基于MATLAB的车牌定位
基于MATLAB的车牌定位算法设计 电子信息工程毕业设计论文
北京联合大学信息学院毕业设计题目：基于MATLAB的车牌定位算法设计姓名：学号：2009080403104学院：信息学院专业：电子信息工程同组人：指导教师：协助指导教师：2011年5月12日摘要车牌自动识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分，可用于各级各类车辆管理场所。
与传统的车辆管理方法相比，它大大地提高了管理效率与水平，节省了人力、物力，实现了车辆管理的科学化、规范化，对交通治安起到了一定的保障作用，因此有着广泛的应用前景。
车牌自动识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三个模块。
它的研究主要涉及到模式识别、人工智能、计算机视觉、数字图像处理等众多学科领域。
车牌的定位、分割更是该系统的关键，由于图像场景的复杂性以及车牌位置和图像质量的不可预知性，牌照定位分割系统一直都未做到令人满意，所以有必要对其进行进一步的研究。
本文通过对大量资料的搜集、整理，总结了近年来国内外在车牌定位分割领域的最新研究成果和进展，对车牌区域的固有特征和目前的车牌定位、分割技术进行了分析和比较，提出了自己的观点并设计了一个车牌定位、分割系统。
本文利用MATLAB工具实现车牌定位算法研究。
利用灰度修正．滤波和图像增强等处理方法．较好地消除了图像的噪音，提高了图像质量。
通过对车牌特征的研究，利用边缘扫描方法实现车牌定位。
关键词：车牌定位；倾斜矫正；图像预处理；图像分割AbstractVehicles License Plate Recognition System(LPRS)，which is all important part of the contemporary Intelligent Transportation System(ITS),can be applied to vehicle management situations of all levels and all kinds．Compared with traditional vehicles managements，LPRS has greatly improved the efficiency and level of management and saved manpower and material resources，laying a good foundation for the realization of standardized management．We Call safely come to the conclusion that LPRS has already improved the order of the traffic system, illustrating a good prospect of application for us．Generally, the LPR system consists of three modules：license plate location、character segmentation and character recognition．Its study concerns various disciplines including Pattern Recognition、Artificial Intelligence，Computer Vision、Digital Image Processing and SO 011．It is the location and segmentation of license plates standing at the heart of LPR system．Considering that the complexity of image background and the uncertainly of plate position and image quality，it is necessary to do further research into it．By summarizing the latest research achievements and development in the area of license plate location and segmentation both here and abroad，this paper, after making a deep comparison between the intrinsic characteristics of license plate and the current location and segmentation technologies on it，proposes its own understanding and designs a new LP location and segmentation system.The paper introduces a method of car license plate location and realizes a system of car license plate location based on MATLAB．The pre--processing methods including gray level modification，filter and image enhancement，are used to improve image quality and cut image noise．Car license plate location is realized by the method of edge detection and according to the car plate feature．key words：License plate location；Slant correction；Image pre--process ；car Image Segmentation.目录摘要 (1)Abstract (2)引言 (4)一、绪论 (5)1 . 1 、课题的背景和意义 (5)1 . 2、国内外研究状况 (5)1 . 3、车牌识别系统的应用范围 (6)二、系统概述 (9)三、硬件系统设计 (10)3.1、硬件系统设计 (10)3.2、各模块功能 (10)3.3、各模块与DSP的接口设计 (10)3.4．系统原理图和生成的PCB板 (15)四、在MATLAB环境下实现车牌定位的功能 (17)4.1、车牌定位系统介绍 (17)4.2、图像预处理 (17)4.3、灰度化 (18)4.4、图像边缘检测 (20)4.5、形态学处理 (21)4.6、车牌提取 (23)五、结论 (25)问题和不足： (26)不足之处： (27)六、主要参考资料如下： (28)七、致谢 (29)引言随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为智能交通系统的重要组成部分。
车牌识别技术能够有效地对车辆进行身份识别、交通监控、违法查处等，对于提高交通管理效率和保障交通安全具有重要意义。
本文将基于MATLAB平台，对车牌识别系统进行深入研究。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要由图像采集、预处理、特征提取和识别四个部分组成。
首先通过摄像头等设备采集包含车牌的图像，然后对图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等操作，使车牌图像更加清晰。
接着，通过特征提取算法提取出车牌上的字符特征，最后通过识别算法对字符进行识别，实现车牌号码的识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB是一种强大的数学计算软件，具有强大的图像处理和机器学习功能，非常适合用于车牌识别系统的研究和开发。
在车牌识别系统中，MATLAB可以用于图像预处理、特征提取和识别等各个环节。
1. 图像预处理在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱中的各种函数对车牌图像进行预处理。
例如，可以使用imread函数读取图像，使用imnoise函数添加噪声模拟实际环境中的干扰，使用gray2ind 函数进行图像二值化等。
此外，MATLAB还提供了许多滤波器和边缘检测算法，如Sobel算子和Canny算子等，可以用于去除图像中的噪声和增强边缘信息。
2. 特征提取特征提取是车牌识别系统中的关键环节。
在MATLAB中，可以使用各种算法对车牌图像进行特征提取。
例如，可以使用投影法、连通域法等算法对车牌字符进行分割和定位，然后使用模板匹配、神经网络等算法对字符进行特征提取和分类。
此外，MATLAB还提供了许多机器学习算法，如支持向量机、决策树等，可以用于训练和优化车牌识别模型。
3. 识别算法在特征提取后，需要使用识别算法对字符进行识别。
在MATLAB中，可以使用各种分类器对字符进行识别。
例如，可以使用最近邻分类器、贝叶斯分类器等基于统计的分类器，也可以使用神经网络、支持向量机等基于机器学习的分类器。
基于MATLAB的车牌识别程序详解..精要
（2）图像增强与边缘检测 figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1;title('灰度图直方图');)%显 示图像直方图，图像增强处理，直方图均衡 I2=edge(I1,'robert',0.15,'both');%将灰度图像用Robert算子计算， 间距0.15，方向水平，垂直两个方向，图像边缘处理，利用Robert算 子运算 figure(3),imshow(I2)%显示边缘处理后的;title('robert算子边缘检 测') se=[1;1;1];%创造一个维度矩阵，用于腐蚀单位扫描 I3=imerode(I2,se);%将I3灰度腐蚀，se为腐蚀算子 figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');%对裁剪好的图像进行 图像增强处理，利用腐蚀处理 se=strel('rectangle',[25,25]);%构建一个25为边长的正方形结构体 图
（一）图像预处理 收集到的图片一般为彩色图片，由于彩色图片占用存储容
量大，处理时间长，因此需要对图像进行灰度转换，将彩色图像转 换为灰度图像，灰度图像只保留亮度信息，方便使用，也为后面的 对图像进行二值化处理提供方便。
程序：I1=rgb2gray(I); rgb2gray，MATLAB中灰度图像转换函数，原图及处理后的
PX1=PX1+1; end %从上至下截取一段区域，区域上限位PY1 PX2=x; while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能化交通系统的不断发展，车牌识别技术在现代交通管理中发挥着越来越重要的作用。
基于MATLAB的车牌识别系统研究，能够为智能交通系统提供准确、高效的车牌信息处理手段。
本文旨在介绍基于MATLAB的车牌识别系统的基本原理、方法以及实际应用。
二、车牌识别系统基本原理车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个基本环节。
基于MATLAB的车牌识别系统采用数字图像处理技术，对采集到的车牌图像进行处理，以实现车牌的准确识别。
1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度，以便于后续的车牌定位和字符分割。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如滤波、二值化、边缘检测等，可以有效地实现图像预处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键环节，主要采用颜色分割、形态学方法、投影分析等方法。
在MATLAB中，可以通过颜色空间转换、阈值分割等手段，提取出车牌区域，为后续的字符分割和识别提供基础。
3. 字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符进行分离的过程。
在MATLAB中，可以采用投影法、连通域法等方法进行字符分割。
首先对车牌区域进行垂直投影，根据投影峰值的分布情况，确定每个字符的位置，然后进行水平投影，进一步确定每个字符的宽度，从而实现字符的精确分割。
4. 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，主要是对分割后的字符进行识别。
在MATLAB中，可以采用模板匹配、神经网络等方法进行字符识别。
模板匹配法是通过将待识别的字符与标准字符模板进行比对，找出最相似的字符作为识别结果。
神经网络法则是通过训练大量的样本数据，建立字符识别的模型，从而实现高精度的字符识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB作为一种强大的数学计算软件，在车牌识别系统中发挥着重要作用。
首先，MATLAB提供了丰富的图像处理函数和算法库，可以方便地实现图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程。
基于MATLAB的车牌识别系统的设计毕业设计
毕业设计基于MATLAB的车牌识别系统的设计摘要：汽车车牌的识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。
车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。
车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。
本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。
本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Roberts算子进行边缘检测的步骤。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，再利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
字符的分割采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，从而完成字符的分割。
本文即是针对其核心部分进行阐述并使用MATLAB软件环境中进行字符分割的仿真实验。
关键词：MATLAB、图像预处理、车牌定位、字符分割一、发展背景车辆的牌照是机动车的识别标志，在交通管理中有着重要的作用。
通过汽车车牌识别系统可以监控车辆的信息和行驶状况，可以最迅速的实现车辆控制以及交通状况的调控，所以对于现代智能交通至关重要。
该系统主要有两大模块：图像处理模块和字符识别模块。
本文主要对图像处理模块进行设计和研究。
图像处理模块的质量好坏更是衡量整个系统成功与否的关键。
MATLAB语言对于图像的处理非常方便，能够直接调用编好的函数，为整个系统提供了保障。
二、系统框架结构以及流程汽车车牌自动识别系统主要包括触发拍照、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等单元。
触发拍照：该单元会自动检测车辆在指定区域的存在，现有的成熟技术的有线圈触发、视频触发、红外触发、雷达触发以及激光触发。
其中线圈触发和视频触发得到了广泛的应用。
图像采集：该单元是指道路上安装的摄像头在检测到有车辆通过的同时进行拍照并借助网络传送到汽车自动识别系统。
图像预处理：该单元是指车牌识别系统对拍摄的汽车图片进行灰度化和边缘检测等处理。
基于MATLAB的车牌识别系统的设计与实现代码大全
基于MATLAB的车牌识别系统的设计与实现1．1 题目的主要研究内容（1）工作的主要描述（宋体小四号不加粗1.5倍行距）智能交通系统利用先进的信息技术改善交通状况，使交通更畅通、更安全、更绿色。
车牌识别系统是的核心技术之一，它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块。
随着安防视频步入高清时代，视频的分辨率越来越高，智能交通系统对车牌识别技术有了更高的要求：处理速度更快、环境适应性更强、识别率更高。
本文从图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。
（2）系统流程图1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境：PC机设备名称LAPTOP-7SSHP9VJ处理器MD Ryzen 7 5700U with Radeon Graphics 1.80 GHz机带RAM 16.0 GB (13.9 GB 可用)设备ID 04FA2EC7-DFE3-489F-A61B-E5AA87DDDE15产品ID 00342-36141-18074-AAOEM系统类型64 位操作系统, 基于x64 的处理器笔和触控没有可用于此显示器的笔或触控输入（2）软件环境：MATLAB R2019a1．3 数据集描述一个完整的车牌号识别系统要完成从图像采集到字符识别输出，过程相当复杂，基本可以分成硬件部分跟软件部分，硬件部分包括系统触发、图像采集，软件部分包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四大部分。
本文的数据集包括汽车图片、声音模板和字符模板。
汽车图片包括用手机拍摄的七张照片；声音模板包括阿拉伯数字0-9、英文大写字母A-Z（不包括I和O）、贵州、桂、京、苏、渝、粤、车牌定位出错、车牌检测、程序运行中、检测结果、提取出错；字符模板包括阿拉伯数字0-9、英文大写字母A-Z、贵、桂、京、苏、渝、粤、鲁、陕、豫。
1．4 特征提取过程描述牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。
基于某matlab车牌地定位与分割识别程序
基于Matlab的车牌定位与分割经典算法I=imread('car.jpg'); %读取图像figure(); subplot(3,2,1),imshow(I), title('原始图像');I1=rgb2gray(I);%转化为灰度图像subplot(3,2,2),imshow(I1),title('灰度图像');I2=edge(I1,'robert',0.09,'both');%采用robert算子进行边缘检测subplot(3,2,3),imshow(I2),title('边缘检测后图像');se=[1;1;1]; %线型结构元素I3=imerode(I2,se); %腐蚀图像subplot(3,2,4),imshow(I3),title('腐蚀后边缘图像');se=strel('rectangle',[25,25]); 矩形结构元素I4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分subplot(3,2,6),imshow(I5),title('形态滤波后图像');[y,x,z]=size(I5);I6=double(I5);Y1=zeros(y,1);for i=1:yfor j=1:xif(I6(i,j,1)==1)Y1(i,1)= Y1(i,1)+1;endendend[temp MaxY]=max(Y1);figure();subplot(3,2,1),plot(0:y-1,Y1),title('行方向像素点灰度值累计和'),xlabel('行值'),ylabel('像素');%求的车牌的行起始位置和终止位置PY1=MaxY;while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);X1=zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if(I6(i,j,1)==1)X1(1,j)= X1(1,j)+1;endend endsubplot(3,2,2),plot(0:x-1,X1),title('列方向像素点灰度值累计和'),xlabel('列值'),ylabel('像数');%求的车牌的列起始位置和终止位置PX1=1;while ((X1(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((X1(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;PX2=PX2+1;%分割出车牌图像%dw=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:);subplot(3,2,3),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')4.2 车牌字符分割确定车牌位置后下一步的任务就是进行字符切分分离出车牌号码的全部字符图像。
基于MATLAB的车牌定位系统(含全套CAD图纸)
毕业设计（论文）题目：汽车牌照定位系统设计与开发诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）汽车牌照定位系统设计与开发是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果，其内容除了在毕业设计（论文）中特别加以标注引用，表示致谢的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人、集体已发表或撰写的成果作品。
班级：计科94学号：0921144作者姓名：2013 年5 月25 日无锡太湖学院信机系计算机科学与技术专业毕业设计论文任务书一、题目及专题：１、题目汽车牌照定位系统设计与开发２、专题二、课题来源及选题依据课题来源：导师指定选题依据：汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
在车牌自动识别系统中,首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位。
这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。
车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，该技术应用范围非常广泛，其中包括：（1）交通流量检测；（2）交通控制与诱导；（3）机场、港口等出入口车辆管理；（4）小区车辆管理；（5）闯红灯等违章车辆监控；（6）不停车自动收费；（7）道口检查站车辆监控；（8）公共停车场安全防盗管理；（9）计算出行时间等。
其潜在在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。
三、本设计（论文或其他）应达到的要求：软件、技术要求：在基于图像处理的车牌识别技术的基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统通过编写MATLAB文件对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。
四、接受任务学生：计科94 班姓名宋开拓五、开始及完成日期：自2012 年11 月12 日至2013年5月25日六、设计（论文）指导（或顾问）：指导教师签名签名签名教研室主任〔学科组组长〕签名研究所所长系主任签名2012年11月12日车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）是现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现智能交通的重要环节，涉及领域异常广阔。
基于matlab车牌的定位与分割识别程序概要
基于Matlab 的车牌定位与分割 经典算法I 二imread('car.jpg');I1=rgb2gray(l);%转化为灰度图像subplot(3,2,2),imshow(I1),title('灰度图像');I2=edge(I1,'robert',0.09,'both');%采用 robert 算子进行边缘检测 subplot(3,2,3),imshow(I2),title('边缘检测后图像');%读取图像figure 。
； subplot(3,2,1),imshow(l), title('原始图像');边绿检浪I 启图像se=[1;1;1]; %线型结构元素 I3=imerode(l2,se);%腐蚀图像subplot(3,2,4),imshow(l3),title('腐蚀后边缘图像');se=strel('recta ngle',[25,25]);矩形结构元素 I4=imclose(l3,se);%图像聚类、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');一5Hbwa「eaopen(一4200S % 卅弗W HM W 血、」丿-H 2000subp_0f(326二M X N H si z e (_5=_6Hdoub_e(_5xYlHzeros(y3_fonyf o r li-r xif(l6(i,j,1)==1)Y 1(i,1)= Y1(i,1)+1;endend[temp MaxY]=max(Y1);figure。
；subplot(3,2,1),plot(0:y-1,Y1),title('行方向像素点灰度值累计和'), xlabel('行值'),ylabel('像素');行值%求的车牌的行起始位置和终止位置PY 仁Max Y;while ((Y 1(PY1,1)>=50)&&(PY 1>1))PY 1=P Y1-1;endPY 2=Max Y;while ((Y 1(PY2,1)>=50)&&(PY2<y))endPY 2=P Y2+1;endIY=I(P Y1:P Y2,:,:);X1= zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if(l6(i,j,1)==1)X1(1,j)= X1(1,j)+1;endend endsubplot(3,2,2),plot(0:x-1,X1),title('列方向像素点灰度值累计和'), xlabel('列值'),ylabel('像数');歹U方向像素点衣度值黒计环CT1OC%求的车牌的列起始位置和终止位置PX仁1;while ((X1(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1= PX1+1;endPX2=x;O 2OD 400 600 800歹UfSwhile ((X1(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX仁PX1-1;PX2=PX2+1;%分割出车牌图像%dw=l(P Y1:P Y2,PX1:PX2,:);subplot(3,2,3),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')定位剪切后的耘色车牌图像4.2车牌字符分割确定车牌位置后下一步的任务就是进行字符切分分离出车牌号码的全部字符图像。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着科技的发展和智能化水平的提升，车牌识别系统在智能交通系统中扮演着越来越重要的角色。
车牌识别技术作为计算机视觉和人工智能领域的一个重要应用，在交通安全、车辆管理、车辆监控等方面有着广泛的应用。
本文将介绍一种基于MATLAB 的车牌识别系统研究，该系统旨在通过图像处理和机器学习算法实现高效、准确的车牌识别。
二、车牌识别系统的原理与架构基于MATLAB的车牌识别系统主要包括以下几个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。
首先，系统将获取的图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以提高图像的对比度和清晰度。
然后，通过边缘检测和形态学操作等方法，定位出图像中的车牌区域。
接着，对车牌区域进行字符分割，将每个字符分割出来。
最后，利用机器学习算法对每个字符进行识别，得到车牌号码。
三、图像预处理图像预处理是车牌识别系统的重要步骤之一。
在MATLAB 中，我们首先对获取的图像进行灰度化和二值化处理。
灰度化操作可以将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。
二值化操作可以将灰度图像转换为二值图像，提高图像的对比度和清晰度。
此外，还可以通过滤波、去噪等操作进一步优化图像质量。
四、车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤之一。
在MATLAB中，我们可以通过边缘检测和形态学操作等方法实现车牌定位。
具体而言，我们首先对预处理后的图像进行边缘检测，提取出图像中的边缘信息。
然后，利用形态学操作对边缘信息进行填充、腐蚀等处理，得到车牌区域的轮廓信息。
最后，通过轮廓检测和面积筛选等方法，定位出图像中的车牌区域。
五、字符分割与识别字符分割与识别是车牌识别系统的核心步骤。
在MATLAB 中，我们可以通过投影法或连通域法等方法实现字符分割。
具体而言，我们首先对车牌区域进行投影分析，根据字符在投影图上的特点进行分割。
然后，对每个字符进行归一化处理，使其大小和位置一致。
最后，利用机器学习算法对每个字符进行识别。
基于matlab的蓝色车牌定位与识别---定位
基于matlab的蓝⾊车牌定位与识别---定位接着昨天的⼯作继续。
定位的过程有些是基于车牌的颜⾊进⾏定位的，⾃⼰则根据数字图像⼀些形态学的⽅法进⾏定位的。
合着代码进⾏相关讲解。
1.相对彩⾊图像进⾏灰度化，然后对图像进⾏开运算。
再⽤⼩波变换获取图像的三个分量。
考虑到车牌的竖直分量较为丰富，选⽤竖直分量进⾏后续操作。
注意下，这⾥的⼀些参数可能和你的图⽚⼤⼩有关，所以要根据实际情况调整。
Image=imread('D:\1_2学习\图像处理\车牌识别\matlab_car_plate-recognization\car_example\car0.jpg');%获取图⽚im=double(rgb2gray(Image));im=imresize(im,[1024,2048]);%重新设置图⽚⼤⼩ [1024,2048]% % 灰度拉伸% % im=imadjust(Image,[0.150.9],[]);s=strel('disk',10);%strei函数Bgray=imopen(im,s);%打开sgray s图像% % figure,imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像% %⽤原始图像与背景图像作减法，增强图像im=imsubtract(im,Bgray);%两幅图相减% figure,imshow(mat2gray(im));title('增强⿊⽩图像');%输出⿊⽩图像[Lo_D,Hi_D]=wfilters('db2','d'); % d Decomposition filters[C,S]= wavedec2(im,1,Lo_D,Hi_D); %Lo_D is the decomposition low-pass filter% decomposition vector C corresponding bookkeeping matrix Sisize=prod(S(1,:));%元素连乘%cA = C(1:isize);%cA 49152cH = C(isize+(1:isize));cV = C(2*isize+(1:isize));cD = C(3*isize+(1:isize));%cA = reshape(cA,S(1,1),S(1,2));cH = reshape(cH,S(2,1),S(2,2));cV = reshape(cV,S(2,1),S(2,2));cD = reshape(cD,S(2,1),S(2,2));获取结果2. 对上⾯过程中获取的图像进⾏边沿竖直⽅向检测，再利⽤形态学的开闭运算扩⼤每个竖直⽅向⽐较丰富的区域。
基于Matlab的车牌识别算法
基于Matlab的车牌识别算法摘要车牌系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之一。
车牌识别系统是以特定目标为对象的专用计算机系统，该系统主要包括三个容:车牌定位、字符分割和字符识别。
其中车牌定位的目的就是从所拍摄的汽车图像中确定车牌的位置,从而便于后续的字符分割和字符识别工作。
目前常用的方法有：基于模板匹配的方法、基于特征的方法和神经网络法等。
本设计采用基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法对车牌进行定位识别，此算法只对蓝底白字车牌进行分割识别，对黑底白字车牌原则上整个算法可直接适用，。
此算法分割出的图像像素值和模板图像达到了一致，由此便避免了切割出的图像像素值不一致所带来的问题。
但对白底黑字车牌、黄底黑字车牌，需要对车牌定位算法进行调整，并将图像反转（0变1、1变0）。
关键词：车牌识别系统；字符分割；车牌定位LICENSE PLATE RECOGNITION ALGORITHM BASED ON MATLABＡＢＳＴＲＡＣＴLicense plate system is a computer vision and pattern recognition technology in one of the important application research topic in the field of intelligent transportation. License plate recognition system based on specific goals of a special computer system, the system mainly includes three contents: license plate locating, character segmentation and character recognition. One of the purpose of license plate location is taken from the auto locate the license plate in the image, so as to facilitate the subsequent work character segmentation and character recognition. Now commonly used methods are: based on template matching method, based on the characteristics of the method and neural network, etc.This design USES based on template matching algorithm and based on artificial neural network algorithm to locate license plate recognition, the algorithm is only for blue white license plate segmentation recognition, the algorithm can be directly applicable in principle to the black white plate,. This algorithm to segment the image pixel values and template image, thus to avoid the cut out in the process of image pixel values are not consistent. But black on white background and black text plate, yellow bottom plate, adjustments need to license plate localization algorithm, and the image inversion of (0, 1, 1, 0).Key words: license plate recognition system; Character segmentation; License plate location目录1 前言 (4)1.1车牌号识别研究背景 (4)1.2 车牌号识别技术研究现状和趋势 (5)1.2.1国外车牌识别技术情况及我国车牌特点 (5)1.2.2车牌识别技术的应用前景 (7)1.3 车牌识别研究容 (7)2 车牌识别系统设计原理概述 (9)3 车牌识别系统程序设计 (11)3.１图像读取及车牌区域提取 (11)3.１.1图像灰度图转化 (11)3.１.2图像的边缘检测 (13)3.１.3灰度图腐蚀 (14)3.１.4图像平滑处理 (15)3.１.5移除小对象 (16)3.１.6车牌区域的边界值计算 (17)3.２字符切割 (18)3.２.1字符切割前的图像去噪处理 (18)3.２.2字符切割前的图像膨胀和腐蚀处理 (19)3.２.3字符切割 (19)3.３字符识别 (22)3.３.1字符识别方法选择 (22)3.３.2字符归一化 (22)3.３.3字符匹配识别 (23)4 仿真结果及分析 (26)4.1 车牌定位及图像读取及其图像处理 (26)4.2 车牌字符分割及其图像处理 (26)5 结论 (28)参考文献 (29)致.................................................. 错误!未定义书签。
基于matlab的车牌定位源程序及运行结果
基于matlab的车牌定位源程序及运行结果I=imread('E:\毕业设计\基于matlab的车牌定位的源程\车牌识别程序\Car1.jpg')[y,x,z]=size(I);myI=double(I);ticBlue_y=zeros(y,1);for i=1:yfor j=1:xif((myI(i,j,1)<=30)&&((myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51))&&((myI(i,j ,3)<=142)&&(myI(i,j,3)>=119)))Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;endendend[temp MaxY]=max(Blue_y); PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);Blue_x=zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if((myI(i,j,1)<=30)&&((myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51))&&((myI(i,j ,3)<=142)&&(myI(i,j,3)>=119)))Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-2;PX2=PX2+2;Plate=I(PY1:PY2,PX1-2:PX2,:); t=tocfigure,imshow(I);figure,plot(Blue_y);grid figure,plot(Blue_x);grid figure,imshow(IY); figure,imshow(Plate);运行结果:t=0.4971总黄酮生物总黄酮是指黄酮类化合物，是一大类天然产物，广泛存在于植物界，是许多中草药的有效成分。
基于matlab的蓝色车牌定位与识别---分割
基于matlab的蓝⾊车牌定位与识别---分割接着上⾯的⼯作，接下去就该是进⾏字符分割了。
考虑到为了后⾯的字符识别，因此在这部分需要实现的⽬标是需要把车牌的边框全部切除，对重新定位的车牌进⾏垂直⽅向⽔平⽅向调整，保证字符是正的。
最后才是字符的分割。
1.⾸先上下边框切割。
对定位的车牌每⾏作⼀次的差分，计算每⾏的综合，⼩于某个阈值时候将其舍去。
部分代码：[length height]=size(p);% ⽔平⽅向定位for i=1:length % ⽔平⼀阶差分for j=1:height-1revise_row(i,j)=abs(p(i,j)-p(i,j+1));endrevise_row(i,height)=revise_row(i,height-1);endfor i=1:lengthT(i)=sum(revise_row(i,:));endfor i=2:length-1T(i)=1/2*(T(i-1)+T(i)+T(i+1));endT(1)= T(2);T(length)=T(length-1);% 截取⽔平区间left_row=0;right_row=0;threshold_row=max(T);for i=1:lengthif(T(i)>1/6*threshold_row)left_row=i;break;endendfor i=length:-1:1if(T(i)>1/6*threshold_row)right_row=i;break;endendtemp=1;for i=left_row:right_row %截取区间p_row(temp,:)=p1(i,:);temp=temp+1;end左右切割结果图：2 左右边框切割。
对定位的车牌每列作⼀次的差分。
考虑到左右边框的⼀阶总数是两边⼤，中间⼩，因此采⽤获取左右的峰值，当⼩于峰值的摸个阈值时进⾏截取。
部分代码：% 竖直⽅向定位for j=1:height % ⼀阶差分for i=1:length-1revise_column(i,j)=abs(p1(i,j)-p1(i+1,j));endrevise_column(length,j)=0;endfor j=1:heightT(j)=sum(revise_column(:,j));endfor j=2:height-1T(j)=1/3*(T(j-1)+T(j)+T(j+1));endT(1)= T(2);T(height)=T(height-1);[max_peak max_num]=max(T);%求出峰值threshold=0.25*max_peak;%阈值left_peak= T(1);right_peak= T(height);%找到左峰值for j=2:heightif(T(j)>=threshold&(T(j)>=T(j-1))&(T(j)>=T(j+1))&(j<=max_num))left_peak=j;break;endend%找到右峰值if(max_num<1/2*height)threshold=1/2*threshold;endfor j=height-1:-1:2if(T(j)>=threshold&(T(j)>=T(j-1))&(T(j)>=T(j+1))&(j>=max_num))right_peak=j;break;endendleft_valley=1;%⾕底值right_valley=right_peak;%找出左边最⼩值for j=left_peak:-1:2if((T(j)<=T(j-1))&(T(j)<=T(j+1)))left_valley=j;break;endendfor j=right_peak:height-1if((T(j)<=T(j-1))&(T(j)<=T(j+1)))right_valley=j;break;endendtemp=1;for j=left_valley:right_valley %截取部分参数分开，否则仍然按照原图⼤⼩p_array(:,temp)=p_row(:,j);temp=temp+1;end截取图：3 接下来进⾏车牌的⽔平校正。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别系统是一种在计算机视觉领域应用广泛的图像处理技术，它在道路交通管理、智能停车和安全监控等领域有着重要的应用价值。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，车牌识别技术也在不断提高，尤其是基于MATLAB平台的车牌识别系统研究，更是受到了广泛关注。
本文将介绍基于MATLAB的车牌识别系统的研究背景、目的和意义，并详细阐述其基本原理和实现方法。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统是一种通过图像处理和计算机视觉技术对车辆车牌进行自动识别、定位、分割和字符识别的系统。
基于MATLAB的车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等四个主要模块组成。
通过这四个模块的协同作用，可以实现对车牌信息的准确识别。
三、基于MATLAB的图像预处理技术图像预处理是车牌识别系统的第一步，其目的是提高图像的信噪比，减少噪声对后续处理的干扰。
基于MATLAB的图像预处理技术主要包括灰度化、二值化、去噪、滤波等步骤。
首先，通过灰度化处理将彩色图像转换为灰度图像；其次，二值化处理可以将灰度图像转换为二值图像，提高后续处理的准确性；接着，利用MATLAB中的去噪和滤波函数对图像进行进一步优化；最后，将处理后的图像进行归一化处理，以便于后续的定位和分割。
四、车牌定位技术研究车牌定位是车牌识别系统的关键环节之一，其目的是在图像中准确地定位出车牌的位置。
基于MATLAB的车牌定位技术主要包括边缘检测、区域生长、投影分析等方法。
首先，通过边缘检测算法检测出图像中的边缘信息；其次，利用区域生长算法对边缘信息进行扩展，得到包含车牌的候选区域；然后，通过投影分析等方法对候选区域进行进一步筛选和优化；最后，将车牌位置信息输出。
五、字符分割与识别技术研究字符分割与识别是车牌识别系统的核心环节之一。
基于MATLAB的字符分割与识别技术主要包括分割算法、特征提取和分类器设计等步骤。
首先，通过一定的分割算法将车牌中的字符进行分割；其次，提取每个字符的特征信息；然后，设计分类器对特征信息进行分类和识别；最后，将识别的字符信息输出。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别（License Plate Recognition，简称LPR）系统是一种集成了计算机视觉和数字图像处理技术的高级应用。
随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为交通管理、车辆监控和安全防范等领域的重要技术手段。
本文将详细介绍基于MATLAB的车牌识别系统的研究，包括系统设计、算法实现以及实验结果分析等方面。
二、系统设计2.1 系统架构基于MATLAB的车牌识别系统主要包括预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个模块。
首先，通过预处理模块对图像进行去噪、二值化等操作；然后，车牌定位模块利用颜色空间转换和形态学方法定位车牌区域；接着，字符分割模块将车牌区域分割成单个字符；最后，字符识别模块对分割后的字符进行识别，输出车牌号码。
2.2 图像预处理图像预处理是车牌识别的基础，主要包括灰度化、去噪、二值化等操作。
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理；去噪则采用滤波等方法消除图像中的噪声；二值化将灰度图像转换为二值图像，便于后续的特征提取和识别。
三、车牌定位3.1 颜色空间转换车牌定位的关键在于准确提取出车牌区域。
通过将图像从RGB颜色空间转换到HSV或YCbCr颜色空间，可以更好地提取出车牌的颜色特征。
在转换后的颜色空间中，车牌区域通常具有较为明显的颜色特征，便于后续的定位和分割。
3.2 形态学方法形态学方法是一种常用的图像处理方法，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。
通过形态学方法可以对车牌区域进行精确的定位和分割，提取出完整的车牌区域。
四、字符分割与识别4.1 字符分割字符分割是将车牌区域分割成单个字符的过程。
通常采用的方法包括投影分析、连通域分析和模板匹配等。
投影分析通过计算车牌区域的投影特征，将车牌区域分割成多个字符；连通域分析则通过检测图像中的连通区域，将每个字符单独提取出来；模板匹配则利用预先定义的字符模板，对车牌区域进行匹配和分割。
基于MATLAB的车牌识别系统的实现
基于MATLAB的车牌识别系统的实现1 引言车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并应满足实时性要求。
牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术，其硬件一般包括触发、摄像、照明、图像采集等设备，其软件核心包括车牌定位、车牌字符分割和字符识别等算法。
2 系统的实现2．1 系统简述一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。
当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像，牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
牌照识别系统原理如图1所示。
2．2 图像预处理输入的彩色图像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度，因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。
对图像进行灰度化处理、提取背景图像、增强处理、图像二值化、边缘检测、滤波等处理的主要MATLAB语句如下所示：2．3 车牌定位自然环境下，汽车图像背景复杂，光照不均匀，在自然背景中准确地确定牌照区域是整个图像识别过程中的关键。
首先对采集到的图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳区域作为牌照区域，将其从图像中分割出来，同时要考虑车牌倾斜问题。
算法流程如下：(1)对二值图像进行区域提取，计算并比较区域特征参数，提取车牌区域。
(2)计算包含所标记区域的最小宽和高，并根据先前知识，提取并显示更接近的车牌二子值图。
(3)通过计算车牌旋转角度解决车牌倾斜问题。
由于车牌倾斜导致投影效果峰谷不明显，需车牌矫正处理。
采取线性拟合方法，计算出车牌上边或下边图像值为1 的点拟合直线与水平X轴的夹角。
基于MATLAB平台下的车牌识别系统设计
3、实验改进
3、实验改进
根据实验结果，我们发现车牌定位和字符分割模块是影响系统性能的关键因 素。因此，我们计划从以下两个方面进行改进：
3、实验改进
1、针对车牌定位模块，尝试引入更多的特征提取方法，以便更准确地定位车 牌区域；
2、针对字符分割模块，研究更为稳健的连通域分析方法，减少误分割和漏分 割。
三、实验结果与分析
1、实验设置
1、实验设置
为了评估车牌识别系统的性能，我们构建了一个包含200张车牌图像的数据集， 其中包含了不同的光照条件、车牌位置和尺寸。评估指标主要包括准确率、召回 率和运行时间。
2、实验结果分析
2、实验结果分析
经过大量实验，我们得到了以下结果： 1、车牌定位模块的准确率为95%，召回率为90%；
1、需求分析
3、适应性：系统应能适应不同的环境条件，包括不同的光照条件、车牌位置 和车牌尺寸等；
1、需求分析
4、可靠性：系统应具备一定的可靠性，能够稳定运行，保证识别结果的准确 性。
2、总体设计
2、总体设计
在总体设计阶段，我们将车牌识别系统分解为以下几个模块： 1、车牌定位模块：该模块主要负责寻找并定位车牌区域，排除其他干扰因素；
基于MATLAB平台下的车牌识别 系统设计
01 一、引言
目录
02
二、车牌识别系统设 计
03 三、实验结果与分析
04 四、结论与展望
05 参考内容
一、引言
一、引言
随着社会的快速发展和科技的不断进步，智能化交通管理成为了研究的热点。 车牌识别系统作为智能化交通管理的重要组成部分，能够自动识别车辆身份，提 高交通监管能力和服务质量。本次演示将基于MATLAB平台，设计一套车牌识别系 统，旨在提高车牌识别的准确性和效率，为智能交通管理提供有力支持。
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毕业论文基于MATLAB的车牌定位学校：昆明理工大学学院：应用技术学院专业：电子信息工程级别：学号：学生姓名：指导教师单位：应用技术学院指导教师姓名：指导教师职称：讲师Location of car license plate basedon MATLABSchool: Kunming University of science and technology Faculty: Faculty of Applied Technology Speciality: Electronic and Information Engineering Grade: 2006Student ID: 200611513155Author: WangWeiOrganization of directing teacher: Faculty of Applied Technology Director: He LifangProfessional title of director:Lecture目录摘要 (III)ABSTRACT (IV)前言 (1)第一章绪论 (3)1.1课题研究背景 (3)1.2车牌的特征 (3)1.3国内外车辆牌照识别技术现状 (4)1.4车牌识别技术的应用情况 (5)1.5车牌识别技术的发展趋势 (6)1.6车牌定位的意义 (6)1.7本次设计的主要研究方向 (7)第二章 MATLAB简介 (8)2.1MATLAB发展历史 (8)2.2MATLAB的语言特点 (8)第三章车牌定位 (10)3.1车牌定位的主要方法 (10)3.1.1基于直线检测的方法 (10)3.1.2 基于阈值化的方法 (10)3.1.3 基于灰度边缘检测方法 (11)3.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (13)3.2车牌定位流程 (14)3.3图像预处理 (15)3.3.1 灰度变换 (16)3.3.2 图像增强 (17)3.4图像边缘提取及二值化 (18)3.5形态学滤波 (23)3.6车牌提取 (25)结论 (28)总结与体会 (29)谢辞 (30)参考文献 (31)附录 (32)英文资料 (32)中文翻译 (37)摘要汽车牌照自动识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位准确与否直接影响车牌识别率。
本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌识别系统，通过编写M文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,并提出了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。
本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。
关键字：识别率车牌定位二值化边缘检测AbstractThe subject of the automatic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved from the connection of computer vision and pattern recognition. In LPSR, the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition. The recognition correction rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location.Firstly, the paper gives a deep research on the status and technique of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognition system is proposed through the software MATLAB,by the M-files several of methods in image manipulation are compared and analyzed. The methods based on edge map and Das differential analysis is used in the process of the localization of the license plate,extracting the characteristics of the license plate in the car images after being checked up for the edge, and then analyzing and processing until the probably area of license plate is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate..Key words: Recognition rate Location of the plate binary image Checked up for the edge前 言随着交通问题的日益严重，智能交通系统应运而生。
从20世纪90年代起，我国也逐渐展开了智能交通系统的研究和开发，探讨在现有的交通运输网的基础上，提高运输效率，保障运输安全。
我国加强智能交通系统（ITS ）的研究与开发势在必行，特别是考虑到我国的国情和我国经济的快速发展，社会信息化程度日益提高，交通管理智能化成为发展的趋势。
汽车牌照自动识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
车牌识别的目的是对摄像头获取的汽车图像进行预处理,确定车牌位置,提取车牌上的字符串，并对这些字符进行识别处理,用文本的形式显示出来。
车牌自动识别技术在智能交通系统中具有重要的应用价值。
在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位准确与否直接影响车牌识别率。
本次设计主要对车牌的定位做了比较详细的研究。
车牌自动识别系统（LARS ）作为一种交通信息的获取技术在交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理有着特别重要的应用价值，受到业内人士的普遍关注。
车牌自动识别的处理有三部分组成，其中车牌定位作为最关键的技术，成为重点研究的对象。
车牌定位的成功与否以及定位的准确程度将会直接决定后期能否进行车牌识别以及识别的准确度。
由于在现实中，汽车的车牌图像受到光照、背景、车型等外界干扰因素以及拍摄角度、远近等人为因素的影响，造成图像受光不均匀，车牌区域不明显，给车牌区域的提取带来了较大的困难。
车牌定位的方法有很多种，目前比较经典的定位方法大都在基于灰度图像的基输入 图像图像预处理系统 车牌定位系统 字符识别系统 数 据 库础上。
本次毕业设计就针对灰度图像的定位进行了研究。
针对不同背景和光照条件下的车辆图像，提出了一种基于灰度图像灰度变化特征进行车牌定位的方法。
依据车牌中不同区域的灰度分布，车牌定位可以首先将彩色车牌进行灰度化然后再进行车牌定位。
第一章绪论1.1课题研究背景随着21世纪经济全球化的到来，高速度、高效率的生活节奏，使车辆普及成为必然的趋势，交通管理自动化越来越成为亟待解决的问题。
现代智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)中，车辆牌照识别(License Plate Recognition，LPR)技术是计算机视觉与模式识别技术在交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理能够智能化的重要环节，其任务是分析、处理汽车图像，自动识别汽车牌号。
LPR系统可以广泛应用于电子收费、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询和停车场车辆管理等需要车牌认证的场合；尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费提高公路系统的运行效率，LPR系统更具有不可替代的作用。
因而从事LPR技术的研究具有极其重要的现实意义和巨大的经济价值。
LPR系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。
关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经做了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。
为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点、车辆拍摄的不良现象及背景复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善。
然而现代化交通系统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求，因而进一步加深车牌定位的研究是非常有必要的。
1.2车牌的特征车牌的本身具有许多固有特征，这些特征对不同的国家是不同的，我国现在使用的车牌主要根据中华人民共和国机动车牌号GA36-92标准，具有以下特征【5】：（1）形状特征：标准的车牌外轮廓尺寸440*140，字符高90，宽45，字符间距12，间隔符宽10。
整个字符的高宽比例近似为3:1，车牌的边缘是线段围成的有规则的矩形。
主要用在车牌的定位分割。
（2）颜色特征：现有的字符颜色与车牌底色搭配有四种类型，蓝底白字，黄底黑字，白底黑字，黑底白字。
这部分特征主要用在对彩色图像进行车牌的定位。
（3）字符的特征：标准的车牌上有7个字符，呈水平排列，待识别的字符模板可以分为一下三类，汉字，英文字母，阿拉伯数字，主要用于对字符匹配识别方面。
（4）其他国家的汽车牌照格式(如汽车牌照的尺寸大小，牌照上的字符排列等)通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途，规定了多种牌照格式(例如分为军车、警车、普通车等)。
（5）我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一。
（6）由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重，这种情况下，国外发达国家不允许上路，而在我国仍可上路行驶。
车牌与汽车的其它区域相比，还有一下主要特征：(1)车牌区域中的垂直边缘比水平边缘密集，而车身其它部分的水平边缘明显，垂直边缘较少。