、反光、阴阳车牌、晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化，才能得到一个完美的车牌识别算法，如果做论文，可以直接用开源的一些东西去完善，如果实际应用，可以用商用的车牌OCR识别产品。启智畅想车牌识别SDK特点：1、毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；2、手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；3、支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，4、复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；5、车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；
汽车牌照定位与分割技术的研究论文编号:TX069 字数:35716,页数:73摘 要汽车牌照自动识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。汽车牌照自动识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，它利用每一辆汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别。在不影响汽车运行状态的情况下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工作的复杂度。汽车牌照自动识别技术在车辆过路、过桥全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别等方面有重要作用，因此ALPR技术的研究有重要的现实应用意义。本文重点介绍了汽车牌照自动识别系统中的关键技术，包括了图象预处理、汽车牌照定位与识别等内容。图象预处理方面主要介绍了图象灰度化和图象增强技术。在此基础上，还阐述了图像二值化和图像倾斜校正等方面的内容。对于汽车牌照定位与识别技术，重点是介绍了图像分割方法，简要提到了字符的识别技术。对于汽车牌照定位与分割系统的设计与实现，本文分别对该系统的两大模块进行了算法分析，并详细阐述了各模块实现的原理，最后给出了实验结果。关键词: 汽车牌照，图像预处理，牌照定位，图像分割，区域标识 ABSTRACTAutomatic license plate recognition (ALPR) is one of the most important aspects of applying computer techniques towards intelligent transportation systems. ALPR System uses computer vision and pattern recognition technology to management modern intelligent transportation. ALPR System is a smart identification system which based on digital image processing, pattern recognition and computer vision technology. ALPR System can identification license plate number because each vehicle have only one vehicle license plate number. Without affecting the operation of the vehicle, the computer can identify the license plate number automatically, which can reduce the complexity of the traffic management. Vehicle license automatic identification technology has important effect in vehicles crossing the bridge, measure the traffic indicators and automatic vehicle identification. Vehicle license automatic identification technology has played an important role in many different aspects. This paper focuses on the key technologies of the vehicle license plate recognition system, which include image preprocessing, vehicle license orientation and identification. In the part of image preprocessing introduces gray-scale image and image enhancement technology. On the other side, this paper also expounds on the value of the two images and proofread the gradient image. For vehicle licenses plate identification technology, the point is on the image segmentation method. This part also introduces the character recognition technique. In this paper, the design of the orientation and segmentation vehicle license plate system has two major modules. The most important is the algorithm analysis and the principle of the two modules. The end of paper is the experimental results.KEY WORDS vehicle licenses, image preprocessing, license positioning, image segmentation, regional identification 目录摘 要 IABSTRACT II第一章 绪论 11.1 研究背景及意义 11.2 国内外发展现状 21.3 车牌自动识别系统概述 41.4 论文组织结构 6第二章 车辆图像的预处理 72.1 图像的灰度化 72.2 图像增强 82.2.1 对比度增强 92.2.2 直方图均衡化 92.2.3 图像的滤波 102.3 图像的二值化 132.3.1 图像二值化的意义 132.3.2 二值化方法介绍 142.4 图像的倾斜校正 17第三章 车辆图像的分割 203.1 图像的分割 203.1.1 灰度门限法 203.1.2 灰度门限的确定 213.2 车牌分割的简介 213.2.1 基于区域的图像分割 223.2.2 基于边缘的图像分割 233.3 字符的分割与识别 243.3.1 字符的分割 243.3.2 字符的识别 25第四章 车辆定位与分割系统的设计与实现 274.1 图像预处理模块 274.1.1 图像灰度化算法实现 274.1.2 图像增强算法实现 294.2 牌照区域定位与分割模块 304.2.1 图像边缘检 31 4.2.2 阈值选取与图像二值化 324.2.3 定位车牌 334.3 设计介绍 354.3.1 系统模块分析 354.3.2 开发环境简介 364.3.3 界面功能介绍 37第五章 总结 415.1 工作总结 415.1.1 设计中遇到的困难 415.1.2 心得 425.2 工作展望 42致 谢 44参考文献 45附 录 程序 47--73以上回答来自:
车牌的底色有兰色、黄色、白色、黑色。 兰色是小车车牌（包括小吨位的货车） 黄色是大车或农用车用的车牌及教练车车牌，还有新产品为定型的试验车。摩托车也是黄牌的。 白色是特种车车牌（如军车警车车牌及赛车车牌） 黑色是外商及外商的企业由国外自带车的车牌。 大型民用汽车：黄底黑字； 小型民用汽车：蓝底白字； 武警专用汽车：白底红“WJ”、黑字； 其它外籍汽车：黑底白字； 使、领馆外籍汽车：黑底白字及空心“使”字标志； 试车牌照：白底红字，数字前有“试”字标志； 临时牌照：白底红字，数字前有“临时”二字； 汽车补用牌照：白底黑字。 另外，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。 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，即A代表10万，B代表11万，C代表12万，最后一个字母及Z代表33万。 英文字母中的I和O避而不用，以免和数字中的1和0混淆。 使、领馆的外籍汽车牌照上的小数字是建交国家的代号，与所在地区的监管编号无关,就是这样.
第一个中文是 省份简称比如 皖第二个英文字母 是城市所写 比如皖A 指安徽合肥后面的是牌照的序号 安徽的牌照序号是选择的个性车牌，两个英文字母加3个数字，只要没重复的就可以用
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。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，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。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 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。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。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，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
汽车牌照定位与分割技术的研究论文编号:TX069 字数:35716,页数:73摘 要汽车牌照自动识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。汽车牌照自动识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，它利用每一辆汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别。在不影响汽车运行状态的情况下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工作的复杂度。汽车牌照自动识别技术在车辆过路、过桥全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别等方面有重要作用，因此ALPR技术的研究有重要的现实应用意义。本文重点介绍了汽车牌照自动识别系统中的关键技术，包括了图象预处理、汽车牌照定位与识别等内容。图象预处理方面主要介绍了图象灰度化和图象增强技术。在此基础上，还阐述了图像二值化和图像倾斜校正等方面的内容。对于汽车牌照定位与识别技术，重点是介绍了图像分割方法，简要提到了字符的识别技术。对于汽车牌照定位与分割系统的设计与实现，本文分别对该系统的两大模块进行了算法分析，并详细阐述了各模块实现的原理，最后给出了实验结果。关键词: 汽车牌照，图像预处理，牌照定位，图像分割，区域标识 ABSTRACTAutomatic license plate recognition (ALPR) is one of the most important aspects of applying computer techniques towards intelligent transportation systems. ALPR System uses computer vision and pattern recognition technology to management modern intelligent transportation. ALPR System is a smart identification system which based on digital image processing, pattern recognition and computer vision technology. ALPR System can identification license plate number because each vehicle have only one vehicle license plate number. Without affecting the operation of the vehicle, the computer can identify the license plate number automatically, which can reduce the complexity of the traffic management. Vehicle license automatic identification technology has important effect in vehicles crossing the bridge, measure the traffic indicators and automatic vehicle identification. Vehicle license automatic identification technology has played an important role in many different aspects. This paper focuses on the key technologies of the vehicle license plate recognition system, which include image preprocessing, vehicle license orientation and identification. In the part of image preprocessing introduces gray-scale image and image enhancement technology. On the other side, this paper also expounds on the value of the two images and proofread the gradient image. For vehicle licenses plate identification technology, the point is on the image segmentation method. This part also introduces the character recognition technique. In this paper, the design of the orientation and segmentation vehicle license plate system has two major modules. The most important is the algorithm analysis and the principle of the two modules. The end of paper is the experimental results.KEY WORDS vehicle licenses, image preprocessing, license positioning, image segmentation, regional identification 目录摘 要 IABSTRACT II第一章 绪论 11.1 研究背景及意义 11.2 国内外发展现状 21.3 车牌自动识别系统概述 41.4 论文组织结构 6第二章 车辆图像的预处理 72.1 图像的灰度化 72.2 图像增强 82.2.1 对比度增强 92.2.2 直方图均衡化 92.2.3 图像的滤波 102.3 图像的二值化 132.3.1 图像二值化的意义 132.3.2 二值化方法介绍 142.4 图像的倾斜校正 17第三章 车辆图像的分割 203.1 图像的分割 203.1.1 灰度门限法 203.1.2 灰度门限的确定 213.2 车牌分割的简介 213.2.1 基于区域的图像分割 223.2.2 基于边缘的图像分割 233.3 字符的分割与识别 243.3.1 字符的分割 243.3.2 字符的识别 25第四章 车辆定位与分割系统的设计与实现 274.1 图像预处理模块 274.1.1 图像灰度化算法实现 274.1.2 图像增强算法实现 294.2 牌照区域定位与分割模块 304.2.1 图像边缘检 31 4.2.2 阈值选取与图像二值化 324.2.3 定位车牌 334.3 设计介绍 354.3.1 系统模块分析 354.3.2 开发环境简介 364.3.3 界面功能介绍 37第五章 总结 415.1 工作总结 415.1.1 设计中遇到的困难 415.1.2 心得 425.2 工作展望 42致 谢 44参考文献 45附 录 程序 47--73以上回答来自:
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。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，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。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 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。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。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，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
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