1。2  设计的内容

车牌区域定位与字符的识别是该系统两个重要模块，其中前者那部分还可分两个模块：图像的前期处理和车牌的定位与分割[3]。而字符识别又分为字符提取与字符分割。其中，要求最高的是对车牌的处理，为了便于牌照的分割与识别，原始图片就应该具有一些较优的条件，如合适的亮度、对比度、清晰度等。但是由于该系统的图像采集工作于开放的户外环境，再加上车牌污垢、光线等各方面因素的影响，所采集到的图象可能就会出现一些不可避免的缺陷，如模糊不清、歪斜甚至缺角等一些严重的缺憾，因此需要进行原始图片在识别前的预处理。

在图片中，经过采样灰色操作的清晰度，改善边缘化，然后再对车牌的边框进行处理找出车牌边缘切割出来，然后进行膨胀并同时做腐蚀操作，让车牌的特征更加突出，更好的定位出牌照的位置。在完成这项操作后，把之前所得到的车牌区域中的字符一一切割出来。再做归一化，使字符变得更加规律与整齐，建立一组合适的字符模版，不过由于各种原因本次设计并没有对其进行较为深入的研究。

对于整个系统来说最重要的是对牌照进行一整个系列的处理最后将车牌中的字符提取出来，这总的使用到了两次切割，就是车牌在原始图中的切割与字符在车牌中的切割，这是设计主要核心部分。在这两个切割之前，还有许多对图像进行特征处理使其更容易分割出来的技术。主要有：灰度处理、阈值分割、图像归一化与去噪、边缘检测、均值滤波、二值化等技术，这些技术是实现整个系统设计要求的重要前提[4]。在下面的文章里面将对这些再做一些比较仔细的分析与设计。

2  图像处理的理论基础

2。1  图像处理的基础

数字图像处理是指把图像转换为数字信号后再使用的形式[5]。其最主要是将需要的东西在不同方式上呈现出不一样形态的图像，在计算机上进行一系列加工处理，使其达到有利于人直接识别或某种系统接收所能接受的图像处理的过程。数字图像处理是为了提高图像的视觉质量、提取图片中所隐藏的特殊信息和存储、传输图像。

2。2  Matlab的简介

Matlab是由Matrix Laboratory的缩写得来[6]。其是通过矩阵处理电脑当中的数据，集成数值与可视化的环境，使整个过程更加直观化，并且慢慢增加许多相关的数学函数与工具箱，所以Matlab也变得愈加受到大部分程序员的青睐，并在愈加广泛的范围中得到应用。

 Matlab软件基于数组向量的，因此它也在本质上支持了大量的图像。通过该软件可以对数字图像进行处理，也就是对这一组有序的离散数据所形成的矩阵进行处理。所以本次毕业设计就采用该软件，并运用它里面的图像处理工具箱。

3  系统分析与设计

3。1  系统的分析

目前，图像处理与字符识别的技术已经广泛的应用于交通管理系统中，它基本由三部分组成：①车牌图片的采集与预处理；②车牌区域的定位与提取；③车牌字符分割与识别。如图3。1，它的基本工作过程如下三点：

（1）先将得到的车牌图片输入Matlab软件中进行预处理操作，在这个当中也有包含了均衡滤波、水平图像较正、图像转换与增强等；

（2）再搜索与检测车牌，定位车牌区域后再切割出车牌的那块长方形区域；文献综述

    （3）接下来将已切割出的牌照位置做二值化操作，再通过切割模块切割出牌照符号，然后再做归一化再由识别模块识别；

图3。1 牌照识别系统原理图