1、“.....图象的灰度值往往与实际景物不完全匹配，这将直接影响到图象的后续处理。如果造成这种影响的原因主要是由于被摄物体的远近不同，使得图象中央区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图象灰度失真，或是由于曝光不足而使得图像的灰度变化范围很窄。这时就可以采用灰度校正的方法来处理，增强灰度的变化范围丰富灰度层次，以达到增强图象的对比度和分辨率。我们发现车辆牌照图象的灰度取值范围大多局限在,之间，而且总体上灰度偏低，图象较暗。根据图象处理系统的条件，最好将灰度范围展开到,之间，为此我们对灰度值作如下的变换使得∈其中，为线性变换，图灰度线性变换若则平滑处理对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法莱削弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。例如......”。

2、“.....其中，为邻域中除中心象素点,之外包括的其它象素总数，对于邻域，邻域。然而，邻域平均值的平滑处理会使得图象灰度急剧变化的地方，尤其是物体边缘区域和字符轮廓等部分产生模糊作用。为了克服这种平均化引起的图象模糊现象，我们给中心点象素值与其邻域平均值的差值设置固定的阈值，只有大于该阈值的点才能替换为邻域平均值，而差值不大于阈值时，仍保留原来的值，从而减少由于平均化引起的图象模糊。图像中车辆牌照是具有比较显著特征的块图象区域，这此特征表现在近似水平的矩形区域其中字符串都是按水平方向排列的在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是算子。图算子边缘检测由上图可以归纳起来以下方面原始图像清晰度比较高，从而简化了预处理，结合实验过程，得出不是每种图像处理之初都适合滤波和边界增强。本次汽车车牌的识别，为了保存更多的有用信息......”。

3、“.....其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于牌照图象在原始图象中是很有特征的个子区域，确切说是水平度较高的横向近似的长方形，它在原始图象中的相对位置比较集中，而且其灰度值与周边区域有明显的不同，因而在其边缘形成了灰度突变的边界，这样就便于通过边缘检测来对图象进行分割。图牌照定位于分割流程图牌照区域的定位牌照图象经过了以上的处理后，牌照区域已经十分明显，而且其边缘得到了勾勒和加强。此时可进步确定牌照在整幅图象中的准确位置。这里选用的是数学形态学的方法，其基本思想是用具有定形态的机构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形态特征，并除去不相干的结构。在本程序中用到了膨胀和闭合这两个基本运算，最后还用了来去除对象中不相干的小对象......”。

4、“.....本程序是利用车牌的彩色信息的彩色分割方法。根据车牌底色等有关的先验知识，采用彩色像素点统计的方法分割出合理的车牌区域，确定车牌底色蓝色对应的各自灰度范围，然后行方向统计在此颜色范围内的像素点数量，设定合理的阈值，确定车牌在行方向的合理区域。然后，在分割出的行区域内，统计列方向蓝色像素点的数量，最终确定完整的车牌区域。图行方向区域和最终定位出来的车牌车牌进步处理经过上述方法分割出来的车牌图像中存在目标物体背景还有噪声，要想从图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定个阈值，用将图像的数据分成两部分大于的像素群和小于的像素群，即对图像二值化。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给个模板，该模板包括了其周围的临近像素。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值......”。

5、“.....字符分割有承前启后的作用。它在前期牌照定位的基础上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。图分割出来的七个字符图像字符归化般分割出来的字符要进行进步的处理，以满足下步字符识别的需要。逐排检查有没有白色像素点，设置，若图像两边，则切割，去除图像两边多余的部分切割去图像上下多余的部分结语本文主要解决了以下几个问题在背景的图象中如何定位分割牌照区域对分割下来的牌照字符如何提取具有分类能力的特征如何设计识别器。在车辆牌照字符识别系统的研究领域，近几年出现了许多切实可行的识别技术和方法，从这些新技术和方法中可以看到两个明显的趋势是单的预处理和识别技术都无法达到理想的结果，多种方法的有机结合才能使系统有效识别能力提高。在本系统的设计时，也汲取了以上些算法的思想，结合实际，反复比较......”。

6、“.....结合神经网络和人工智能的新技术的应用是研究的个方向。根据车牌特点，般采用的车牌定位算法有边缘检测定位算法利用哈夫变换进行车牌定位色彩分割提取车牌等。这里我采用的是边缘检测的方法实现定位的。字符分割的方法也有多种基于聚类分析的字符分割投影分割的方法基于模板匹配的字符分割等。最常用的是投影分割，主要是针对在车牌定位，图像预处理后比较规则的车牌图像。优点是程序逻辑设计简单，循环执行功能单，便于设计和操作，程序执行时间短。字符识别的基本方法通常又三类结构特征分析方法模板匹配法神经网络法。此处采用的是模板匹配的方法，即是将要识别的字符与事先构造好的模板进行比对，根据与模板的相似度的大小来确定最终的识别结果。但是系统本身还存在许多不足，距离具体实用的要求仍有很大差距，但我却在这次课程设计中学到了很多知识。心得体会对现实事物的设计不仅是对前面所学知识的种检验，而且也是对自己能力的种提高。通过这次设计使我明白了自己原来知识还比较欠缺。这个设计让我学到了很多东西......”。

7、“.....在这整个过程中我们查阅了大量的资料，得到了老师和同学的帮助，我在此对他们表示谢意。在这期间遇到了很多困难，我知道做什么都不容易，只能塌下心来，步个脚印的去完成才行。这学期我们学习了数字图像处理这门课程，在这个课程设计中应用到了很多其中的知识。理论只有应用到实际中才能学着更有意义。学习是个长期积累的过程，在后的工作生活中都应该不断的学习，努力提高自己知识和综合素质。此外，还得出个结论知识必须通过应用才能实现其价值,有些东西以为学会了，但真正到用的时候才发现是两回事，所以我认为只有到真正会用的时候才是真的学会了。在整个设计中我懂得了许多东西，也培养了我工作的能力，以及团队协作的能力，树立了信心，相信会对今后的学习工作生活有非常重要的影响。同样此次设计也大大提高了动手的能力，使我充分体会到了在创造过程中探索的艰难和成功时的喜悦。虽然这个设计做的并非对所以车牌都合适，但是在设计过程中所学到的学习方法是我最大收获和财富，相信定会使我受益终身......”。

8、“.....胡小锋赵辉图像处理与识别使用案例精选人民邮电出版社，郁梅等，基于视觉的车辆牌照检测,计算机应用研究叶晨洲，廖金周，种基于纹理的牌照图象二值化方法朱学芳等，种自适应细化方法，模式识别与人工智能杨万山等，基于神经网络的工程图纸图形符号的识别，袁志伟，潘晓露车辆牌照定位的算法研究昆明理工大学学报刘阳，伊铁源等数字图象处理应用于车辆牌照的识别辽宁大学学报，许志影李晋平极其在图像处理中的应用计算机与现代化，崔江王友仁车牌自动识别方法中的关键技术研究计算机测量与控制，宋建才汽车牌照识别技术研究工业控制计算机韩勇强李世祥汽车牌照子图像的定位算法微型电脑运用，梁玮罗剑锋贾云得种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法张引，潘云鹤，面向车辆牌照字符识别的预处理算法，计算机应用研究叶晨洲等,车辆牌照字符识别系统,计算机系统应用李宏升等，利用牌照识别技术的停车场安全防盗系统......”。

9、“.....包括车牌定位字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。关键字车牌识别系统智能化交通车牌定位字符分割字符识别,设计原理由于车辆牌照是机动车唯的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率......”。