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利用图像处理技术进行车牌识别研究车牌识别技术是利用图像处理技术对车辆的车牌进行自动识别的一项重要研究。
随着交通工具的激增和城市交通拥堵的加剧，车牌识别技术在交通管理、车辆追踪、停车场管理等领域具有极高的应用价值和广泛的前景。
车牌识别技术的研究和发展主要包括以下几个方面：首先，图像采集与预处理是车牌识别技术的基础。
在图像采集方面，可以利用摄像机、监控摄像头等设备对车辆进行拍摄，获取车牌图像。
而在预处理方面，主要包括图像的灰度化、二值化、去噪和增强等处理过程。
通过这些处理，可以有效提高车牌图像的质量，为后续的识别提供更好的条件。
其次，特征提取是车牌识别技术的关键。
车牌图像中包含了大量的特征信息，包括字符的大小、形状、颜色等。
通过对车牌图像进行特征提取，可以将车牌图像转化为与车牌中字符信息有关的特征向量。
常用的特征提取方法包括垂直和水平投影、边缘检测、形态学操作等。
这些方法能够有效地提取出车牌图像中的特征信息，从而实现对车牌的快速而准确的识别。
此外，字符识别是车牌识别技术的核心环节。
在字符识别中，可以利用机器学习等模式识别方法，将车牌图像中的字符与预先训练好的字符模板进行比较，从而实现对车牌中字符的识别。
常用的字符识别算法包括基于模板的匹配算法、基于统计的方法、基于神经网络的方法等。
这些算法通过对字符进行特征提取和分类，能够实现对车牌中字符的准确识别。
最后，车牌的整体识别和车辆追踪是车牌识别技术的延伸应用。
在整体识别中，可以通过对车牌图像进行连通区域分析、边界检测等处理，将车牌与车辆进行区分，实现对车牌整体的识别。
而在车辆追踪中，可以通过对车牌的连续识别和匹配，实现对车辆在不同摄像头下的准确追踪，为交通监管和车辆管理提供更全面的支持。
综上所述，车牌识别技术是一项具有重要应用价值的图像处理技术。
通过对车牌图像的采集、预处理、特征提取和字符识别等步骤的研究，可以实现对车牌的准确识别和车辆的追踪。
车牌识别技术在交通管理、车辆追踪、停车场管理等领域具有广泛的应用前景，为城市交通的智能化发展提供了重要的技术支撑。
基于图像处理技术的车牌识别研究随着社会的发展和技术的进步，车辆已经成为现代城市道路交通不可或缺的一部分。
无论是交通管理部门，还是普通司机，都需要对车辆进行有效的监控和识别。
而车牌作为车辆身份的唯一标识，是进行车辆识别的重要因素。
因此，基于图像处理技术的车牌识别成为近年来研究的热点之一。
一、图像处理技术在车牌识别中的应用图像处理技术是指对图像进行数字信号处理，利用计算机进行图像分析和处理的一种技术。
在车牌识别中，图像处理技术可以帮助我们提取出车牌上的信息，从而实现自动识别。
车牌识别的过程主要包括图像采集、预处理、特征提取和识别四个步骤。
图像采集：图像采集是车牌识别的第一步。
通过摄像机或者其他采集设备将车牌图像录入到计算机系统中。
在采集过程中需要注意摄像机的位置、角度以及采光等问题，确保采集到的图像清晰、完整。
预处理：预处理是车牌识别的重要环节。
对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，使车牌的边缘线条更清晰，方便后续的处理。
特征提取：通过对预处理后的图像进行特征提取，可以将车牌数字和字母等信息提取出来。
特征提取的方法有很多种，包括颜色、形状、纹理等。
在车牌识别中，一般采用字符分割的方法，将字符从车牌中分离出来，然后进行特征提取。
识别：最后一步是将分割出的字符进行比对，匹配出车牌号码。
在识别的过程中，涉及到机器学习和人工智能等技术的应用，可以大大提高识别的准确率。
二、车牌识别的发展与应用车牌识别技术的发展可以追溯到上世纪80年代，但是由于当时计算机硬件和软件水平的限制，识别的效果并不理想。
随着计算机硬件和软件技术的进步，车牌识别技术取得了长足的发展。
目前，车牌识别技术已经广泛应用于道路交通、停车场管理、车辆追踪等方面。
以下是一些实际应用场景：道路交通管理：道路交通管理部门可以利用车牌识别技术实现对车辆的自动监控、追踪和管理。
例如，在高速公路入口处设置车牌识别设备，可以自动抓拍车牌号码，实现对车辆的自动分类，以及对违法行为的查询和处理。
基于图像处理技术的车牌自动识别研究近年来，随着智能化技术的不断普及和发展，图像处理技术已经逐渐成为了一个十分热门的领域。
在其中，车牌自动识别技术具有着相当高的应用价值和广泛的应用场景。
本文主要对基于图像处理技术的车牌自动识别研究进行探讨。
一、车牌自动识别技术的原理车牌自动识别技术在识别过程中需要通过图像处理技术将车牌图像中的信息进行提取和分析。
在车牌自动识别技术中，当前主要采用的是基于深度学习的图像分析和处理算法。
首先通过图像采集设备采集到车牌图像，然后通过前端算法对车牌图像进行分析和处理，筛选出有效的信息区域。
接下来，将提取出来的车牌信息通过中间算法实现对车牌号码的分割和定位，最终通过后端算法进行识别处理，并将识别结果输出。
二、车牌自动识别技术的优点相比于传统的车牌识别方式，基于图像处理技术的车牌自动识别技术具有如下的优点：1. 准确性高。
传统的车牌识别方式容易受到环境干扰的影响，如光线、阴影、颜色等多种因素，而基于图像处理技术的车牌自动识别技术能够更加准确地识别车牌信息。
2. 自动化程度高。
车牌自动识别技术可以实现对车辆的自动监控和识别，省去了传统人工监控需要花费的时间和人力成本。
3. 应用场景广泛。
基于图像处理技术的车牌自动识别技术可以应用于多种场景，例如停车场、交通监控、公安执法等方面。
三、车牌自动识别技术的应用场景基于图像处理技术的车牌自动识别技术已经成功应用于多种场景，其中主要包括以下几个应用场景：1. 停车场管理。
车牌自动识别技术可以自动识别进出停车场的车辆信息，实现对车辆的管理和收费等功能。
2. 短程巡逻。
公安部门可以利用车牌自动识别技术，对车辆信息进行识别和管理，实现对区域内车辆的自动监控和管理。
3. 交通流量监测。
车牌自动识别技术可以实现对车辆行驶的速度、车型等多种信息的监测和分析，提高交通管理的效率。
四、车牌自动识别技术的研究现状当前，车牌自动识别技术已经成为了一个相当成熟的技术领域，已经被广泛应用于实际生产和生活中。
基于图像处理的车牌号码识别技术研究近年来，随着科技的发展和进步，图像处理技术在各个领域都有着广泛的应用。
其中，基于图像处理的车牌号码识别技术在交通管理、公安安防等方面起到了重要的作用。
本文将就基于图像处理的车牌号码识别技术展开研究和讨论。
一、车牌号码识别技术的意义与作用现如今，车辆数量快速增加，交通管理变得越来越重要。
而车牌号码作为唯一的车辆标识，可以方便交通管理部门进行车辆追踪和管理，提高交通管理的效率。
因此，开发一种快速、准确的车牌号码识别技术对于交通管理有着重要的意义。
基于图像处理的车牌号码识别技术主要从图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个方面组成。
下面将对这几个方面分别进行介绍。
二、图像获取与图像预处理车牌号码识别的第一步是获取车辆图像。
传统的方法是使用摄像机对车辆进行拍摄，然后将图像传输到计算机进行处理。
近年来，随着智能手机的普及，也可以使用手机进行车牌图像的获取。
不过，对于智能手机拍摄的车牌图像，会受到图像质量、光照条件等因素的影响。
在获取车牌图像后，还需要进行图像预处理。
图像预处理的目的是增强车牌图像的对比度，去除噪声、模糊等干扰，以方便后续的处理。
常用的图像预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。
三、车牌定位与字符分割车牌定位是车牌号码识别的关键步骤之一。
其目的是从整个图像中准确定位出车牌的区域。
常用的车牌定位方法包括基于颜色信息的车牌定位和基于边缘信息的车牌定位。
基于颜色信息的车牌定位方法通过车牌区域的颜色特征进行检测，而基于边缘信息的车牌定位方法则通过检测图像中的边缘来实现。
在车牌定位后，需要进行字符分割。
字符分割的目的是将车牌号码中的字符单独分离出来，便于后续的字符识别。
字符分割的难度在于车牌号码的字符数量和字符之间的粘连程度。
四、字符识别字符识别是车牌号码识别的最后一步，也是最为关键的步骤。
常见的字符识别方法有基于模板匹配、基于神经网络、基于支持向量机等。
基于图像处理的车牌识别技术研究与应用1. 引言车牌识别技术是一种通过图像处理和模式识别技术实现对车辆车牌信息的自动获取的方法。
随着交通管理的发展和车辆数量的快速增长，传统的人工识别方法已经无法满足快速、准确、高效的需求，因此基于图像处理的车牌识别技术应运而生。
本文将介绍该技术的研究进展、基本原理和应用领域。
2. 车牌识别技术的基本原理车牌识别技术的基本原理是通过获取车辆图像，提取图像中的车牌区域，然后对车牌进行字符分割和识别，最终输出车辆的车牌信息。
其主要包含以下几个关键步骤：2.1 车牌区域检测车牌区域检测是车牌识别的第一步，目的是在整个图像中定位并框选出包含车牌的区域。
常用的方法有颜色特征法、边缘检测法和形态学变换法等。
2.2 车牌字符分割车牌字符分割是指将车牌图像中的字符分离成单个字符，以便进行后续的字符识别。
该步骤的难点在于车牌上字符的形状和大小差异较大，并且字符之间可能存在重叠或接触的情况。
常用的方法有基于垂直投影法、基于连通区域法和基于特征点检测法等。
2.3 车牌字符识别车牌字符识别是指通过图像处理和模式识别技术将分割后的字符转化为文字信息。
常用的方法包括基于模板匹配法、基于神经网络法和基于支持向量机法等。
3. 车牌识别技术的研究进展随着计算机视觉和模式识别技术的飞速发展，车牌识别技术在准确率和实时性方面取得了显著的提高。
下面介绍一些目前研究较为热门的车牌识别技术。
3.1 基于深度学习的车牌识别近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，也被广泛应用于车牌识别领域。
通过使用深度神经网络模型，可以自动学习车牌图像中的特征，并实现高准确率的字符识别。
3.2 基于卷积神经网络的车牌检测卷积神经网络（CNN）在图像处理中具有很好的特征学习能力，因此被广泛应用于车牌检测。
通过训练一个卷积神经网络模型，可以自动识别图像中的车牌区域，从而减轻了车牌区域检测的工作量。
3.3 基于逆透视变换的车牌字符分割在车牌字符分割方面，逆透视变换技术可以有效消除车牌的透视畸变，使得字符分割更加准确。
浅论计算机图像处理技术在车牌识别系统中的运用本文通过对这种智能识别系统，即在交通管理中运用计算机图像处理技术的研究，提出相关建议方案，希望对提高交通管理水平有所帮助。
标签：图像处理；智能交通；车牌识别一、车牌识别系统的工作原理（1）图像的预处理：采集车牌图像。
（2）车牌的定位：提取图像位置。
（3）车牌字符的分割：分割提取车牌图像中的单个字符。
（4）车牌字符的识别：识别分割后的单个字符，以便精准查找。
二、图像的预处理（一）彩色图像灰度化由于前期摄像对图像的采集是彩色的，这对后期图像的处理来说任务量巨大。
由于需要利用RGB 模型来将图像进行分量整理，因此每个像素点几乎都可以达到1600 万种取值的方法，整个图像的任务量就更不用说了，因而灰度图像处理就应运而生。
它是利用R=G=B的特殊图像处理的方法来降低像素点的取值，也使存储空间得以降低。
（二）图像的滤波图像滤波针对的是图像采集或传输过程中噪声的处理。
如果不对噪声进行滤波，很容易使一些对图像具有一定冲击力的噪声像素块直接影響到图像质量。
为此，需要在进行图像处理时用以滤波，如中值滤波。
这是采取用拍摄图像滤波窗口的中值来取代灰度值中出现的最大或者最小的点的方式，来使像素达到一个基本适度且清晰的状态，从而最大程度地抑制噪声。
还有均值滤波。
采取用均值来代替像素点灰度值的方法。
但相比中值滤波的方法，它难以有效保留图像细节，画面也容易出现模糊不清的效果。
（三）二值化彩色图像经过前期的预处理，灰度化及滤波后，数据量相比之前已经有了大量的减少，处理的效率也已提高。
接下来，为使图像处理更加便捷，且能够获取最大的价值，需要对图像继续进行二值化处理。
二值化处理就是能将图像仅显示为黑白两种色调，灰度值设定为0 或255 ，既简便又清晰。
而在二值化处理时，为使图像能够即时分出的黑白色调，需要设定阈值，即一个界定点来划分颜色。
可见，二值化的处理需要对阈值有一个准确适当的定位，据此，又可分为固定和自适应阈两种形式。
图像处理在车牌识别中的应用摘要本文根据图像处理技术，提出了车牌识别系统的方案，它包括图像的预处理、车牌定位、车牌校正、车牌字符识别。
实验证明，本系统能够快速、有效的获取车牌信息，具有一定的使用价值。
关键词车牌识别；图像处理；字符分割随着社会经济的迅速发展，我国汽车数量不断增加，给交通管理带来了巨大压力，人们越来越重视智能交通管理系统的发展。
车牌识别系统是智能交通管理系统的重要组成部分，已经广泛应用于城市交通、高速公路和停车场的管理中。
本文根据图像处理技术，提出了车牌识别系统的方案。
实验证明，本系统能够快速、有效的获取车牌信息，具有一定的使用价值。
1图像预处理1）图像的灰度化。
将彩色图像转换为灰度图像的过程叫做灰度化处理。
目前的汽车图像样本大都是由摄像机、数码相机等设备拍摄获取的，因而所获取图像大都是彩色图像。
由于彩色图像包含着大量的颜色信息，导致存储空间较大，在图像处理上会降低系统的执行速度，因此在对样本图像进行识别等处理过程中，需要将彩色图像转换为灰度图像。
在Matlab中，实现图像灰度化的程序语句如下:i=in read（’a. jpg’）；//读入原始图像j=rgb2gray（i）；//灰度化figure,inshow（i）；title（’原始图像’）；figure,inshow（j）；title（’灰度图像’）；2）图像增强。
由于拍摄时的天气和环境都在不断变化，因此，在车牌识别前都要对图像进行滤波和二值化处理。
滤波是信号处理的一种极为重要的技术，解决图像由于光线不足而导致明暗不鲜明、对比度不够大等问题。
二值图像是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。
在车牌识别中，进行二值变换的关键是要确定合适的阀值，使得背景与字符能够分割开，二值变换的结果图像不会丢掉有用的形状信息，也不会产生额外的空缺。
本文采用全局阈值二值化的方法。
2车牌定位车牌区域的定位是否精确是进行车辆牌照识别的关键步骤之一，车牌定位的关键是找到有效的车牌特征。
基于图像处理的车牌识别技术研究与应用随着人工智能技术的不断发展，图像处理技术已经广泛应用于各个领域。
其中，车牌识别技术是图像处理领域中一个非常重要的应用，它不仅能够提高车辆管理的工作效率，也能够有效地提高道路交通安全。
本文将介绍基于图像处理的车牌识别技术的研究和应用。
一、车牌识别技术的概述车牌识别技术是利用图像处理技术将车牌上的数字和字符转化为计算机可读取的信息，并对其进行识别和记录。
其中，车牌识别技术可以分为两类：一类是基于普通相机的车牌识别技术，另一类则是基于高清镜头和车载摄像头的车牌识别技术。
基于普通相机的车牌识别技术主要是通过后台算法对图像进行分析和处理，通过识别车牌上的数字和字符来完成车牌识别。
由于其操作简单且成本低廉，因此被广泛应用于停车场管理、交通管理等方面。
但是其对于光线、图像质量等条件都有一定的要求，因此其准确率并不是很高。
而基于高清镜头和车载摄像头的车牌识别技术，则是采用高分辨率的摄像头和先进的图像处理算法，可以实现对车辆的快速、准确的识别，并且可以适应各种天气和光照条件下的车牌扫描。
此种技术最常用的例子就是交警用于追踪车辆的摄像头。
但是由于该技术的成本较高，因此在民用方面的应用还比较少。
二、车牌识别技术的主要研究内容1.车牌定位车牌定位是车牌识别过程中的第一步，其目的是从原始图像中提取出车牌的位置。
车牌定位主要分为模板匹配法、颜色学方法和边缘检测方法。
模板匹配法是最基本的一种车牌定位方法，它通常使用的是人工制作的车牌模板，将其与原始图像进行匹配，从而得到车牌的位置。
但是这种方法对车牌的尺寸、角度等方面都有较高的要求，因此其准确率较低。
颜色学方法是通过单一颜色特征来完成车牌定位的方法，当车牌颜色与周围其他物体的颜色存在明显差异时，可以通过这种方法实现车牌位置的准确识别。
但是由于车牌颜色的多样化，因此这种方法并不是很稳定。
边缘检测方法则是通过检测车牌周围的边缘来完成车牌定位的方法。
基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究车辆牌照自动识别技术是基于图像处理的一项重要技术。
随着现代社会交通流量的增加，通过人工方式对车辆进行识别和记录变得越来越困难和低效。
因此，开发一种能够自动识别车辆牌照的技术，具有重要的实际意义。
本文将对基于图像处理的车辆牌照自动识别技术进行详细的研究和分析。
首先，我们需要明确基于图像处理的车辆牌照自动识别技术的原理。
该技术主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等步骤。
在图像预处理阶段，我们需要对原始图像进行灰度化、二值化和噪声去除等操作。
灰度化可以将彩色图像转化为灰度图像，简化了后续处理步骤。
二值化操作将灰度图像二值化，将车牌区域与背景进行分离，提高了后续车牌定位的准确度。
噪声去除则是为了消除图像中的噪声干扰，提高车牌信息的可靠性。
接下来是车牌定位阶段。
在这一步骤中，我们需要使用图像处理算法来定位图像中的车牌区域。
常用的方法有颜色特征法、边缘检测法和形态学操作法等。
颜色特征法是通过分析车牌的颜色特征来定位车牌区域，虽然简单但准确率较低。
边缘检测法则是通过检测图像边缘来确定车牌区域，常用的算法有Sobel算子和Canny算子。
形态学操作法则是利用图像形态学的相关方法来提取图像中的车牌区域，可以通过腐蚀和膨胀等操作来实现。
完成车牌定位后，接下来是字符分割与识别阶段。
在这一阶段，我们需要将定位到的车牌区域中的字符进行分割和识别。
字符分割是将车牌字符分离成单个字符的过程，常用的方法有基于投影的分割方法和基于边缘检测的分割方法。
字符识别则是利用图像处理和模式识别的相关技术来对字符进行识别，常用的方法有基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法等。
在实际的车牌自动识别系统中，还需要考虑一些实际问题。
比如，车牌的变化、光照条件的变化、遮挡和模糊等。
为了提高识别的准确性和鲁棒性，可以采用多特征融合的方法，结合颜色、纹理、形状等多种特征来进行识别。
同时，还可以使用机器学习算法来训练车牌识别模型，以提高系统的准确性和泛化能力。
车牌识别中的图像处理技术近年来，随着智能交通系统和物联网技术的发展，车牌识别技术在交通管理、安防监控等领域得到了广泛应用。
而车牌识别中的图像处理技术则是使得车牌识别成为可能的关键。
本文将会介绍车牌识别中的图像处理技术的相关知识。
一、车牌定位车牌识别的第一步是车牌定位。
也就是在图像中找到车牌所在的位置，这需要用到图像处理中的边缘检测和形态学处理等技术。
在边缘检测中，可以使用常用的Sobel、Prewitt边缘检测算子等；在形态学处理中，常用的有腐蚀、膨胀、开操作和闭操作等。
通过这些处理，图像中的车牌区域可以被有效地定位出来。
二、车牌图像增强车牌在拍摄过程中可能会因环境光线、拍摄姿态等原因造成图像质量不佳，因此需要对图像进行增强处理，从而提高识别准确率。
车牌图像增强的方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、中值滤波和图像分割等。
通过这些方法，车牌的图像质量得到了很大的改善，提高了识别准确率。
三、字符分割字符分割是车牌识别的关键步骤。
在字符分割中，需要将车牌中的字符分离出来，形成一个个单独的字符图像，然后将其送入字符识别模型进行识别。
字符分割的方法有多种，如基于垂直、水平投影法的分割、基于边缘检测的分割、基于聚类分析的分割等。
选择合适的分割方法可以提高识别准确率和效率。
四、字符识别字符识别是车牌识别中最核心的步骤。
在字符识别中，常用的方法有基于特征提取的方法、基于神经网络的方法、基于支持向量机的方法等。
其中，基于深度学习的字符识别方法已成为当前较为流行的方法，其具有很高的识别准确率和广泛的适用性。
五、车牌识别系统整合通过对车牌图像进行定位、增强、字符分割和字符识别等一系列处理后，就可以得到车牌号码的识别结果。
接下来就是将这些结果整合到车牌识别系统中，实现对车辆行驶的监测和识别。
车牌识别系统的整合需要考虑到系统的建设、算法的优化和硬件设备的统一等问题，这对于车牌识别系统的稳定性和实用性具有至关重要的意义。
总之，车牌识别中的图像处理技术是实现车牌识别的基础和关键，其针对车牌图像的特征和识别难点，对车牌图像进行了一系列高效、准确的处理和识别，实现了车牌的自动化识别。
浅谈图像处理技术在车牌识别中的应用
车牌的自动识别是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 是实现交通管理智能化的重要环节, 下面浅谈一下图像处理技术在车牌识别中的应用。
先说说数字图像及数字图像处理
一般的图像都是模拟图像，即图像上的信息是连续变化的模拟量。
如一幅黑白灰度照片上的物体是通过照片上各点的光的强度不同体现出来的，而照片上的光强是一个连续变化的量，也就是说，在一定的范围内，光强的任何值都可能体现。
对于这种模拟图像只能采用模拟的处理方式进行处理，例如按照光学原理用透镜将照片放大。
计算机不能接受和处理模拟信号，只有将图像在空间和灰度上都离散化为数字信号后，或者说将模拟图像变换为数字图像方能接受[4]。
而数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够辨识的点阵图像。
严格的数字图像是一个经过等矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数，因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组[3]。
在车牌识别中，图像处理涉及一下几项技术：图象增强技术（空间域，频率域）;图像恢复技术去（卷积，图像几何变换）；图像分割识别技术。
1.图象增强技术
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
由于车辆牌照识别系统是全天候的，若没有理想的补充光照明，自然光照度的昼夜变化会引起牌照图像的对比度严重不足，使图像中牌照字符分辨不清，甚至根本无法定位和分割，更无法识别。
采用图像灰度拉伸的方法可有效地增强图像对比度，增强后的图像中字符清晰、区域分明，便于图像二值化和字符分割处理。
对比度增强是一种比较简便但又十分重要的空域法图像增强。
这种处理只是逐点修改输入图像每一个像素的灰度，图像个像素的位置并不改变，是一种输入与输出像素间一对一的运算。
对比度增强又叫点运算。
对比度增强一般用来扩大图像的灰度范围。
设输入图像的灰度记为f(x,y)，输出图像灰度记为g(x,y)，那么对比度增强数学上可表达成
g(x,y)=T[f(x,y)]
图像输出与输入灰度之间的映射关系完全由函数T 确定。
2.图像恢复技术
图像恢复是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或恢复的处理过程。
因摄像机与物体相对运动、系统误差、畸变、噪声等因素的影响，使图像往往不是真实景物的完善映像。
在图像恢复中，需建立造成图像质量下降的退化模型，然后运用相反过程来恢复原来图像，并运用一
定准则来判定是否得到图像的最佳恢复。
在遥感图像处理中，为消除遥感图像的失真、畸变，恢复目标的反射波谱特性和正确的几何位置，通常需要对图像进行恢复处理，包括辐射校正、大气校正、条带噪声消除、几何校正等内容。
图像二值化
二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位。
在实际的车牌处理系统中，进行图像二值变换的关键是要确定合适的阀值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等等。
车牌识别系统要求处理的速度高、成本低、信息量大，采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。
二值化的阀值选取有很多方法，主要分为3 类:全局阀值法、局部阀值法和动态阀值法。
全局阀值二值化方法是根据图像的直方图或灰度的空间分布确定一个阀值，并根据该阀值实现灰度图像到二值化图像的转化。
全局阀值方法的优点在于算法简单，对于目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但对输入图像量化噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差，应用受到极大限制。
局部阀值法则是由象素灰度值和象素周围点局部灰度特性来确定象素的阀值的，Bernsen算法是典型的局部阀值方法，非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布却不影响局部的图像性质，局部阀值法也存在缺点和问题，如实现速度慢、不能保证字符笔划连通性、以及容易出现伪影现象等。
动态阀值法的阀值选择不仅取决于该象素灰度值以及它周围象素的灰度值，而且还和该象素的坐标位置有关，由于充分考虑了每个像素邻域的特征，能更好的突出背景和目标的边界，使相距很近的两条线不会产生粘连现象。
梯度锐化
由于需要处理的图像由拍摄而来，所以在很多情况下字符模糊，对识别造成了一定的困难，所以要对图像进行锐化处理使模糊的图像变的清晰，图像锐化的实质就是增强图像的边缘或轮廓，其锐化后的结果通过微分而使图像边缘突出、清晰。
图像锐化的方法有两种:微分法和高通滤波法[15]。
去除离散的杂点噪声
图像可能在扫描或者传输过程中夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。
通常去噪声用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波。
但是那样的算法不适合用在处理字符这样目标较长的图像中，因为在滤波的过程中很有可能会去掉字符本身的象素。
图像的倾斜矫正
因为读进来的图像可能存在倾斜，所以必须对它进行调整，使得字符都处于同一水平位置，那样即便利字符的分割也可以提高字符识别的准确率。
调整的算法主要是根据图像上左右两边的黑色象素的平均高度来的。
一般来说，众多的字符组成的图像它的左右两边的字符象素的高度应该是处于水平位置附近的，如果两边字符象素的平均位置有比较大的起落，那就说明图像存在倾斜，需要进行调整。
具体来说，首先要分别计算图像左半边和右半边的象素的平均高度，然后求斜率，根据斜率重新组织图像，里面包含了一个从新图像到旧图像的象素的映射。
如果新图像中的象素映射到旧图像中时超出了旧图像的范围，则把新图像中的该象素置白色。
车牌边框的去除
二值化后车牌的图像，图像仅黑、白二值。
白色像素点(灰度值255)取1,黑色像素点(灰度值0)取0。
由于车牌上下边框的干扰对车牌的分割非常不利，因此，必须去除车牌的上下边框。
车牌图像中字符上下边沿处像素灰度值是我们首先想到的依据。
如果横向扫描牌照图像，理想情况下字符区域的亮暗跳变频繁，而背景区域没有跳变。
对于黑底白字且没有其他干扰的牌照图像而言，字符的左右间隔处的竖直投影值应该为零。
但实际处理中，由于前面车牌的定位不可能做到恰好卡在牌照的边框上，即使卡
在边框上，在牌照的上下边缘处会有许多其它的干扰。
在这些干扰中:有的是牌照上本身有与字符的灰度值相同的矩形框；有的则是牌照上的铆钉；有的则是牌照本身的污秽，还有的则是由于汽车行驶速度较快，造成的字符变形和模糊。
无论是那种干扰都对分割不利，因为它使原来应该作为分割依据的零值投影点的数值不为零。
为了不受上下边框的干扰，我们采用的行扫描方法是由车牌高度的上面1/3处往上扫描，车牌高度的下面1/3处往下扫描。
为了更加准确的区分，我们将字符区域在整个牌照中大致的位置(即高度比例信息)作为先验知识，限定由扫描得到的判别点.字符与背景的分割处有明显的从白到黑的跳变，当搜索到字符与背景的分界行时，将这个分界行所界定的字符区域之外部分全部切除。
对于下边框，左右边框干扰的去除，除了加上牌照本身的长宽约束之外，方法大致一样。
3.图像分割识别技术
经过上面一系列预处理后，得到的是一条上下边缘紧贴字符的水平二值图像，其中，车牌的背景像素为白色，用1 表示;车牌的字符像素为黑色，用0 表示。
在识别时系统只能根据每个字符的特征来进行判断，为了最终能准确识别牌照上的汉字、英文字母及数字，必须将单个字符从矫正的牌照中逐个提取分离出来。
图像的归一化处理
因为扫描进来的图像中字符大小存在较大的差异，而相对来说，统一尺寸的字符识别的标准性更强，准确率自然也更高，标准化图像就是要把原来各不相同的字符统一到同一尺寸，在系统实现中是统一到同一高度，然后根据高度来调整字符的宽度。
特征提取
经过图像预处理后，分布不规律的各个字符变成了一个个大小相同，排列整齐的字符。
下面就要从被分紧缩重排后的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。
将提取出训练样本中的特征向量代入BP 网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征相量代入到训练好的BP 网络中，就可以对字符进行识别。
特征向量的提取方法多种多样，有逐象素特征提取发，骨架特征提取法，垂直方向数据统计特征提取法，13 点特征提取法，弧度梯度特征提取法等很多种方法，根据具体情况的不同我们可以来选择不同的方法。
