摘要:伴随着城市汽车数量的大幅度增加和计算机以及图像处理技术的快速发展，交通信息的视频图像检测扮演着越来越重要的角色。汽车车牌识别技术在智能交通领域发挥着越来越重要的作用，而交通系统中的图像处理系统就是将采集到的车辆图像信息进行进一步的车牌图像定位，处理，字符分割，识别，最终输出完整的车牌信息的过程。如此可以大量节约人工成本，同时也节省了处理时间和机器存储容量。

本次的毕业设计主要是基于Halcon软件处理平台，对预先采集到的含有车牌的车牌图片进行图像灰度化预处理、选出车辆牌照范围、字符分割和识别一系列的步骤，实现基于机器视觉的车牌识别系统的设计。实验结果表明，最终系统能够准确输出除汉字以外的全部车牌信息，相比于传统方法，识别速度也有所改进。

关键词：机器视觉；图像处理；字符分割；字符识别

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 应用背景-1

1.2 国内外研究现状-2

1.3 主要技术手段-3

1.4 本文主要内容-3

2 软件开发环境介绍-4

2.1 HALCON软件开发平台介绍-4

2.2 HALCON代码-5

2.3 HALCON软件特点-6

3 车牌识别系统整体功能介绍-7

3.1 系统整体方案框图-7

3.2 图像采集模块-7

3.3 图像处理模块-8

3.3.1 灰度图-8

3.3.2 阈值选取-9

3.4 车牌定位模块-9

3.5 字符分割模块-11

3.6字符识别模块-13

4.1 字符识别前期程序流程-16

4.2 字符识别程序流程-17

结论-18

参 考 文 献-19

附录A HALCON程序-20

致    谢-21