车辆牌照图像识别算法研究与实现
利用图像处理技术进行车牌识别研究
利用图像处理技术进行车牌识别研究车牌识别技术是利用图像处理技术对车辆的车牌进行自动识别的一项重要研究。
随着交通工具的激增和城市交通拥堵的加剧，车牌识别技术在交通管理、车辆追踪、停车场管理等领域具有极高的应用价值和广泛的前景。
车牌识别技术的研究和发展主要包括以下几个方面：首先，图像采集与预处理是车牌识别技术的基础。
在图像采集方面，可以利用摄像机、监控摄像头等设备对车辆进行拍摄，获取车牌图像。
而在预处理方面，主要包括图像的灰度化、二值化、去噪和增强等处理过程。
通过这些处理，可以有效提高车牌图像的质量，为后续的识别提供更好的条件。
其次，特征提取是车牌识别技术的关键。
车牌图像中包含了大量的特征信息，包括字符的大小、形状、颜色等。
通过对车牌图像进行特征提取，可以将车牌图像转化为与车牌中字符信息有关的特征向量。
常用的特征提取方法包括垂直和水平投影、边缘检测、形态学操作等。
这些方法能够有效地提取出车牌图像中的特征信息，从而实现对车牌的快速而准确的识别。
此外，字符识别是车牌识别技术的核心环节。
在字符识别中，可以利用机器学习等模式识别方法，将车牌图像中的字符与预先训练好的字符模板进行比较，从而实现对车牌中字符的识别。
常用的字符识别算法包括基于模板的匹配算法、基于统计的方法、基于神经网络的方法等。
这些算法通过对字符进行特征提取和分类，能够实现对车牌中字符的准确识别。
最后，车牌的整体识别和车辆追踪是车牌识别技术的延伸应用。
在整体识别中，可以通过对车牌图像进行连通区域分析、边界检测等处理，将车牌与车辆进行区分，实现对车牌整体的识别。
而在车辆追踪中，可以通过对车牌的连续识别和匹配，实现对车辆在不同摄像头下的准确追踪，为交通监管和车辆管理提供更全面的支持。
综上所述，车牌识别技术是一项具有重要应用价值的图像处理技术。
通过对车牌图像的采集、预处理、特征提取和字符识别等步骤的研究，可以实现对车牌的准确识别和车辆的追踪。
车牌识别技术在交通管理、车辆追踪、停车场管理等领域具有广泛的应用前景，为城市交通的智能化发展提供了重要的技术支撑。
基于图像处理算法的车牌识别技术研究
基于图像处理算法的车牌识别技术研究近年来，随着计算机技术的不断发展和人工智能技术的日趋成熟，图像处理算法的研究也得到了越来越广泛的关注。
而在图像处理技术的应用方面，车牌识别技术是一个非常重要的领域。
车牌识别技术指的是通过计算机视觉和图像处理技术对车辆的车牌进行自动识别和识别结果的输出。
与传统的手动识别方式相比，车牌识别技术具有速度快、准确度高、适用范围广等优点，因此在交通管理、安防监控、停车场管理等领域有着重要的应用价值。
在车牌识别技术的应用中，图像处理算法起着至关重要的作用。
下面，本文将分别从车牌定位、文字识别、图像增强和细节优化几个方面介绍一下基于图像处理算法的车牌识别技术的研究现状和发展趋势。
一、车牌定位车牌定位是车牌识别技术实现的基础。
车牌定位的目的是在复杂背景下精确定位车辆的车牌区域，为接下来的车牌文字识别提供准确的输入。
目前，车牌定位技术主要包括基于颜色、基于形状和基于深度学习等方法。
基于颜色的车牌定位方法是最早被使用的方法之一，它利用车牌的颜色特征来定位车牌区域。
这种方法的缺点是对光照变化和不同车牌颜色的适应性不够强。
基于形状的车牌定位方法则利用车牌的形状特征来定位车牌区域。
这种方法的缺点是对车牌变形和遮挡的鲁棒性不够强。
而基于深度学习的车牌定位方法则利用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术来自动提取车牌区域的特征。
这种方法的优点是鲁棒性强、适应性强，但是需要大量的样本数据来进行训练。
二、文字识别车牌定位完成后，接下来的任务就是对车牌上的文字进行识别。
车牌文字识别的主要难点在于车牌文字造型多样、光照条件复杂、噪声干扰较大等因素的影响。
目前，车牌文字识别技术主要包括传统的图像处理算法和基于深度学习的方法。
传统的图像处理算法主要包括字符分割、特征提取和分类识别等步骤。
而基于深度学习的车牌文字识别方法，则利用卷积神经网络和循环神经网络等深度学习技术对车牌文字进行自动识别。
这种方法的优点是训练过程自动化、识别准确率高，但是需要大量的样本数据来进行训练。
基于图像处理的车辆识别与车牌识别技术研究
基于图像处理的车辆识别与车牌识别技术研究车辆识别与车牌识别技术是现代交通管理和安全监控中的重要组成部分。
随着科技的不断发展，图像处理技术在车辆识别与车牌识别中发挥着越来越重要的作用。
本文将从图像处理的角度，探讨基于图像处理的车辆识别与车牌识别技术的研究现状、应用场景以及未来发展趋势。
首先，我们将介绍车辆识别与车牌识别技术的研究现状。
随着数字图像处理技术的快速发展，车辆识别与车牌识别技术取得了显著进展。
其中，车辆识别主要利用图像中的车辆边缘、车身形状等特征进行车辆检测、车辆分类和车辆跟踪等工作。
而车牌识别则通过图像中的车牌字符识别、车牌颜色识别等方法进行车牌检测和车牌字符识别。
研究表明，基于图像处理的车辆识别与车牌识别技术在准确率和实时性方面取得了较大突破，但仍然存在一些挑战，例如复杂环境下的车牌检测和非标准车牌字符的识别等问题。
接下来，我们将探讨基于图像处理的车辆识别与车牌识别技术的应用场景。
车辆识别与车牌识别技术广泛应用于交通管理、智能停车系统、安全监控等领域。
在交通管理方面，利用车辆识别技术可以实现交通拥堵监测、交通流量统计等功能，从而有效提高道路的利用率和交通运输效率。
在智能停车系统中，车牌识别技术可以实现车辆进出场地的自动识别和计费，提高停车场的管理效率。
在安全监控方面，车辆识别与车牌识别技术可以帮助快速检测、追踪和识别可疑车辆，协助公安机关开展犯罪侦查工作。
最后，我们将探讨基于图像处理的车辆识别与车牌识别技术的未来发展趋势。
随着人工智能技术的迅速发展，基于深度学习的车辆识别与车牌识别技术已经取得了重大突破。
深度学习技术可以通过大量的图像数据进行训练，从而自动提取图像特征并进行车辆或车牌识别。
未来，我们可以预见，基于深度学习的车辆识别与车牌识别技术将进一步提高识别准确率，并逐渐实现对复杂环境和非标准车牌的识别。
此外，随着传感器技术和通信技术的进一步发展，基于图像处理的车辆识别与车牌识别技术也将更好地与其他技术相结合，如车载摄像头、雷达传感器等，以实现更加综合精准的交通管理和安全监控。
基于深度学习的车牌识别算法研究
基于深度学习的车牌识别算法研究一、引言车牌识别是现代智能交通系统中的一个重要应用，目前已经被广泛应用在城市交通管理、道路安全监控、车辆出入管理等领域。
车牌识别算法是实现车牌识别的核心技术，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的车牌识别算法也得到了快速的发展。
本文主要研究基于深度学习的车牌识别算法，并探讨其在实际应用中的表现和优化。
二、基于深度学习的车牌识别算法基于深度学习的车牌识别算法主要分为以下几个步骤：1.车牌定位车牌定位是车牌识别算法的第一步，其目的是从整个图像中找到车牌。
定位车牌的方法主要有基于特征的方法、基于区域的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法在车牌定位的准确性和鲁棒性方面有了较大的提升。
2.车牌字符分割车牌字符分割是车牌识别算法的第二步，其目的是将车牌中的字符进行分割。
字符的分割准确性对识别车牌的准确性有着重要的影响，因此该步骤的准确性是算法的关键之一。
3.字符识别字符识别是车牌识别算法的第三步，其目的是将车牌中的字符识别出来。
字符识别可以使用传统的机器学习算法，也可以使用基于深度学习的算法。
近年来，基于深度学习的字符识别算法在准确性和识别速度上都得到了较大的提升。
4.车牌识别车牌识别是车牌识别算法的最后一步，其目的是将车牌中的字符组合成完整的车牌号码。
识别出车牌号码后，还需要进行车牌的区分和匹配，以便进行后续的交通管理或安全监控工作。
三、基于深度学习的车牌识别算法的实现基于深度学习的车牌识别算法的实现过程如下：1.数据预处理数据预处理是基于深度学习的车牌识别算法的第一步，其目的是将原始图像进行处理，使其能够被深度学习算法所接受。
数据预处理包括图像格式转换、数据增强、标准化等过程。
2.网络设计网络设计是基于深度学习的车牌识别算法的第二步，其目的是设计一个符合实际需求的车牌识别网络。
在网络设计中，需要考虑网络的深度、宽度、滤波器个数、激活函数等因素。
3.训练模型训练模型是基于深度学习的车牌识别算法的第三步，其目的是通过训练数据训练模型，得到一个能够识别车牌的模型。
车牌识别算法的研究与实现
车牌识别算法的研究与实现随着智能交通系统的不断推广和应用，车牌识别技术也越来越受到人们的关注和重视。
车牌识别技术是智能交通系统中的一个重要组成部分，主要是通过计算机视觉技术实现对车辆的自动识别和追踪。
本文将详细探讨车牌识别算法的研究与实现。
一、车牌识别技术的发展概述车牌识别技术源于计算机视觉技术的发展，起初，车牌识别技术采用的是传统的模板匹配方法，但其效果受到环境光线、车牌形状变形、噪声等因素的影响较大，难以实现高精度的识别。
后来，随着计算机视觉技术的不断进步和智能交通系统的快速发展，新的车牌识别算法也随之涌现。
目前，车牌识别技术主要基于深度学习算法和图像处理技术，通过多种算法的组合来实现车牌的高精度识别。
二、车牌识别算法的基本原理和分类车牌识别算法主要采用图像处理技术和深度学习算法，通过识别和分割车牌区域，提取车牌特征信息，以达到高精度识别车牌的目的。
根据车牌识别算法的特征和原理，车牌识别算法可以分为以下几类：1、传统算法传统算法主要采用模板匹配、边缘检测、形态学运算等基础图像处理技术来进行车牌识别。
其主要优点是运算速度快，但可靠性和准确度比较低，随着科技的不断发展已经逐渐被淘汰。
2、基于特征识别的算法基于特征识别的算法通过提取车牌特征信息来进行车牌识别。
这类算法的关键是确定适当的特征区域和特征评价函数。
常见的特征区域包括车牌字符区域、车牌颜色区域，特征评价函数主要包括神经网络、支持向量机、k近邻等。
这种方法需要对车牌的颜色、形状、字体、拼音字母进行识别和分析，模式识别与图像处理技术相结合，提高了识别的准确度。
3、基于深度学习的算法基于深度学习的算法通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型来实现车牌识别。
深度学习算法通过多层次的处理和特征提取来减少噪声干扰，提高结果的准确率。
三、车牌识别算法的实现车牌识别算法的实现可分为以下几个步骤：1、图像采集采用计算机视觉技术的前提是收集到车牌区域的图像信息。
基于图像处理的车牌识别系统的研究与实现
基 于图像 处理 的车牌识别系统 的研究 与实现
石 红 兰
（ 苏州大学 电子与通信工程学院 ， 江苏 苏州 ２ ５ ０ ） １０ ６
摘
要： 主要对车 牌识别系统进行 了功 能性 的研 究和实现 。 车牌识别系统是制约道路交通 智能化的重要因素 ， 主要包括 图像采 集、 图像预处
产 生影 响 。 且车 牌位 于 车身 下部 ， 而 靠近 散热 片 ， 比度 较差 ， 时 对 此 若 直接对 灰 度 图像进 行 定位 会有 不 小的 困难 ，为 了获 得 较好 处 理 的灰 度 图像 ， 对 Ｃ Ｄ 采 集 的原 始 图像 进 行 灰度 化 后 ， 对 其 进 在 Ｃ 要 行 灰度 转换 。首先对 图像 灰 度拉 伸 ， 使灰 度 级 占据 ０ ５ 整 个 区 ￣２ ５
图像 的二值 化算 法 很多 ， 用 的二值 化方 法 有直 方 图统 计 法 、 常
固定 门 限法 、 态 阈值 法 、 弛 法 、 动 矩 阵二值 化法 等 。 动 松 抖 由于 在光
照较 弱 的情 况 下 ， 牌 图像 的光 照程 度很 不 均匀 ， 牌字 符 与底 色 车 车 的对 比度偏 低 ， 以采 取全 局动 态 阈值法 。 所 全局 动 态 阈值法 对 于 目 标 物体 和背 景 明显 分离 、 方 图有 明显 双峰特 性 的 图像 效 果较 好 ， 直
图 １ 车 牌 识 别 的 流 程
进 行灰 度拉 伸 后 ， 峰 源自 间的波 谷 范 围变大 ， 得在 不 同 光照 下 的 双 使 照 片得 到共 同的波 谷 范 围，在 这段 灰度 范 围 内确 定 的阈 值可 以适
２ 图 像 采 集
灰 在 图像 采集 是通 过 相机 拍摄 获 得车 牌 的照 片 。 由数码 相 机或 摄 用 于 不 同的 图像 。 度拉 伸 后 ， 视 觉上 体现 为增 加 了背 景和 前 景 像机 、 明 设备 或 自动亮 度控 制 器组 成 图像采 集 系 统 。 照 用地 感线 圈 的对 比度 。
基于图像处理的车辆牌照识别系统设计与实现
基于图像处理的车辆牌照识别系统设计与实现1.简介车辆牌照识别系统是一种基于图像处理技术的智能交通系统，在现代交通管理中起着重要的作用。
本文将详细讨论基于图像处理的车辆牌照识别系统的设计和实现，包括系统流程、关键技术以及实验结果。
通过该系统，我们可以准确识别和记录车辆的牌照信息，为交通管理提供便利。
2.系统流程基于图像处理的车辆牌照识别系统主要包括图像获取、预处理、车辆牌照定位、字符分割和字符识别等步骤。
首先，通过摄像头等设备获取车辆图像；然后，对图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高后续处理的效果；接下来，通过牌照定位算法找到车辆图像中的牌照区域，并将其分割为字符；最后，使用字符识别算法对每个字符进行识别，得到完整的车辆牌照信息。
3.关键技术3.1 图像预处理图像获取后，通常需要进行一系列的预处理操作来提高图像质量和提取感兴趣的牌照区域。
这些预处理操作包括去噪、直方图均衡化、图像增强等。
去噪操作可以通过滤波器（如中值滤波器）来消除图像中的不必要的噪声；直方图均衡化可以增加图像的对比度，使牌照区域更加突出；图像增强可以通过锐化等算法来增强图像的细节。
3.2 牌照定位牌照定位是车辆牌照识别的关键步骤之一。
一般来说，牌照在车辆图像中的位置和大小是不确定的，因此需要通过算法来自动定位牌照区域。
常用的牌照定位算法包括颜色特征法和形状特征法。
颜色特征法通过分析车辆牌照区域的颜色信息来进行定位；形状特征法通过分析车辆牌照区域的形状特征来进行定位。
这些算法可以结合使用，以提高牌照定位的准确性和鲁棒性。
3.3 字符分割字符分割是将牌照区域中的字符独立开来的过程。
由于车辆牌照的字符形状和大小不一致，字符分割是一个具有挑战性的任务。
常用的字符分割算法包括基于投影的方法、基于边缘检测的方法等。
这些算法可以通过对字符之间的间隔进行分析和优化，来实现准确的字符分割。
3.4 字符识别字符识别是车辆牌照识别的最后一步，其目标是将分割后的字符映射到对应的字符类别。
车牌识别系统算法的研究与实现(小论文).doc
基于图像处理的汽车牌照的识别作者:陈秋菊指导老师:李方洲(温州师范学院物理与电子信息学院 325027)摘要：以一幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。
整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。
在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。
寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。
关键词：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别The vehicle license recognition based on the image processingAuthor:Chen QiujuTutor:Li Fangzhou(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027) Abstract：With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into pre-process,edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentationCharacter recognition1.引言1.1 选题意义汽车牌照自动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，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
西南科技大学毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现年级：■本科□专科学生学号：学生姓名：指导教师：学生单位：技术职称：学生专业：教师单位：西南科技大学教务处制车辆牌照图像识别算法研究与实现摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。
因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。
本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。
对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。
在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。
实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。
关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++Research and Realization of License Plate RecognitionAlgorithmAbstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented.Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++目录第1章绪论 (1)1.1课题研究背景 (1)1.2车辆牌照识别系统原理 (1)1.3车辆牌照识别在国内外研究现状 (2)1.4本文主要工作及内容安排 (3)第2章车辆牌照的定位方法 (4)2.1车辆牌照图像的预处理 (4)2.1.1 256色位图灰度化 (4)2.1.2 灰度图像二值化 (5)2.1.3 消除背景干扰去除噪声 (6)2.2车辆牌照的定位方法简介 (6)2.3系统采用的定位方法 (7)2.3.1 车辆牌照的水平定位 (7)2.3.2 车辆牌照的垂直定位 (7)2.3.3 定位的算法实现 (10)2.4实验结果分析 (12)第3章车辆牌照的字符分割 (13)3.1车牌预处理 (13)3.1.1 去边框处理 (13)3.1.2 去噪声处理 (13)3.1.3 梯度锐化 (15)3.1.4 倾斜调整 (16)3.2字符分割方法简介 (17)3.3系统采用的分割方法 (19)3.3.1 算法介绍 (19)3.3.2 算法的实现 (20)3.4字符分割实验结果 (21)第4章特征提取与字符识别 (22)4.1字符的特征提取 (22)4.2字符的识别方法简介 (23)4.3系统采用的识别方法 (24)4.3.1 人工神经网络简介 (24)4.3.2 BP神经网络识别车牌 (25)4.3.3 BP神经网络识别算法实现 (28)4.4实验结果分析 (29)总结 (32)致谢 (33)参考文献 (34)第1章绪论1.1 课题研究背景现代社会已经进入信息时代，计算机技术、通信技术和计算机网络技术的不断发展，自动化信息处理能力的不断提高，在人们社会活动和生活的各个领域得到了广泛的应用，在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。
随着汽车数量的急剧增加，车牌自动识别(license plate recognition, LPR)技术日益成为交通管理自动化的重要手段[1]。
车牌自动识别技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别等技术的融合，是智能交通系统中一项非常重要的技术。
通过车辆牌照自动识别，就可以对运动车辆查询相关的数据库，根据提取的车辆信息，实现有针对性的车辆检查，极大的提高工作人员的效率，降低工作强度，同时也减少了国家财政收入的流失，减少交通事故的发生以及加强社会治安。
因此对车牌识别技术研究有巨大的经济价值和现实意义。
由于车牌自动识别技术在智能化交通控制管理中发挥的重要作用，吸引了各国的科研工作者对其进行广泛的研究，目前已有众多的算法，有些已应用于交叉路口、车库管理、路口收费、高速公路等场合。
由于需适应各种复杂背景，加之要识别的车辆种类繁多，颜色变化多端，以及检测时要适应不同天气变化导致的不同光照条件，因此，目前的系统都或多或少地存在一些问题。
但随着计算机性能的提高和计算机视觉理论及技术的发展，这种技术必将日趋成熟。
车牌的定位与识别技术，总体来说是图像处理技术与车牌本身特点的有机结合，当然也包括小波分析、神经网络、数学形态学、模糊理论等数学知识的有效运用[2]。
本课题是对汽车图像进行分析，从算法角度来研究车牌的定位与识别。
1.2 车辆牌照识别系统原理一个典型的车辆牌照识别系统(LPR)是由图像采集系统和图像识别系统组成的，如图1-1[3]。
当系统发现有车时，图像采集系统便开始采集车辆牌照信息，得到的信息是图像识别系统的输入。
通过识别系统的预处理，为目标搜索提供一个良好的定位环境。
在预处理的基础上把图像中的车牌从背景中分割出来。
对车牌中的字符做字符分割，最后把分割后的字符进行识别，便得到了汽车牌照的号码。
整套系统实际是一种硬件和软件的集成。
在硬件上，它需要集成可控照明灯、镜头、图像采集模块、数字信号处理器、存储器、通信模块、温控模块、单片机等；在软件上，它包括车牌定位、车牌字符切割、车牌字符识别等算法。
这样一体化的结构形式能在现实中降低对环境的要求。
图1-1 车辆牌照识别系统原理框图1.3 车辆牌照识别在国内外研究现状自1988年以来，人们就对车辆牌照识别系统进行了广泛的研究，目前国内外已经有众多的算法，一些实用的LPR技术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费等场合。
然而无论是LPR算法还是LPR产品都存在一定的局限性，都需要适应新的要求而不断完善。
如以色列Hi-Tech公司的See/Car System系列，它需要多种变形的产品来分别适应某一个国家的车牌；新加坡Optasia公司的VLPRS系列，只适合于新加坡的车牌；See/Car Chinese系统可以对中国大陆的车牌进行识别，但都存在一定的缺陷，而且不能识别车牌中的汉字。
我国在90年代初期开始了车辆牌照识别技术的研究。
但由于以下几个原因使我国的车辆牌照识别技术在研究和应用方面都有一定难度，且落后于其它国家：①我国的标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同，从而增加了识别的难度。
②国外许多国家汽车牌照的底色和字符颜色通常只有对比度较强的两种颜色，而我国汽车牌照仅底色就有蓝、黄、黑、白等多种颜色，字符颜色也有黑、红、白等几种颜色。
③其他国家的汽车牌照格式通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途，规定了多种牌照格式。
④我国汽车牌照的规范悬挂位置并不唯一，而且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染的情况比较严重，这都给车牌识别造成了一定的难度。
因此，我国车辆牌照识别技术的提高和广泛应用还需广大科研工作者和相关交通部门的共同努力。
1.4 本文主要工作及内容安排本文主要研究车辆牌照识别系统中的数字识别技术，将数字图像处理技术与模式识别技术紧密结合，针对汽车牌照字符识别的特点，分析了车牌定位与分割、字符分割、特征提取、BP神经网络等算法。
在车牌定位、字符分割和特征提取的基础上，详细研究了车牌数字字符的识别。
文章在接下来的第二章介绍了车辆牌照的定位方法；第三章介绍了车辆牌照的字符分割算法；第四章介绍了车辆牌照数字字符的识别。
其中车辆牌照数字字符的识别是本课题的重点。
文章在每一步处理后给出了实验结果，并给出了最后的识别结果。
第2章车辆牌照的定位方法车辆牌照的定位方法是基于图像处理的基础上，对图像进行分析、总结并经过大量的试验所获得的。
定位方法的研究与车牌特征和图像处理技术是分不开的。
从自然背景中准确可靠地分割出车牌区域是提高系统识别率的关键，但是由于车牌图像摄于背景复杂且光照不均匀的自然场景，因而会出现颜色失真或低对比度的图像，这给车辆牌照的定位带来了很大的困难。