自动车牌识别是一种使用光学字符识别来读取车辆牌照信息的技术。它是智能交通系统的重要组成部分。在基于图像的车牌识别算法中,主要包括车牌定位、车牌矫正、字符分割以及字符识别四个步骤。本文主要针对车牌定位和车牌矫正技术进行分析与研究,具体工作内容如下:在车牌定位技术中,本文设计并实现了一套高效、准确的车牌定位流程。首先,对原始图像进行高斯滤波、直方图均衡化等预处理操作;之后,利用Sobel算子提取图像梯度特征。在二值梯度图上,利用图像形态学去除噪声影响,并提取轮廓;最后,基于轮廓进行筛选,得到车牌梯度候选区域。另外,将原始图像由RGB彩色空间转换到HSI彩色空间,再利用各个分量的阈值得到二值图像。利用图像形态学去除噪声后,得到车牌颜色特征候选区域。最后,将颜色与梯度候选区域进行合并,得到最终的车牌定位结果。实验表明,该方法在复杂图像背景下,具有较高的定位精度以及较强的鲁棒性。在车牌畸变矫正技术中,本文提出了基于车牌字符外接矩形与稳健回归相结合的车牌矫正方法。首先,对车牌定位结果进行直方图均衡化、阈值分割等预处理;之后,提取车牌字符的外接矩形与最小外接矩形,并排除噪声区域;然后,利用车牌字符的外接矩形拟合车牌区域的边框,并求出车牌区域四个顶点的坐标;最后,使用透视变换对车牌进行矫正。该方法计算复杂度低,对车牌边缘信息丢失、字符粘连等复杂情况,有较强的鲁棒性。