汽车牌照自动识别技术应用于智能交通系统中,是我国交通事业的必然发展趋势,对我国经济的快速发展起着十分重要的作用。车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块。关键技术是字符识别技术,其中西文和数字识别技术已经取得了相当大的成果。由于我国车牌的特殊性,车牌汉字字符识别技术依然是重要的研究课题,也是车牌自动识别的难点问题。本文针对字符识别模块,着重研究分析了汉字字符识别的理论算法,在原有的算法上加以改进,加快了识别速度,提高了识别的准确率。其中主要包括:(1)车牌汉字图像的预处理:在对车牌汉字识别前进行必要的预处理工作。首先对整个车牌图像进行图像预处理,去除噪声。然后进行车牌定位,字符分割。最后将分割出的汉字字符进行归一化,其中包括灰度归一化和大小归一化,为后续的匹配做准备。(2)汉字图像特征提取:本文根据汉字投影图的综合特征来识别车牌中汉字,不仅利用原有算法在横、纵坐标的投影特征,笔画像素多少等判别条件,还加入了倾斜投影特征,对称投影特征等判别依据,经过实验数据证明,与原算法相比,在识别准确率和速率上都有一定的提高。(3)分类器设计:将所有特征信息收集归类,构造一棵判定树,每一个节点代表一个判定的标准(即汉字特征),叶子节点所表示的汉字就是判定结果。根据上述方法原理,以VC++6.0为开发平台,进行程序设计,编制了包括车牌汉字识别模块的车牌自动识别软件。