1、論文主要研究在實(shí)際復(fù)雜環(huán)境中汽車圖像檢測(cè)與汽車牌照識(shí)別中的車牌圖像處理與車牌定位算法。 汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)(LPR)作為一個(gè)專用的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，能自動(dòng)檢測(cè)汽車圖片并從中提取出車牌號(hào)碼信息。作為智能交通的一部分正越來越受到人們的重視。然而，系統(tǒng)在實(shí)際的復(fù)雜環(huán)境中，由于光照、天氣、車速、圖像背景各種因素的影響，大大限制了汽車圖像檢測(cè)和車牌識(shí)別的準(zhǔn)確性和識(shí)別速度，從而大大制約了該技術(shù)的實(shí)用化推廣。 目前國(guó)內(nèi)大部分車牌識(shí)別研究主

2、要停留在簡(jiǎn)單試驗(yàn)環(huán)境下對(duì)車牌識(shí)別研究階段，離實(shí)際環(huán)境下(主要是卡口、高速)大規(guī)模應(yīng)用還有一段距離。論文從實(shí)際出發(fā)，借助大量試驗(yàn)，具體所做的工作包括： 1．從車牌圖像檢測(cè)與信息處理源頭入手，對(duì)比簡(jiǎn)單試驗(yàn)環(huán)境下車牌抓拍和實(shí)際環(huán)境下保障檢測(cè)與抓拍到高質(zhì)量的車輛圖片。通過大量的試驗(yàn)與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際環(huán)境采集，提出了針對(duì)車牌信息識(shí)別圖像采集標(biāo)準(zhǔn)，包括車牌的大小、位置、清晰度等，并提出一整套方案，通過對(duì)圖像采集檢測(cè)設(shè)備的選擇與配置調(diào)試，保障在現(xiàn)場(chǎng)復(fù)

3、雜環(huán)境中能夠檢測(cè)到符合車牌識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)的車輛圖片。 2．針對(duì)卡口、高速實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜，車輛背景多變條件下，為了保障識(shí)別效果，根據(jù)車牌識(shí)別的特點(diǎn)，對(duì)車輛圖片進(jìn)行預(yù)處理進(jìn)行研究，包括車輛圖像的灰度化、圖像增強(qiáng)、車輛圖像的二值化、車輛圖像的邊緣檢測(cè)內(nèi)容。 3．對(duì)車牌的定位技術(shù)進(jìn)行了初步研究，提出了根據(jù)車牌圖像灰度分布與變化情況下，通過模擬線橫向縱向掃描而快速得出車牌區(qū)域的算法與實(shí)際效果。 通過實(shí)際應(yīng)用與驗(yàn)證，通過本文所提