众文网1.求助车牌定位的论文
汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成部分之一，是实现车牌识别（LPR）系统的关键。
针对不同背景和光照条件下的车辆图像，提出了一种基于灰度图像灰度变化特征进行车牌定位的方法。依据车牌中字符的灰度变化以峰、谷规律分布确定车牌上下边界，对扫描行采用灰度跳变法确定车牌左右边界。
The automated license plate location is an important part in the intelligent traffic system.It is the key step in the Vehicle License Plate Recognition(LPR).A method for the recognition of images of different backgrounds and different illuminations is proposed in the paper.the upper and lower borders are determined through the gray variation regulation of the character distribution.The left and right borders are determined through the black-white variation of the pixels in every row.在车牌识别中，最重要的步骤就是车牌定位，定位的成功与否以及定位的准确程度将会直接决定后期能否进行车牌识别以及识别的准确度。由于在现实中，汽车的车牌图像受到光照、背景、车型等外界干扰因素以及拍摄角度、远近等人为因素的影响，造成图像受光不均匀，车牌区域不明显，给车牌区域的提取带来了较大的困难。
2.谁有车牌识别系统的设计与实现的论文
[通信工程]车辆牌照自动识别系统设计与实现 摘 要 车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图像和字符识别术的智能化交通管理系统，是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。
本文对系统中图像预处理、字符分割和字符识别等环节涉及的新算法、新设计做了一个比较详细的论述。 本文在图像预处理中重点讨论了灰度图像二值化的多种算法和基于数学形态学的图像去除噪声的方法。
基于数学形态学的图像去除噪声是通过对图像的开、闭操作有选择的去噪。可以去除直径小于字符笔划半径的孤立噪声点。
本文还详细地介绍了基于字符形态划分的字符识别方法。基于字符形态划分的字符识别方法是在对数字字符结构进行充分分析的基础上，对基元检测，归纳字符形态特征，得到的快速字符识别方法。
关键词 车辆牌照；图像处理；数学形态学；基元检测；字符识别；单片机 目 录 摘 要 II Abstract III 第1章 绪 论 2 1.1 车牌字符识别研究课题的背景 2 1.2 车牌字符识别研究的意义 2 1.3 车牌字符识别研究的应用现状及发展 3 1.4 本文主要内容 4 第2章 车牌图像预处理 5 2.1 数字图像处理的相关介绍 5 2.1.1 数字图像处理概念 5 2.1.2 图像的数字化表示 5 2.1.3 本文中图像处理所涉及的相关领域 6 2.2 图像二值化 6 2.2.1 彩色图像和灰度图像 6 2.2.2 基于灰度的图像二值化 7 2.2.3 图像二值化结果演示 9 2.3 用数学形态学的方法去除噪声 10 2.3.1 数学形态学的几种基本运算 10 2.3.2 经开闭运算前后的图像对比显示 16 2.4 单个字符图像的分割 17 2.4.1 我国车牌的特点 17 2.4.2 对所要识别的车牌的分析 17 2.4.3 基于列扫描黑色像素积累的字符分割 18 2.4.4 已经分割后的单个字符演示 18 2.5 本章小结 19 第3章 基于字符形态划分的字符识别 19 3.1 字符识别概述 19 3.1.1 目前字符识别的一些常规方法 20 3.2 字符轮廓分析 21 3.2.1 字符轮廓的划分 21 3.2.2 字符四方向轮廓公式化表示 21 3.3 字符轮廓的变化特征 22 3.4 字符形态划分的结构基元 22 3.4.1 字符结构基元划分原理 22 3.4.2 字符形态划分方法的特点 23 3.5 利用字符结构基元划分的字符识别原理 24 3.5.1 基元的检测 24 3.5.2 轮廓的统计特征 25 3.5.3 用字符形态识别数字字符 25 3.5.3.1 数字字符的特点 25 3.5.3.2 数字字符的识别方法 26 3.5.4 字符识别的MATLAB算法流程 27 3.6 本课题整体流程 29 3.6.1 对本课题流程的总体说明 29 3.6.2 用MATLAB完成本课题的流程图 30 3.7 基于字符形态划分的字符识别方法的特点和不足 30 3.8 本章小节 31 结 论 32 参考文献 33 翻译中文 35 英文原文 41 致谢 50 毕业设计（论文）成绩评定表 51。
3.
k = 8.6250e-5;Ea = 0.8;m=2;n0=100000;[s,t]=meshgrid(303:2:403,200:20:5000);n=exp(-Ea./(k.*303)).*n0./exp(-Ea./(k.*s));f=m./n.*((t./n).^(m-1)).*exp(-(t./n).^m);surf(t,s,f);view([1,0.2,1]);figure;fmax=max(f(:));fmin=min(f(:));v=linspace(fmin,fmax,8);[C,h]=contour(t,s,f,v,'LineWidth',2);clabel(C,h);。
4.跪求会基于灰度化车牌定位的高手
(1)基于水平灰度变化特征的方法，这种方法主要在车牌定位以前， 需要对图像进行预处理，将彩色图像转换为灰度图像，利用车牌区域水平方向的纹理特征进行车牌定位；（2） 基于边缘检测的定位方法，这种方法是利用车牌区域丰富的边缘特征进行车牌定位，能够进行检测的方法有多种，如Roberts 边缘算子、Prewitt 算子、Sobel 算子以及拉普拉斯边缘检测；（3） 基于车牌颜色特征的定位方法，这种方法主要是应用车牌的纹理特征、形状特征和颜色特征即利用车牌字符和车牌底色具有明显的反差特征来排除干扰进行车牌的定位；（4） 基于Hough 变换的车牌定位方法，这种方法是利用车牌边框的几何特征，采取寻找车牌边框直线的方法进行车牌定位；（5） 基于变换域的车牌定位方法，这种方法是将图像从空域变换到频域进行分析，例如采用小波变换等；（6） 基于数学形态学的车牌定位方法，这种方法是利用数学形态学图像处理的基本思想，利用一个结构元素来探测一个图像， 看是否能将这个结构元素很好的填放在图像内部，同时验证填放元素的方法是否有效。
腐蚀、膨胀、开启和关闭是数学形态学的基本运算。
5.谁给我份GPS的论文
一、GPS系统概念 Global Positioning System）全球定位系统（GPS）是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统 。
其主要目的是为陆、海、空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务，并用于情报收集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的，是美国独霸全球战略的重要组成。经过20余年的研究实验，耗资300亿美元，到1994年3月，全球覆盖率高达98%的24颗GPS卫星星座己布设完成。
全球定位系统由三部分构成：（1）地面控制部分，由主控站（负责管理、协调整个地面控制系统的 工作）、地面天线（在主控站的控制下，向卫星注入寻电文）、监测站（数据自动收集中心）和通讯辅助系统（数据传输）组成；（2）空间部分，由24颗卫星组成，分布在6个道平面上；（3）用户装置部分， 主要由GPS接收机和卫星天线组成。 全球定位系统的主要特点：（1）全天候；（2） 全球覆盖；（3）三维定速定时高精度；（4）快速省时高效率：（5）应用广泛多功能。
全球定位系统的主要用途：（1）陆地应用，主要包括车辆导航、应急反应、大气物理观测、地球物理资源勘探、工程测量、变形监测、地壳运动监测、市政规划控制等；（2）海洋应用，包括远洋船最佳航程航线测定、船只实时调度与导航、海洋救援、海洋探宝、水文地质测量以及海洋平台定位、海平面升降监测等；（3）航空航天应用，包括飞机导航、航空遥 感姿态控制、低轨卫星定轨、导弹制导、航空救援和载人航天器防护探测等。 GPS卫星接收机种类很多，根据型号分为测地型、全站型、定时型、手持型、集成型；根据用途分为车载式、船载式、机载式、星载式、弹载式。
经过20余年的实践证明，GPS系统是一个高精度、全天候和全球性的无线电导航、定位和定时的多功能系统。 GPS技术已经发展成为多领域、多模式、多用途、多机型的国际性高新技术产业。
GPS原理 24颗GPS卫星在离地面1万2千公里的高空上，以12小时的周期环绕地球运行，使得在任意时刻，在地面上的任意一点都可以同时观测到4颗以上的卫星。 由于卫星的位置精确可知，在GPS观测中，我们可得到卫星到接收机的距离，利用三维坐标中的距离公式，利用3颗卫星，就可以组成3个方程式，解出观测点的位置（X,Y,Z）。
考虑到卫星的时钟与接收机时钟之间的误差，实际上有4个未知数，X、Y、Z和钟差，因而需要引入第4颗卫星，形成4个方程式进行求解，从而得到观测点的经纬度和高程。 事实上，接收机往往可以锁住4颗以上的卫星，这时，接收机可按卫星的星座分布分成若干组，每组4颗，然后通过算法挑选出误差最小的一组用作定位，从而提高精度。
由于卫星运行轨道、卫星时钟存在误差，大气对流层、电离层对信号的影响，以及人为的SA保护政策，使得民用GPS的定位精度只有100米。为提高定位精度，普遍采用差分GPS(DGPS)技术，建立基准站（差分台）进行GPS观测，利用已知的基准站精确坐标，与观测值进行比较，从而得出一修正数，并对外发布。
接收机收到该修正数后，与自身的观测值进行比较，消去大部分误差，得到一个比较准确的位置。实验表明，利用差分GPS，定位精度可提高到5米。
GPS前景 由于GPS技术所具有的全天候、高精度和自动测量的特点，作为先进的测量手段和新的生产力，已经融入了国民经济建设、国防建设和社会发展的各个应用领域。 随着冷战结束和全球经济的蓬勃发展，美国政府宣布2000年至2006期间，在保证美国国家安全不受威胁的前提下，取消SA政策，GPS民用信号精度在全球范围内得到改善，利用C/A码进行单点定位的精度由100米提高到20米，这将进一步推动GPS技术的应用，提高生产力、作业效率、科学水平以及人们的生活质量，刺激GPS市场的增长。
据有关专家预测，在美国，单单是汽车GPS导航系统，2000年后的市场将达到30亿美元，而在我国，汽车导航的市场也将达到50亿元人民币。可见，GPS技术市场的应用前景非常可观。
二、GPS作用 1、全天候全球卫星定位 调度监控中心根据需要可随时了解所有车辆的实时位置，并能在中心的电子地图上准确地显示车辆当时的状态（如速度，运行方向等信息）。本系统的电子地图采用矢量方式，对任意指定区域的车辆进行查询；可任意放大、缩小、移动电子地图；可进行同屏多窗口显示监控，或将目标锁定在某窗口，自动跟踪等；监控车辆的参数主要为：车辆位置（精确到15米）、运行速度（精确到1公里/小时）、运动方向（精确到1度）及时间信息（精确到1秒）； 2、紧急报警 调度监控中心收到车载终端发来的报警信号（如主动紧急报警、非法破坏报警、非法入侵报警、非法移动报警），系统进行自动分类处理，以声音的方式提示监控人员，同时报警的车辆在地图上以醒目方式显示报警状态和报警地点，并将报警目标的监视级别提升，同时自动记录轨迹。
监控人员可根据报警情况及时进行指挥调度和警情处理。 3、信息查询 中心控制系统具备丰富的、全面的数据信息，可应客户要求，确认客户密码后提供下列服务： l 车辆信息查询：提供车辆的相关信息查询，例。
6.车牌定位有哪些算法,各有什么特点
这个 文字不是一般的多 建议你还是去下载研究生的论文和期刊吧，如果懒的话，百度文库里找，就有很多了
1） 基于车牌图像色彩信息定位法[12]。我国车牌主要由四种类型组成：蓝底白字、黄底
黑字、白底红字和黑底白字。根据车牌底色信息可以准确地定位出车牌的边界。该方法识别滤高、适应性强，但易受光照条件和背景干扰且运算量一般较大，不适合用于实时性要求高的环境中。
2） 基于边缘检测的定位法[13]。 车牌字符区域灰度频率变化是车牌区域最稳定的特
征，可以利用它的变化来进行车牌定位。首先对车辆图像进行增强，然后再进行边缘提取，最后利用水平扫描线等方法进行车牌区域的检测。该类方法的定位准确率较高，反映时间快，能有效去掉噪声，适合于背景较复杂的车辆图像。但是对车牌严重褪色的情况，由于检测不到字符笔画的边缘会导致定位失败。
3） 基于车牌几何特征车定位法[14]。我国车牌标准外轮廓尺寸为440*140且为矩形，
整个车牌的宽高比近似为3: 1。利用这种固有特征进行车牌边框提取车牌。这类方法只在车牌位置基本保持水平，同时边框清晰明显时才有效，但若车牌本身的边框是断裂，残缺的或采集到的图像偏离水平角度较大，都会影响定位的准确性，故使用范围较窄。
4） 基于频谱分析的车牌定位法[15]。该类方法将图像从空间域变换到频率域进行分析，
如DFT变换法和采用小波变换法等。小波分析可以在不同的分辨率层次上对图像进行分割，在低分辨率层次上进行粗分割，这样节约时间同时为细分割缩小检测范围。而在高分辨率层次上实现车牌区域的准确定位。但当车辆图像中存在燥声时，会对准确识别车牌区域带来很大的干扰，影响车牌定位的准确性。
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