引言
作为重要的交通管理,车牌识别系统是交通信息管理的重要组成部分。虽然不同国家和地区的车牌设计不同,但车牌识别的本质和过程基本相同,即根据车牌的纹理特征,边缘信息和字符结构对车牌进行定位,分割和识别,主要包括图像采集,图像预处理,车牌定位,车牌分割,车牌识别等方面。识别精度是衡量车牌识别系统优缺点的主要指标,如何在保证识别精度的前提下提高识别速度,是车牌识别系统最重要的研究内容之一。对于大多数车牌识别系统来说,识别的准确度和识别的速度往往是矛盾的。二、在实际应用中,当车辆被识别时,必须长时间停留在摄像机前方,才能录制到高质量的车牌,车牌图像的质量直接影响到车牌的识别效率。在实际应用中,车牌识别系统大多应用于环境复杂的户外。环境中的干扰因素,加上车牌本身的潜在污染,导致原始车牌或多或少地失真。因此,图像处理技术应用于车牌识别中,将滤波抑制、灰度和二进制技术集成到车牌识别的图像预处理中,通过预处理恢复车牌的关键特征,为后续的车牌定位、字符分割和归一化、车牌识别等打下基础。
1车牌识别技术现状
近年来，我国车牌识别技术发展迅速，识别的一般类型有两种:在IC卡或条码上收集车牌信息，相对精确地使用频率识别系统识别汽车车牌，但存在两个实际问题:1 .非常复杂，不适用于异构操作，需要根据国家标准。2.创建所有车牌。扫描工具的要求很高，导致整个设备的成本高昂，并且检查汽车和卡片是否一致，也是一个尚未解决的技术问题，使得通过IC卡或条形码识别的技术无法在识别上直接推广，因为这种识别能够在没有信号传输设备的不同状态下捕获汽车品牌，并通过信息系统智能地识别它们， 近年来与IC卡和条形码一起使用，有效降低了成本，提高了经济效率，并通过图像捕获和人员参与相结合的方式解决了系统识别问题。
2数字图像处理技术特点
2.1高效再现图像
相较传统的模拟图像处理模式而言，数字图像处理技术的出现和应用进一步增强图像的清晰度，有效解决传统模式下容易出现的模糊及像素衰退问题。数字图像处理技术将图像信息转化为数字形式进行映射，其更具有相对性，在进行图像复刻和传输时，不会随着信息复制而导致图像质量下降，可以真正实现图像原版再现。
2.2适用性更广泛
随着时代发展图像信息类型呈现多元化特点，例如可见光类型、超声波类型等图像信息越来越常见，这对图形处理技术的适用性提出更高要求。数字图像处理技术凭借技术优势，通过二维数组实现灰度映射，可实现多类型信息源定位，也就是只要将图源信息与运行程序搭建联系便可以自动对图形进行针对性处理，这使其具有更广泛的适用性。
3图像处理技术在车牌识别中的应用
3.1在车牌预处理中的应用
图像处理技术应用于车牌识别过程中,首先对车牌图像进行预处理。在预处理过程中需要完成以下几个方面:(1)图像增强。因为在实际拍摄过程中非常容易受到视角、照明、天气和光线的影响,所以噪音干扰和对比度不足的现象。在这种情况下,需要改进的图像处理。首先,采用波变换方法对原有车牌的低频和高频分量进行专门处理,主要针对有价值的区域,以达到图像增强效果。其次,利用波分解对图像进行分解,并用门槛法对分解后产生的波系数进行处理,达到标志图像重建的目的。这将突出显示标志图像的边缘信息,减少图像中的噪声并改善对比度。(2)图像校正。我国采用的校正方法主要有:主成分分析法、霍夫变换法、线性模拟法和旋转投影法,其中最常用的就是线性模拟法。应用线性拟合过程时,首先从“上升点”到“下降点”,寻找灰度值为1的像素点上的点,在此处完成线性拟合。其次,计算水平方向与该点之间的夹角,并通过Imrotate功能旋转车牌图像,在旋转过程中,显示图像的灰度图像后,停止旋转并记录旋转角度。最后,投影灰度子图以去除边框并保留其中的字符,从而提高车牌的对比度。
3.2在车牌字符分割中的应用
放置标识后，由于标识上的字符是由字符串组成的，因此很难直接识别，因此必须在海报上拆分字符，然后提取7个字符。 从而便于后续字符识别字符分割的方法有以下几种:(1)投影特征分割方法主要用于通过噪声处理对字符进行排序，然后通过投影先确定字符的开始和结束位置，再进行水平投影，以便将字符分割为单独的字符；其次，投影后，使用字符颜色抑制二进制图像中的投影。 这可让您直接切割字元。(2)技术进行知识分割，首先扫描二进位影像以确定字元开始和结束的位置；当扫描的背景像素和像素之间的比率超过预先设计的临界值时，这一行是字元的起始点；接着，将本地化的标记拖移到范本(已知大小)中，并使用Hough变换调整标记的斜度，将标记分割成两个区段。
3.3在车牌定位中的应用
根据边缘点地图确定车牌的位置如下:(1)搜索可能的司机范围，搜索可能的页面点，从第一行开始，以确定车牌范围，首先确定阈值n(如果有一个线段大于标记长度)，找到可以记录该区域的起始和结束行的车牌区域，然后在该范围内进行扫描，并确定候选区域的起始和结束列坐标， 这将确定可能的车牌区域。(2)继续搜索图像并查找其他可能的区域，直到扫描完整个图像。(3)在这两个步骤后找到正确的车牌位置，您将发现该组可能在车牌范围内，因此您必须排除干扰区域，并确定车牌的唯一可能位置，即家庭车牌的长宽比是固定的，并根据此元素确定实际的车牌位置。
结束语
综上所述，图像处理技术的应用对提高车牌识别的准确性和速度起到了积极的作用,车牌图像的预处理是减少各种内部和外部因素对车牌图像的干扰,提高车牌图像特性的有效手段。随着道路交通的智能化发展,标识识别系统面临着越来越大的挑战,面对多种复杂的应用环境,没有一个标识识别系统能够适应所有的识别场景,也没有一个方法能够始终适用,标识技术需要不断改进和改进。
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