汽车牌照自动识别技术在许多领域都有着广泛的研究和应用价值,本文详细讨论了汽车牌照自动识别系统的具体结构。一个完整的汽车牌照自动识别系统由以下四部分组成:车牌图象捕获、车牌区域的定位与分割、车牌字符分割、字符识别。车牌图象捕获:车辆图像的捕捉与获取是汽车牌照识别的第一步,是后端处理的前提,获取图像质量的好坏直接影响到后端图像处理和识别的效果,可见,图像获取部分在整个系统中的地位是非常重要的。本文提出了基于单片机控制的动态车牌捕捉系统,该系统可以全天候图像采集,并获得比较清晰的图像。车牌区域的定位与分割:本文提出了一种基于颜色聚类的车牌分割新方法,根据颜色的视觉一致性,采用了Munsell颜色系统的NBS颜色距离的概念对色彩进行聚类,对于聚类后的图像,又采用不同的结构元素,再进行一系列的数学形态学运算以及根据中国车牌的几何特征从而准确定位出车牌的位置并加以分割。车牌字符分割:首先对车牌图象进行预处理,它主要包括车牌图象的二值化、归一化、滤波、旋转校正;然后依据汽车牌照的先验知识和牌照图象的二维直方图利用投影法分割字符。字符识别:根据国内车牌字符集的特点分别应用矢量量化(VQ)算法和应用K-L变换算法对车牌字符进行识别,并就两种不同识别方法的实验结果进行探讨和分析。