1、車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通管理的重要組成部分，可用于各級(jí)各類車輛管理場(chǎng)所，與傳統(tǒng)的車輛管理方法相比，它大大地提高了管理效率與水平，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)交通治安起到了一定的保障作用，因此有著廣泛的應(yīng)用前景。車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)一般包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)模塊。它的研究主要涉及到模式識(shí)別、人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)學(xué)圖象處理等眾多學(xué)科領(lǐng)域。車牌的定位、分割更是該系統(tǒng)的關(guān)鍵，由于圖像場(chǎng)景的復(fù)雜性以及車

2、牌位置和圖像質(zhì)量的不可預(yù)知性，在實(shí)際應(yīng)用的環(huán)境下或多或少的存在各種各樣的問(wèn)題，所以有必要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的研究。本文通過(guò)對(duì)大量資料的搜集、整理，總結(jié)了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外在車牌定位分割領(lǐng)域的最新研究成果和進(jìn)展，對(duì)車牌區(qū)域的固有特征和目前的車牌定位、分割技術(shù)進(jìn)行了分析和比較，提出了一種基于先驗(yàn)知識(shí)的車牌快速定位算法，該算法充分利用車牌顏色相對(duì)固定的特點(diǎn)，首先根據(jù)原始圖像得到一組特定的色彩距離圖譜，通過(guò)自適應(yīng)熵閾值的選取快速分割出車牌的候選區(qū)域，然后

3、再根據(jù)車牌的紋理特征對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行篩選以得到車牌的精確位置。主要的工作有以下幾個(gè)方面： ⑴闡述了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的車牌定位與識(shí)別方法，并依據(jù)各種方法的特點(diǎn)分析他們的優(yōu)缺點(diǎn)，以此作為后面系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)注點(diǎn)； ⑵總結(jié)了車牌識(shí)別中經(jīng)常用到的多個(gè)預(yù)處理技術(shù)，如灰度化、二值化、圖像濾波、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算等，并對(duì)文中的實(shí)時(shí)車牌系統(tǒng)用到的幾個(gè)綜合技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的分析； ⑶針對(duì)車牌識(shí)別中首要的定位技術(shù)進(jìn)行研究，回顧幾種常用的定位算法，通過(guò)分