摘要：车牌识别技术(VLPR)是通过计算机对车牌图像进行识别分析，进而确定车牌号码的计算机技术，也是智能交通系统的前端技术。本文研究分析了该技术的各部分所使用的相关算法，并比较了的优缺点，根据需求确定了各部分算法，并使用 MATLAB 语言进行编程，实现了系统中图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的具体功能，完成了车牌识别系统软件设计。

本文主要研究内容包括以下几个部分：

（1）基于车牌区域颜色和纹理的牌照定位方法是通过在很多国内外车牌图像定位过程中使用的方法分析才得出来的结果，该方法实现车牌的工作原理是对车辆的图像进行梯度处理，在该过程中通过对比查找检测到的图像极值点与汉字的笔画构造对应的特征向量最后达到定位车牌的目的。

（2）车牌字符分割模块则是利用双线性插值算法来对车牌进行纵向投影，投影的基础内容包括车牌文字占据的宽度高度以及其中的间隔等等，然后利用投影的结果通过切分单独字符并且进行归一处理字符的方式识别车牌信息。

（3）现在的单个字符图像识别会采用基于模板匹配和基于 BP 神经网络等两种不同的算法，相对于稍微改进获取字符特征方式的模板匹配的算法，BP 神经网络的算法在算法的各个方面都表现出优越性。

关键词： 车牌识别；字符定位；字符切割

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪 论-1

1.1 车牌识别技术的研究目的及意义-1

1.2 国内外研究现状-2

1.3 车牌识别系统的构成-2

第二章 牌照区域提取研究-4

2.1 车牌区域定位-4

2.2 车牌图像分割-5

第三章 车牌字符分割方法-10

3.1 车牌图像倾斜矫正-10

3.1.1 倾斜矫正方法简介-10

3.1.2 本文使用的倾斜矫正方法-11

3.2 车牌图像的分割-12

3.2.1 传统的车牌图像分割方法-12

3.2.2 本文使用的车牌图像分割方法-13

第四章 基于神经网络的字符识别-15

4.1 字符识别概述-15

4.3 神经网络设计-17

4.4 BP 神经网络训练-19

第五章 总结-20

参考文献-24

致  谢-22

附  录-23