摘  要：现代社会随着车辆的越来越多，车牌作为车的身份证明，由此也促使了研究车牌识别系统的将具有较大实际意义。过路全自动不停车收费、在车辆过桥、高速公路上的事故自动测报、车辆定位、不停车检查、车辆防盗、追踪车辆违规违法行为等等，由此该论文就已有的车牌识别的相关技术和理论进行研究，在此基础上设计车牌识别系统，对相关技术和理论进行检测，对其进行解释说明，进而对整个车牌识别系统有一个了解。

在综合各国学者对车牌识别技术研究的基础上，结合计算机视觉技术对图像处理的库OpenCV，开发设计了车牌识别系统,整个系统主要是由字符识别和车牌定位两部分组成。包括图像获取、预处理、区域搜索与分割、字符分割、归一化、字符特征提取、字符识别等多方面的知识。

通过研究和系统测试发现，原始图象应该具备较大的对照度，适当的亮度和清晰可辩的牌照图象，为了用于牌照字符的识别和牌照的切割。但是由于外界的环境具有很多未知和不可确定的因素，还有用于拍摄的设备因素，设备和车辆的相对位置关系等，对识别率影响较大，所以系统外部可以通过增加获取车牌的清晰度，减少干扰因素，提高车牌的识别率。

由于车牌识别系统中含有大量的对图像的处理技术，每一步的处理不同都将影响后面的步骤，所以在系统的开发中要根据自己的需求，对不同的场景采用不同的处理方法开发，一些函数的参数可以参考专业人员的建议或进行多次的尝试。这样从车牌识别系统的本身提高识别率。

关键词:车牌识别系统；图像处理；车牌定位；预处理；字符分割；字符识别

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1 研究背景与意义-1

1.2 国内外研究现状-2

1.3 本文的结构安排-2

1.4 小结-3

2. 系统分析-3

2.1 系统整体框架-3

2.2 车牌定位-4

2.2.1概述-4

2.2.2车牌定位的实现过程-4

2.2.3 车牌定位算法介绍-7

2.2.4 总结-22

2.3 车牌识别-22

2.3.1概述-22

2.3.2.车牌识别的实现过程-22

2.3.4车牌识别算法介绍-23

2.3.5.总结 -27

3. 系统实现-27

3.1 概述-27

3.2 开发环境介绍-27

3.2.1  visual studio 2015介绍-27

3.2.2  OpenCV介绍-28

3.2.3  MFC介绍-28

3.3系统组成-28

3.3.2界面设计-29

3.4 系统配置-29

3.5 系统测试-30

4. 结论-34

参 考 文 献-34

致 谢-35