1、“.....为使图像的灰度范围由，扩展到可采用下述线性变换来实现。系统总体方案设计车牌识别的总体设计。个完整的车牌识别系统要神经网络。本文主要采用压缩模板匹配技术。模板匹配技术是先把已经分割并且经过值化处理后的字符缩小，然后再将其和模块库内的模板进行快速匹配，系统会自动地将模板与字符进行对比，差异最小的就是所需的识别结果，最后对结果进行输出并进行记录。虽此种方法计算量大，但它简单易操作，只要对车牌基于车牌识别系统的设计论文原稿了提高识别字符的速度，需要对采集到的车牌进行字符归化处理，让采集到的车牌字符能够在同标准模块里的特征样。字符归化的方法分为大小归化倾斜度校正两种，本设计采用大小归法......”。

2、“.....可在其横纵的方向上分别乘上个比例因子来实现。大小归实现包含的彩色像素点，进而能够实现车辆牌照区域的分割功能。车牌字符处理虽对原始图片进行系列的预处理及车牌的定位处理之后，可得到车辆牌照的准确定位，但此时仍无法得出车辆牌照的识别结果。这时可通过车牌字符的处理，来实现车牌识别功能。字符分割。字符的分割就是从完整的车牌图像中把个个组成离出来进行字符的识别处理。所以，对图像初步处理后，还需对图像车牌定位和分割。车牌定位。车牌定位就是指对车辆图像进行处理，使得系统识别出车牌所在位置。车牌定位是根据车牌的颜色亮度和车牌字符的边缘形成的纹理来定位的。定位的方式有多种，本文是采用边缘定位法......”。

3、“.....关键的步是实现车辆牌照的精确定位。车牌定位对字符的精确分割有定的要求。同时，车牌识别系统的识别速率与准确性也有直接关系。车牌定位的基本步骤有图像预处理车牌搜索车牌定位。图像的平滑处理。为了提高和实现车牌的准确定位，在图像处理初期就应有效去除用来完成对软件部分的设计。图像灰度化。在进行图像处理时，为了提升应用系统的处理速度，需要把彩色图像转换成灰度图像，这个过程就是图像的灰度化。经处理后的灰色图像中没有任何色彩，只包含图片原有的亮度信息。灰度值大小可以反映出图像的亮度，并且与其成正比。图像灰度化的算法就是所需的识别结果，最后对结果进行输出并进行记录。虽此种方法计算量大，但它简单易操作，只要对车牌中的种字符提前做出相应的分类处理......”。

4、“.....這样，就可以通过降低整个模板的数量，来有效提升识别效率。结论本文以软件为主要的开发系统，研究算法来完成为了使初始字符与标准模块里的字符大小相同，可在其横纵的方向上分别乘上个比例因子来实现。大小归实现的方法有种根据我们所需字符的标准大小来对车牌图案进行定的比例的缩小或者放大通过水平以及垂直方向上的投影对字符的大小进行归化处理。车牌字符识别。在完成对车牌字符的准确切分之后，需采用时可通过车牌字符的处理，来实现车牌识别功能。字符分割。字符的分割就是从完整的车牌图像中把个个组成车牌号的字符分割出来。切割方法有聚类分析模板匹配投影等几种，本设计主要采用投影法......”。

5、“.....限于篇幅，本设计使用加权平均值法对机动车图像进行处理，其算法略。基于车牌识别系统的设计论文原稿。系统软件设计由于具有方便高效快捷，良好的扩充移植交互性能以及较好的开放性等特点，因此，本设计主要采用来完成对软件部分的设计。关键的步是实现车辆牌照的精确定位。车牌定位对字符的精确分割有定的要求。同时，车牌识别系统的识别速率与准确性也有直接关系。车牌定位的基本步骤有图像预处理车牌搜索车牌定位。系统软件设计由于具有方便高效快捷，良好的扩充移植交互性能以及较好的开放性等特点，因此，本设计主要牌字符的边缘形成的纹理来定位的。定位的方式有多种，本文是采用边缘定位法......”。

6、“.....其定位过程是用颜色去除些明显不是车牌的部分，然后再用差分图像腐蚀以及杂质消除等方法得到图像边缘，从而使得图像定位更加准确。车牌分割。现阶段已有的车牌分割的方法牌识别系统的设计。此设计具有定的快速性便利性，为智能交通管理提供种方式。参考文献黄英伟车牌识别系统字符识别算法研究湖北工业大学，凌佳宁车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现电子科技大学，。基于车牌识别系统的设计论文原稿。车牌定位算法的设计在车牌识别系统中，车牌的字符识别技术来完成车辆牌照的最终识别。字符识别的方法通常有种模板匹配法人工神经网络算法和神经网络。本文主要采用压缩模板匹配技术。模板匹配技术是先把已经分割并且经过值化处理后的字符缩小......”。

7、“.....系统会自动地将模板与字符进行对比，差异最小及峰值等特点推断出车牌中字符的精确位置。字符归化。通常，采集到的车牌及其字符都不太符合标准要求，为了提高识别字符的速度，需要对采集到的车牌进行字符归化处理，让采集到的车牌字符能够在同标准模块里的特征样。字符归化的方法分为大小归化倾斜度校正两种，本设计采用大小归法。大小归法的原是比较多的，本文主要采用彩色分割法。因为，彩色分割能对整个车辆图像的信息进行分析，并能统计出其所包含的彩色像素点，进而能够实现车辆牌照区域的分割功能。车牌字符处理虽对原始图片进行系列的预处理及车牌的定位处理之后，可得到车辆牌照的准确定位，但此时仍无法得出车辆牌照的识别结果......”。

8、“.....定位和分割的作用是为了分辨出图像中车牌具体的位置，并将其分离出来进行字符的识别处理。所以，对图像初步处理后，还需对图像车牌定位和分割。车牌定位。车牌定位就是指对车辆图像进行处理，使得系统识别出车牌所在位置。车牌定位是根据车牌的颜色亮度和收集图像处理图像储存结果等主要过程。因此，该系统总体上可分为硬件和软件两大模块。收集图像由系统的硬件模块完成，而软件模块则是对收集的原始图像进行分析和处理，最后输出识别结果并储存。可见，在车牌识别系统中，软件部分的准确性起到决定性作用。为使图像的灰度范围由，扩展到，的种字符提前做出相应的分类处理，就可创造出多种不相同的压缩模板。這样......”。

9、“.....来有效提升识别效率。结论本文以软件为主要的开发系统，研究算法来完成车牌识别系统的设计。此设计具有定的快速性便利性，为智能交通管理提供种方式。参考文献黄英伟车牌识别系的方法有种根据我们所需字符的标准大小来对车牌图案进行定的比例的缩小或者放大通过水平以及垂直方向上的投影对字符的大小进行归化处理。车牌字符识别。在完成对车牌字符的准确切分之后，需采用车牌的字符识别技术来完成车辆牌照的最终识别。字符识别的方法通常有种模板匹配法人工神经网络算法和牌号的字符分割出来。切割方法有聚类分析模板匹配投影等几种，本设计主要采用投影法......”。