众文网1.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。
2.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。
3.车牌识别原理及应用
车牌识别原理及应用：原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。
辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
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