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2.2 数字图像处理技术 8
3 图像处理理论基础 11
3.1 图像灰度化 11
3.2 图像滤波 12
3.3 边缘检测 12
3.3.1 Roberts 算子 13
3.3.2 Sobel 算子 13
3.3.3 Prewitt 算子 14
3.4 图像二值化 14
3.5 图像垂直投影 16
4 车牌字符分割算法设计与实现 17
4.1 算法流程图 17
4.2 车牌图像预处理 18
4.2.1 图像灰度化 18
4.2.2 中值滤波 19
4.3 通过垂直边缘检测剔除车牌水平边框 19
4.4 二值化 20
4.5 去除圆点 21
4.6 垂直投影 22
5 实验结果与分析 24
5.1 软件使用说明 24
5.2 部分图片分割图 28
6 总结与展望 30
6.1 工作总结 30
6.2 不足与改进 30
致谢 31
参考文献 32
附录 33
1 绪论
随着21世纪经济的全球化，车辆的普及程度也越来越高，随之而来的问题便是交通管理的自动化问题。而车牌自动识别技术作为智能交通系统的核心和基础技术之一，有着至关重要的作用。车牌自动识别系统是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取到车牌字符信息，进而确定车牌身份的技术。通常情况下车牌自动识别系统主要包括以下几个部分：图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别。其主要的处理流程图如下：
该系统现在广泛应用于电子收费、失窃车辆查询和停车场车辆管理等需要车牌认证的重要场合，该系统在我们的日常生活中也有极其广泛的应用。在计算机应用技术高速发展的今天，研究车牌识别是各个国家一直研究的课题，加上我国车牌的复杂性也给实际的研究工作带来一定的困难，虽然目前在现实生活中有某些方面的应用，但是总体来说还是不够成熟的。
本章中，主要介绍车牌字符分割算法研究的目的和意义，以及车牌自动识别系统尤其是车牌字符分割技术的过北外研究现状与水平，发展趋势如何以及介绍一些现有的字符分割方法。
1.1 课题研究的目的和意义
随着社会的进步和发展，各种汽车已经越来越多的驰骋在道路上，所以对于智能化的识别车牌进行车辆的交通管理已经是当今社会必然的发展趋势，因此对于车牌识别技术的要求就越来越高。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中重要组成部分之一，应用也是十分广泛的。它主要是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，从而得到每一辆汽车的车牌号码，进而完成识别过程。通过一些后续的处理手段已经可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。实现交通自动化管理对于文护交通安全和城市治安，防止交通堵塞有着非常现实的意义。
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