车牌自动识别系统是智能交通系统中的关键技术,在信息收集、车辆管理、自动收费等领域有着广泛的应用前景。基于图像处理方法的车牌自动识别系统由于设备简单,易于维护等优点,是目前研究的热点。 本论文的研究内容包括汽车牌照的定位、字符分割和字符识别三个部分。牌照定位前需要经过图像增强、滤波、边缘提取等预处理,以降低噪声提高图像质量。改进了基于车牌的形状和灰度跳变特征实现车牌定位的方法,结合车牌区域的投影特点,完成了牌照的定位和字符的分割。对分割出的单个汉字字符和数字、字母字符,分别采用不同的方法进行识别。对汉字字符采用支持向量机方法实现了小样本情况下的识别,本文作为对汉字识别方法的探索,仅完成了部分车牌汉字的识别:对数字和字母字符,优化和完善了基于字符结构特征的字符识别方法,充分利用字符的结构特征,包括连通域分析、笔画特征,结合投影方法实现了车牌号码中用到的全部数字和字母字符的准确识别。 本文将车牌自动识别系统分为三个主要阶段,各个阶段均在计算机上仿真,实现了相应的定位、分割和识别功能。实验结果表明,该方法能够较为准确的实现车牌识别,特别是对数字和字母的识别部分。有较好的鲁棒性。