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4 车牌字符分割算法设计与实现 19
4.1 算法流程图 19
4.2 车牌图像预处理 20
4.2.1 图像灰度化 20
4.2.2 灰度图像归一化 21
4.2.3 图像滤波 21
4.3 CANNY边缘检测 21
4.4 轮廓投影 23
4.5 字符分割 24
5 实验结果与分析 26
6 总结 31
致谢 32
参考文献 33
1 绪论
进入二十一世纪以来，我国汽车数量迅猛增加。根据国家统计局公报指出，至2007年末，全国民用汽车保有量达到5697万辆，并以每年10%以上的速度增长，到2013年全国保有量1.37亿。改革开放以来，中国道路交通设施及管理设施虽然有较大的改观，但跟不上汽车的增长速度。特别是大多数城市路网结构不合理，道路功能不完善，即使建立了交通控制中心，大多只是实现了监视功能，远远没有发挥控制功能的效应。
随着汽车数量的逐年增加，城市交通压力这个巨大的问题摆在我们的面前。如何高效的进行交通管理，成为我们现实生活中最重要的问题。针对这些问题，人们运用各种技术，相继研制出了各种交通道路监视，管理系统这些系统都有车辆检测装置，通过这些装置对过往的车辆实施监测，提取相关的交通数据，达到监控，管理和指挥交通的目的，全面实现交通系统的智能化建设。
交通作为国民经济基础性产业，大力推进信息化，对于交通发展有着重要的意义。在这种大背景下，如何建立一个有效的智能交通管理系统就成了一项重要课题。车牌识别系统就是这样一个集中，高效，快捷的智能交通管理系统。
1.1 课题研究的目的和意义
智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System，简称ITS)是把先进的信息技术、电子控制技术、数据通讯传输技术、传感器技术和计算机处理技术等高效地运用在整个运输体系中，从而建造了一种在大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输综合管理系统[1]。其目的是为了使人、车、路密切的配合，极大地增强了交通运输的效率、提高了交通安全、改善环境的质量和增加能源的利用率。
车牌识别是现在智能交通系统[2]中的重要组成部分之一，用途广泛，在桥梁，路口自动收费，停车场无人管理，违章车辆自动记录等领域有着广泛的应用[3]，为智能交通管理提供了高效而实用的手段。车牌识别系统分为有源型车辆牌照自动识别系统和无源型车辆牌照自动识别系统[4]。车牌识别一般由图像采集，图像处理，车牌定位，字符分割，字符识别五个部分组成。对拍到的车辆图像进行分析，得到每一辆车唯一的车牌号码，然后完成识别。在实际应用中，车牌识别系统必须快速准确的识别出车牌。所以，在车牌识别过程中车牌图像的预处理，车牌图像的边缘检测，车牌图像的轮廓投影，车牌图像的字符分割都十分重要。其中车牌字符分割的好坏会直接影响车牌识别的正确与否，所以本文对字符分割的进行深入研究。
1.2 车牌识别系统
1.2.1 车牌识别系统的发展
进入二十一世纪以来，计算机技术飞速发展，信息处理能力也不断的提高，在社会的各个领域都得到了广泛的应用。因此，自动检测信息来源的图像识别技术越来越受到人们的重用。作为现代社会中最重要的交通工具—汽车，当然也需要大量使用图像识别技术。信息自动采集和管理对于车辆的管理有着很重要的意义。
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