1、本文研究了車輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用圖像處理、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和模式識(shí)別等技術(shù)可對(duì)多種情況下的車輛牌照?qǐng)D像進(jìn)行識(shí)別，能用于很多需要對(duì)車輛進(jìn)行管理的場(chǎng)所。車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)與傳統(tǒng)的車輛管理方法相比，它大大地提高了工作效率，節(jié)省了人力、物力，實(shí)現(xiàn)了車輛管理的科學(xué)化、規(guī)范化，對(duì)交通治安起到一定的保障作用，因此有著廣泛的應(yīng)用前景。 車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)由移動(dòng)車輛檢測(cè)、車牌定位、字符識(shí)別三個(gè)部分組成，本文對(duì)其依次進(jìn)行了系統(tǒng)研究。綜合利用對(duì)稱差分

2、和背景消減來進(jìn)行移動(dòng)車輛檢測(cè)。首先通過建立一個(gè)可靠的背景更新模型，由背景消減法得到基本準(zhǔn)確的前景圖像，然后和對(duì)稱差分法得到的差分圖像綜合，得到完整可靠的移動(dòng)車輛圖像。在車牌定位部分，提出了一種新的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換結(jié)合小波分析的車牌快速定位方法，對(duì)Top-Hat變換圖像二值化，然后分別在水平與垂直方向投影，在對(duì)投影信號(hào)進(jìn)行一維小波分析的基礎(chǔ)上，利用小波多分辨率特性結(jié)合車牌位置先驗(yàn)信息來縮小搜索范圍，定位出車牌。最后，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車牌字