致 谢 23

附 录 24

1 绪论

1。1 选题背景

我国经济快速发展，综合实力增强，城市化进程加快，使得人们的生活水平随之上升， 自然而然对汽车的需求更加提高了。由此便对城市交通管理系统带来了巨大的监控管理考 验。为了更好的对交通状况进行管理，城市智能交通系统（ITS）的建设刻不容缓，通过 智能交通系统，可以大力提高交通监管的质量和效率，缓解压力，对人们的出行安全作出 更好的保障。为了实现这个目标，车牌识别系统这项重要的技术就不断发展起来了。这项 技术包括了车牌定位、字符分隔以及字符识别三个主要部分。在这样的大背景下，我国的 城市智能交通系统发展却是出于开头模式，对实时的各种交通信息的采集和处理系统环节 十分欠缺。论文网

1。2 设计前景

为了尽量降低交通违章现象的发生和防止恶性交通事故现象的发生，优秀车牌识别技 术将对现代交通管理大有裨益。通过这项技术，可以在事故发生之后，对当事人的生命财 产安全的维护提供强有力的证据，因此，这项技术在交通治安等方面居于了举足轻重的地 位。基于车牌识别的智能交通系统能够适时防范机动车辆被盗窃、盗抢、假牌、套牌、走 私、黑市交易等日益猖獗的犯罪活动，能够为城市道路规划设计提供精确、详尽的分类车 流统计数据，实现道路规划管理的最优化设计，减少交通阻塞黑洞。能够更好地解决现行 交通管理中面临的种种“老大难”问题。

1。3 车牌号码识别原理

车牌号码识别原理[1]分为硬件和软件两个部分。车牌号码识别技术的硬件基础是基于 了识别车牌号码的处理机、图像采集设备、照明设备、摄像设备以及触发设备这五大部分。 而在软件部分则是主要依靠车牌字符分割算法、光学字符识别算法以及车牌定位算法。而 如果是一个完整的车牌识别系统则还应当要有车辆的检测、图像的采集以及牌照的识别这 几个环节。还有一项功能我们称为视频车辆检测，这是指通过通过视频图像判断车辆是否 驶入视野。当检测到车辆到达，此时就会触发图像采集单元，以此来采集当前的视频图像。 在牌照识别单元对采集到的视频图像进行处理，在处理之后就可以定位出牌照位置，接下 来便是字符分割和识别了，最后就可以输出字符。总的来说，车牌号码识别是通过利用车 辆的动态视频或静态图像来进行牌照号码、牌照颜色的自动识别的模式识别技术。

车牌牌照的识别[2]识别的是一辆车独一无二的信息，利用这个条件，我们便可以将此 技术作为分辨不同车辆的最为有效的办法。整个系统包含了如下几个部分。一是摄取汽车

图像，二是识别车牌号码，三是采集和预处理车牌图像，四是定位和提取牌照区域，最后 是分割和识别牌照字等几个部分组成，具体流程图如下图所示。

2 车牌图像的预处理

图 1-1 车牌识别系统流程图

在拍摄时，有各种问题会影响拍摄到的车牌的清晰度，比如说：光照的强弱，车牌上 的脏污泥点，使用的摄像机的镜头的光学畸变所产生的噪声和焦距调整等，都会带来不同 程度的牌照字符边界模糊、字符细节难以辨认、笔画凌乱难以辨认的情况。最主要的问题 是车牌由于常年暴露在外面，经历长久的风吹日晒雨淋，会产生污斑等缺陷，甚至还有锈 迹，这些情况都会导致产生难以提取字符问题，最后问题积累下来就会对字符识别的准确 性产生了巨大影响。为了尽量减少这些干扰，我们不得不首先对图像进行预处理[3]。通过 上述分析我们不难想到，这个预处理部分完成的质量高低将会决定我们对车牌定位的准确 程度，因此必须要重视这个部分。车辆图像的预处理[4]是指对采集到的车辆图像进行灰度 化和去噪处理，以使车辆图像尤其是牌照区域的图像的质量得到改善，同时保留和增强车 牌中纹理和颜色的信息，去除可能影响牌照区域纹理和颜色信息的噪点，为牌照定位提供 方便。在这篇文章中，采用图像灰度化、灰度拉伸、边缘检测、中值滤波和图像二值化来 最终实现对图像的预处理。文献综述