1、“.....致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，要求主频在及以上，内存在及以上。系统可以运行于或者操作系统下，程序调试时使用。预处理及边缘提取输入车牌图象灰度校正平滑处理提取边缘图预处理及边缘提取流程图图象的采集与转换考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配般有蓝底白字黄底黑字白底红字绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色通道时牌照区域为亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。因为蓝色与白色在通道中并无区分，而在通道或是灰度图象中并无此便利......”。

2、“.....绿底白字的牌照可以用通道就可以明显呈现出牌照区域的位置，便于后续处理。原图灰度图及其直方图见图与图。对于将彩色图象转换成灰度图象时，图象灰度值可由下面的公式计算图原图图灰度图边缘提取边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。所以在此我们要对图像进行边缘检测。图象增强处理对图象牌照的可辩认度的改善和简化后续的牌照字符定位和分割的难度都是很有必要的。增强图象对比度度的方法有灰度线性变换图象平滑处理等。灰度校正由于牌照图象在拍摄时受到种种条件的限制和干扰，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......”。

3、“.....增强灰度的变化范围度层次，以达到增强图象的对比度和分辨率。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，图暗。根据图象处理系统的条件，最好将灰度开到,之间，为此我们对灰度值作如下的变换丰富灰我们发象较范围展使得∈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，象素点的邻域有两种表示方法邻域和邻域分别对应的邻域平均值为,∈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......”。

4、“.....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。牌照的定位和分割牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之，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......”。

5、“.....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。对图像进行腐蚀去除杂质通过计算寻找和方向车牌的区域完成车牌定位对分割出的车牌做进步处理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......”。

6、“.....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，综合分析二是在有效性和实用的原则下，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......”。

7、“.....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，涉及到方方面面的知识，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......”。

8、“.....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。参考文献冈萨雷斯数字图像处理第二版电子工业出版社，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......”。

9、“.....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......”。