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附录 35
1 绪论
1.1 课题研究背景
现代社会已进入信息时代，随着计算机技术，通信技术和计算机网络技术，技能自动信息处理和不断提高的发展，作为一个现代社会，对运输车辆的主要手段之一生产和人民生活的各个领域得到了大量使用这些信息收集它自动检测和管理是非常重要的，使信息技术的重要研究课题的处理。
此外，智能交通系统，简称（智能交通系统）已经成为现代交通的发展趋势。只有交通系统，是现代科学技术背景的快速发展。其目的是为了套现计算机处理技术，数据通信技术，自动控制技术等管理体系综合交通应用到土地，以建立一个高效，准确，交通管理系统的实时性。继续发展和车辆的管理体系，不断提高视频监控为主的智能交通系统的实际应用道路交通基础设施建设打下了良好的基础。
智能交通系统，车牌自动识别是发展的一个很重要的方向。车牌自动识别系统，称为ALPRS或车牌识别系统，该系统可以自动注册的车辆，确认，监视，报警。系统应用包括：公路，桥梁，隧道等系统管理费。城市交通管理，智能小区，智能停车场管理，车牌验证，流量统计。与此同时，汽车牌照识别的基本方法也可以用在检测和识别等领域应用，自动车牌识别已经成为现代交通工程的研究和热点话题的主要领域之一。
LPR系统是多种技术的产品，主要是计算机视觉，数字图像处理，数字视频处理，模式识别技术部件的高新技术相结合。这是智能交通系统，在20世纪60年代产生于20世纪80年代，由于城市交通问题的核心技术已日趋严重，许多美国和欧洲国家投入了大量的人力和物力，创造自动化的高速公路网络，摄像头，雷达系统和光纤网络的安装，智能交通系统恢复。由美国，欧洲，日本等发达国家在世界的鼓舞已开始恢复智能交通系统。由于增加的流量，增加了交通拥堵，交通管理是比较困难的，因此每一个发达国家和发展中国家都在积极建立适应智能交通系统未来的运输需求。
车牌识别系统是基于图像处理的基础技术来进行研究的。图像处理任务分为以下几个方面：
1.数字图像
这样做的目的是通过数字设备的图象数据在计算机上模拟形式可用的离散的数字图像。
2.图像转换
为了达到特定的目的，并使用数学技术在图像后的图像转换方便，易于处理和操作。
3.放大图像
图像增强的主要目标是提高图像质量。使用某些加工技术来突出某些信息的图像中，以减弱或消除一些相关的信息，突出本地目标或一般的功能，使观众可以看到更直接，清晰和分析的图像处理。直方图修正，灰度变换常用工具，加强图像和轮廓。
4.图像分割
在成像研究和应用中，往往只在图像的某些部分感兴趣。他们一般与图像重合来判断，该地区具有独特性能。图像分割是图像的一部分被分割。
5.图像分析
内容分析被划分图像的特征提取，图像分割，符号描述，并检测匹配的图像。
1.2 课题研究目的和意义
车牌识别是在获取到的不同复杂背景下的车辆图像，定位并分割车牌，自动识别车牌的字符的车牌图像识别与处理系统的分析，车牌识别是唯一使用该车辆识别和统计，这是在数字图像处理，模式识别，计算机视觉和智能识别技术为基础的其它系统。在发展现代交通车牌识别系统是限制智能交通系统，现代化，车牌识别系统必须能自动绘制车辆的图像的图像的一个重要因素，车牌图像自动分割，公认的字符正常，降低复杂性的交通管理工作。图像车辆牌照识别系统将采取的一系列处理，在一个范围内生产的形式，因此，只有少量的数据，易于文护，并且更易于操作，所以安慰车牌识别系统识别人造板材无法比拟的，它承载了巨大的经济价值和发展空间，车牌识别技术的研究是一些感觉。在车牌识别系统，其中最重要的两种技术是车牌和车牌字符识别，这两项技术将直接影响所有的车牌识别系统的及时性和准确性。已经有许多学者研究国内外公司已经变得更加车牌定位技术，但在实际应用中有一个可行而有效的方法，如抖动引起的车牌图像歪斜，污渍和磨损引起由于牌照字符模糊，模糊由于车牌图像的不均匀照明，而这将或多或少影响位置板的准确性。对于上述情况，在许多学者的观点开始板包含定位技术的基础上车牌的形象，并取得了一些有效的方法，以减少对定位板的精度定位不同的主客观因素。然而，智能交通的发展使得定位系统的瓷砖有更高的要求，主要表现在系统的实时性和准确性。
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