1、汽車牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于道路收費(fèi)、交通管理等領(lǐng)域，起到節(jié)省人力成本、提高效率、改進(jìn)管理體系等作用。隨著我國(guó)智能交通行業(yè)的發(fā)展，車牌識(shí)別技術(shù)越來(lái)越呈現(xiàn)出巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。 目前車牌識(shí)別系統(tǒng)國(guó)內(nèi)已有一些產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品要在光照充足，車牌干凈等前提下才能達(dá)到較高的識(shí)別率，因而對(duì)于實(shí)際工作環(huán)境的適應(yīng)性較差。本文在對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)已有方法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，致力于解決因天氣、光線、污點(diǎn)所造成的車牌模糊現(xiàn)象的車牌識(shí)別問題，以使

2、得識(shí)別系統(tǒng)具備更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性，并完成了車牌圖像識(shí)別軟件的開發(fā)。通過對(duì)搜集到的不同地點(diǎn)、時(shí)間、天氣的車牌圖像樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，證明本文所提出的方法具有較好的適應(yīng)性，具有實(shí)際工程應(yīng)用的價(jià)值。 本文對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌定位、字符分割和字符識(shí)別進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。對(duì)于車牌定位，論文提出了基于垂直Sobel邊緣檢測(cè)和移動(dòng)窗口搜索的定位算法，先把圖像進(jìn)行垂直Sobel邊緣檢測(cè)，利用車牌區(qū)域垂直邊緣豐富的特點(diǎn)，對(duì)整幅圖像進(jìn)行窗口掃描，找到各個(gè)類似

3、車牌的區(qū)域，然后根據(jù)所統(tǒng)計(jì)的兩個(gè)特征值的范圍篩選出唯一的車牌區(qū)域。為了簡(jiǎn)化字符分割的難度，本文又提出了基于相連特征區(qū)域的邊框去除算法，根據(jù)相連特征區(qū)域的長(zhǎng)度和數(shù)量對(duì)車牌圖像進(jìn)行四個(gè)方向的邊框去除工作，大大簡(jiǎn)化了字符分割的難度。 在字符分割方面，在進(jìn)行了傳統(tǒng)的垂直投影分割的基礎(chǔ)上，對(duì)于一些字符有粘連和斷裂的車牌圖像提出了有針對(duì)性的二次切分，充分利用了字符寬度和高度的先驗(yàn)知識(shí)。 對(duì)于車牌字符的識(shí)別問題，本文提出了基于改進(jìn)的B