车牌识别系统的研究与开发是实现交通系统智能化、现代化的重要因素,在现代化交通发展中倍受关注。 本文通过对车辆牌照图像进行分析,得出一系列特征信息,并根据这些特征信息,应用图像处理技术,研究了车牌识别的各项关键环节,包括汽车图像预处理、车牌定位,字符分割和字符识别等,在继承了前人研究成果的基础上,针对研究对象,提出了新的方法。 在对图像进行各种综合处理的基础上,利用图像灰度化及纠偏、以及加权的中值滤波等图像增强的预处理方法,较好地消除了图像的噪音,提高了图像质量。通过对车牌特征的研究,对现有的各种定位算法进行了比较和分析,并总结了这些算法的特点。在此基础上,本文提出了自己的定位方法,该方法包括粗定位和精定位,并且采用了基于纹理边缘检测的和形态学处理的精定位相结合的新方法。 在分析了现有的几种典型的分割方法后,提出了将连通区域法、投影法和固定边界法相结合的方法,实现了车牌字符的精确定位。并且把车牌字符分为汉字识别和字符(字母与数字)识别:提出把汉字识别的模板匹配与字符识别的特征匹配相结合的改进的识别方法。通过对字符图像进行数学形态学闭运算、细化等预处理,然后对预处理后的图像进行字符结构特征提取,设计简单的分类器,直接把字符识别出来。这种方法速度快、识别率高,使用效果比较理想。 本文算法对牌照的倾斜、变形、字符的污染、模糊有较强的抗干扰能力,对于外界光线强度和图像对比度的变化有较强的适应能力。