摘要：随着汽车的广泛应用，智能交通管理体系已经成为处理当代交通管理难点的重要的措施。智能交通管理体系是囊括了车牌图像处理、车牌智能识别、机器视觉等多个学科的综合应用的交通管理体系，在这么多学科中基于汽车车牌图像辨认原理的智能停车的理论技术和汽车车牌辨识技术是广泛应用于智能交通管理体系的重要技术。车牌智能识别技术的钻研是一个公司建立智能交通管理体系的基础方法。车牌定位和字符分割作为车牌识别体系的核心功能，确定整体系统的性能。

对于车牌自主定位，运用了依据汽车车牌颜色特质与模板匹配相结合的手段。在寻找车牌区域时可能会受车身图案的干扰，而车牌区域在图像中的位置普遍比干扰低。因此，经由从底部向上的方法搜寻车牌区域可有效地节略这些干扰。在此基础上，再凭借车牌的长宽比例和蓝白色的比例，来确定车牌区域。

对于字符分割，先将经过精确定位并切分过得汽车车牌图像二值化，再对歪斜的车牌进行矫正工作，最后利用基于字符块提取的方法进行字符分割并得到结果。

关键词： 车牌识别，车牌定位，倾斜校正，车牌字符分割

目录

摘要

ABSTRACT

第一章  绪论-1

1.1 课题研究背景-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 系统的组成和工作原理-2

1.4 我国车牌特点和识别难点-3

第二章  车牌图像预处理-5

2.1 车牌图像的灰度化-5

2.2 灰度变换增强-6

2.2.1 直方图均正图像灰度-6

2.2.2 分段线性灰度拉伸-8

2.3 中值滤波平滑图像-9

2.4 图像的边缘检测-11

2.4.1 边缘检测算子-11

2.4.2 本文的边缘检测方法-14

第三章 车牌定位-16

3.1 车牌目标区域特点-16

3.2 常用的车牌定位方法-16

3.3 基于颜色特征与模板匹配的算法-18

第四章 字符分割-20

4.1 分割方法及难点概述-20

4.2 车牌图像二值化-21

4.3 车牌倾斜校正-21

4.3.1 车牌倾斜原因及类型-22

4.3.2 常见的倾斜校正方法-22

4.3.3 基于Radon变换的倾斜校正-23

4.4基于字符块提取的字符分割方法-24

4.4.1 字符块初步提取-24

4.4.2 粘连及断裂字符块的处理-25

第五章 总结和展望-29

5.1 内容总结-29

5.2 展望-29

参考文献-31

致  谢-33

附  录-34