《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目：车牌定位班级：计算机应用技术姓名：杭文龙学号：61216020051.引言1.1 选题意义汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和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，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。
目前，发达国家LPR（汽车牌照识别技术License Plate Recognition， LPR，简称“车牌通”）系统在实际交通系统中已成功应用，而我国的开发应用进展缓慢，车牌识别系统基本上还停留在实验室阶段。
基于这种现状还有它广阔的应用前景，目前对汽车车牌的识别研究就有了深远的意义。
1.2 课题组成汽车车牌的识别过程主要包括车牌定位、字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节。
我在此文章中就只说明其中一点，就是车牌定位，其流程如下：原始图像图像预处理边缘提取车牌定位原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波，边界增强等处理以克服图像干扰边缘提取：通过微分运算，2值化处理，得到图像的边缘车牌定位：计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域。
最后得到的便为车牌区域。
本文以一幅汽车图像为例，结合图像处理各方面的知识，利用MATLAB编程，实现了从车牌的预处理到字符识别的完整过程。
各部分的处理情况如下：2.预处理及边缘提取图1 汽车原图图像在形成、传输或变换过程中，受多种因素的影响，如：光学系统失真、系统噪声、暴光不足或过量、相对运动等，往往会与原始景物之间或图像与原始图像之间产生了某种差异，这种差异称为降质或退化。
这种降质或退化对我们的处理往往会造成影响。
因此在图像处理之前必须进行预处理，包括去除噪音，边界增强，增加亮度等等。
车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状1 车牌识别系统的背景1.1 车牌识别系统的背景及研究意义1.2 车牌识别系统简介2 车牌识别系统的国内外现状3 车牌识别难点1车牌识别系统的背景1.1 车牌识别系统的背景及研究意义随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。
为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。
而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。
我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。
为此，我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。
其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。
在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR)，那么这将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。
车辆牌照定位与识别是计算机视觉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, 该技术应用范围非常广泛, 其中包括: (1) 交通流量检测；(2) 交通控制与诱导；(3) 机场、港口等出入口车辆管理；(4) 小区车辆管理；(5) 闯红灯等违章车辆监控；(6) 不停车自动收费；(7) 道口检查站车辆监控；(8) 公共停车场安全防盗管理；(9) 计算出行时间；(10) 车辆安全防盗、查堵指定车辆等。
其潜在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。
如图1 所示，LPR[1] 的部分应用：图1 LPR 在收费口、道路监控和停车管理中的应用近些年, 计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来重大转变。
先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。
汽车牌照自动识别系统( VLPRS) 是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、闭运算、区域标识等多种手段以提取车牌区域, 进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
车牌自动识别系统技术方案第1 章前言随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，小区用户对车辆管理的要求越来越高。
过去的人工刷卡的管理方式已经不适应现代化发展的需要，针对目前快节奏，高速度的工作模式，要求管理方法和制度要有一个根本的改善，这种改善不但要适应用小区管理的需求，也要适应社会的需求，要适应人的感官的需求和习惯性操作的需求。
但是目前任何高科技产品都不能完全代替人类的手工操作，不能完全取代人的思维，更不能与人的思维方式相吻合。
因此我们在做自动化管理系统的设计时，要尽可能地强调自动化手段，但又不可忽略人工干预的因素，二者巧妙地结合起来，可达到事半功倍的效果。
本设计方案就是基于以上的思想基础，针对小区车辆管理的实际情况，结合各种现代化高科技手段完成的。
我们的目标是为小区用户的车辆管理提供一个车牌识别功能的解决方案。
我们采用的是当前国内最先进的车牌识别技术。
此设计方案着重考虑了识别的准确性，及车牌自动识别算法在各种停车场车辆管理系统中的灵活嵌入，既考虑到用户的需求，又囊括了各种高科技技术，而且增加了一些管理手段，尽可能地为用户提供一个完善的小区车辆管理系统。
第2 章用户需求分析在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。
尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记(包括内部车辆和外部车辆)和识别。
对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。
为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。
要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。
该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，无需地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。
