1 引言
車輛牌照是機動車唯一的管理標識符號，在交通管理中具有不可替代的作用，因此車輛牌照識別系統(tǒng)應具有很高的識別率，對環(huán)境光照條件、拍攝位置和車輛行駛速度等因素的影響應有較大的容閾，并應滿足實時性要求。牌照自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術(shù)，其硬件一般包括觸發(fā)、攝像、照明、圖像采集等設(shè)備，其軟件核心包括車牌定位、車牌字符分割和字符識別等算法。

2 系統(tǒng)的實現(xiàn)
2．1 系統(tǒng)簡述
一個完整的牌照識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別等單元。當車輛到達觸發(fā)圖像采集單元時，系統(tǒng)采集當前的視頻圖像，牌照識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。牌照識別系統(tǒng)原理如圖1所示。

2．2 圖像預處理
輸入的彩色圖像包含大量顏色信息，會占用較多的存儲空間，且處理時也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此對圖像進行識別等處理時，常將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以加快處理速度。對圖像進行灰度化處理、提取背景圖像、增強處理、圖像二值化、邊緣檢測、濾波等處理的主要MATLAB語句如下所示：

2．3 車牌定位
自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜，光照不均勻，在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個圖像識別過程中的關(guān)鍵。首先對采集到的圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳區(qū)域作為牌照區(qū)域，將其從圖像中分割出來，同時要考慮車牌傾斜問題。算法流程如下：