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3.3.3 车牌的识别 12
第四章 整个识别系统的实现 14
4.1 系统运行环境与开发的工具 14
4.2 程序的基本结构 15
4.3 系统功能实现 15
4.3.1 车牌图片预处理的实现 15
4.3.3字符分割、字符归一化与识别效果 18
第五章 总结 23
5.1 工作总结 23
5.2 实现结果以及存在的问题 23
第751章 结束语 25
致 谢 26
参考文献 27
第一章 概述
1.1 引言
现在，经济正在飞速的发展，人类的生活需求也变得比以前更高了，所以汽车也变得越来越常见了。所以，为了提高车辆的管理效率，有效缓解公路上的交通压力节省更多的人力资源，我们急需找到一种有效的解决方案。汽车牌照是我们识别汽车资料与车主身份的唯一依据，它就犹如我们的身份证一样。所以，我们急需研究出一种系统来对所有机动车进行监控。为此，我国交通管理部门对汽车车牌实行非常严密的管理并制定了一套严格完善的管理法规[3]。以此来实现对车辆的监控，还有车牌的制作、安装与文护等也需要一个特定的机构进行处理。在这些前提上，要是能制作出能在各种环境下都能快速与正确的读取出汽车车牌的系统，我想这会在很大的程度上提高交通安全管理的效率，并大大降低交通上人力与物力的输出。
车牌识别系统是近年来逐渐发展起来的在交通的智能化方向应用中的重点研究方向。车牌识别主要是对所采集的图像进行一些预处理操作,标记出车牌的位置,提取并分割出车牌上所有的字符，接着进行字符识别,然后用文本的方式显示出来。这对交通智能化管理等都有着极其巨大的作用与应用价值。在这整个系统的设计中，最重要的是将我们所要检测的图像中的牌照区域提取出来，这个步骤在很大程度上影响后续的模块是否能更好的实现。
1.2 论文的内容与结构
1.2.1研究内容
车牌区域定位与字符的识别是该系统两个重要模块，其中前者那部分还可分两个模块：图像的前期处理和车牌的定位与分割[4]。而字符识别又分为字符提取与字符分割。其中，要求最高的是对车牌的处理，为了便于牌照的分割与识别，原始图片就应该具有一些较优的条件，如合适的亮度、对比度、清晰度等。但是由于该系统的图像采集工作于开放的户外环境，再加上车牌污垢、光线等各方面因素的影响，所采集到的图象可能就会出现一些不可避免的缺陷，如模糊不清、歪斜甚至缺角等一些严重的缺憾，因此我们需要进行原始图片在识别前的预处理。
在图片中，经过采样灰色操作的清晰度，改善边缘化，然后再对车牌的边框进行处理找出车牌边缘切割出来，然后进行膨胀并同时做腐蚀操作，让车牌的特征更加突出，更好的定位出牌照的位置。在完成这项操作后，接着把之前所得到的车牌区域中的字符一一切割出来。接着再做归一化，使字符变得更加规律与整齐，接着再建立一组合适的字符模版，不过由于各种原因本次设计并没有对其进行较为深入的研究。
对于整个系统来说最重要的是对牌照进行一整个系列的处理最后将车牌中的字符提取出来，这总的使用到了两次切割，就是车牌在原始图中的切割与字符在车牌中的切割，这是设计主要核心部分。在这两个切割之前，还有许多对图像进行特征处理使其更容易分割出来的技术。主要有：灰度处理、阈值分割、图像归一化与去噪、边缘检测、均值滤波、二值化等技术，这些技术是实现整个系统设计要求的重要前提[16]。在下面的文章里面我将对这些再做一些比较仔细的分析与设计。