汽车牌照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,主要由车牌图像采集、车牌识别、数据库管理以及网络数据传输四个部分组成。车牌识别模块的软件部分又分为三个子模块:车牌定位、字符分割和字符识别。本文结合数学形态学方法对车牌定位算法和倾斜车牌校正算法进行了系统的研究。首先详细介绍了对车牌图像进行预处理的相关技术与方法,本文将得到的车牌定位图像进行了灰度化处理,并用灰度分段线性变换来增强图像对比度;利用改进的Otsu法将灰度图像转换为二值图像;采用改进的抗噪膨胀型算子进行边缘检测,从而得到较好的边缘图像;并用形态学滤波平滑图像,使用这些技术方法可提高该系统的准确率。车牌定位是车牌识别系统处理的第一步,定位的准确与否直接关系着车牌识别的成败。首先利用数学形态学边缘检测的方法对图像进行预处理,然后采用数学形态学方法进行粗定位,形态学的开运算和闭运算去除噪声,最后根据投影法确定车牌边界,从而去掉车牌的边框和上下铆钉,进而实现车牌的精确定位。仿真实验结果表明,此算法不仅定位精度高,运算简单,而且能够有效地滤除噪声,在准确率上基本满足要求。车牌图像的校正是车牌识别中的重要环节之一。本文根据Radon变换思想,对三种倾斜方式提出了相应的校正方法。首先用数学形态学的方法对车牌图像进行边缘检测;然后利用Radon变换检测车牌倾斜角度,对水平方向进行旋转无损校正,对垂直方向进行双线性插值错位偏移校正。实验结果表明该方法是快速有效的。本文是通过Matlab编程来实现车牌的定位与倾斜校正的,对实际获取的车牌进行了实验,获得了令人满意的结果,为后续的字符分割及识别创造了条件。