车牌识别是一项应用非常广泛的技术,在人们的生活中发挥着重要的作用。车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别的三个重要阶段,且是车牌识别技术的研究重点。本文从这三个阶段对车牌识别技术进行了深入研究。在车牌的定位阶段,利用线段性搜索定位算法,实现了车牌定位。这种方法具有定位准确、运算简单的优点,从而满足了实际应用的需要。在字符分割阶段,首先采用Hough变换方法对车牌进行倾斜校正;接着对字符图像去除边界;最后,文章提出了一种垂直投影结合模板匹配的分割方法。此算法有效的解决了以往分割算法中字符切割不全、切割移位、字符磨损变形等问题。在字符识别阶段,针对车牌字符识别问题,本文采用了支持向量机的方法,并根据车牌字符排列特征,构造了汉字、数字、字母、数字加字母等4类最佳分类器,通过车牌字符的序号对每个字符进行对应识别,再将识别结果组合得到车牌号码。实验结果表明该方法具有很高的车牌字符整体识别率,识别速度快,满足了实际需求。文中还讨论了图象对比度增强、倾斜校正、二值化等车牌识别中非常重要的图象处理技术。通过对采集于各种真实环境的图像进行实验。试验结果表明,本文所采用的方法,能达到较好的车牌定位和字符分割效果,字符识别率较高,具有一定的鲁棒性和实时性。