车牌识别系统是智能交通系统中的重要组成部分，也是当前的热点研究课题。在交通安全系统、自动收费系统、道路监控系统等领域有着非常广阔的市场前景。
车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别流程中的三个重要步骤，也是车牌识别技术中的重点和难点。各种算法的研究和系统程序的编写是基于MATLAB平台的实现的。
给出一种基于边缘检测的车牌定位方法。对原始图像进行灰度处理，利用边缘检测、形态学去噪对图像进行处理，最后通过扫描法确定车牌区域。
给出一种基于垂直投影的字符分割方法。对车牌定位图像进行倾斜校正、二值化处理，通过垂直投影法和车牌特征完成字符分割。
给出一种基于模板匹配的字符识别方法。对分割出来的字符图像归一化处理，然后与标准字符模板逐一匹配，寻找最大相识度，取得对应识别结果。
关键词：车牌识别，车牌定位，字符分割，字符识别，垂直投影，模板匹配
1 绪论 1
1.1 背景及目的 1
1.2国内外研究现状 2
1.3应用技术介绍 2
1.4研究内容及过程 3
2图像处理背景知识 5
2.1车牌识别系统构成 5
2.2 图像处理平台 6
2.3 建立图像选择窗口 6
2.4 本章小结 7
3 车牌定位 8
3.1 我国车牌特征 8
3.2 车牌定位方法 9
3.3 基于边缘检测的车牌定位 10
3.3.1车牌图像灰度化 10
3.3.2 边缘检测 12
3.3.3 形态学处理 13
3.3.4扫描定位 15
3.4本章小结 17
4 字符分割 18
4.1 图像二值化 18
4.2 倾斜校正 19
4.2.1 校正方法简述 19
4.2.2 Radon变换法 20
4.3分割预处理 21
4.4 字符分割 24
4.4.1 字符分割方法 24
4.4.2 基于垂直投影的分割法 25
4.5 本章小结 27
5 车牌识别 28
5.1 车牌识别方法综述 28
5.2 字符图像归一化 29
5.3 模板匹配识别算法 29
5.4 本章小结 31
6 结论和展望 32
6.1 结论 32
6.2不足与展望 32
参考文献 34
致 谢 35
