车辆牌照图像的处理和识别(LPR)的系统是一个重要的计算机图像处理系统,它可以有效的摄取包含车牌的图像和识别车牌号码,在多种场合下,如公路自动收费、智能化交通、犯罪嫌疑车辆定位等场合都有重要意义。本文对多种条件下的所采集的包括有雾天气和光照强度过亮过暗的车牌图像进行研究,并对收集到的图像进行了逐步的处理,最终识别出车牌信息。车牌图像预处理:对收集到的图像,首先进行彩色图像的去雾处理,接着进行灰度化和直方图增强,低通滤波去噪,提取边缘图处理。车牌定位:通过前一步骤提取到的边缘图,通过逐行逐列扫描并结合车牌的长宽比等几何特征,定位到车牌位置。字符分割:对提取到的车牌区域进行迭代法二值化处理,同时调整倾斜度,再通过判断连通域确定每一个字符。字符识别:对分割得到的字符,进行大小调整和细化,抽取15个特征并和模板库进行对比,识别出各个字符。实验数据表明,在采用本文所提出一系列方法后,车牌识别的正确率可达到85%以上。