交通和通信是当前社会经济发展的两大支柱,其中交通问题日益引起广泛的重视。随着社会经济的不断发展和人们生活水平的日益提高,整个社会对交通运输的需求不断增大,智能交通系统的应用势在必行。车牌自动识别系统作为智能交通系统中的一个分支,在大型停车场的管理系统、公共安全、交通管理及有关军事部门有着特别重要的实际运用价值,正日益受到人们的重视。 本文运用图像识别的方法,分为车牌区域定位、车牌图像二值化处理、字符分割及字符识别四个模块对车牌自动识别系统进行分析研究,实现了车牌识别的研究目标,并完成了车牌识别的实时算法。 论文首先介绍了车牌自动识别系统的发展和现状、车牌识别的意义和难点所在。然后研究了现有的基于数学形态学的车牌定位方法,找到其不适于车牌定位的原因,并针对车牌区域的特点,使用基于投影法和模糊边缘检测的车牌定位方法,该方法采用了改进的八方向Sobel算子,充分利用了车牌的纹理和几何特征,较好地实现了对车牌的准确定位。随后通过对现有车牌二值化方法的分析,指出它们用于车牌图像二值化所存在的问题和不足,从而采用了基于Lorentz信息测度的二值化算法,并针对车牌可能存在的几何失真对车牌进行了几何校正。接着结合传统的字符分割方法,采用基于连通体检测和投影法的字符分割方法对车牌字符群进行分割,并对分割后的字符进行了归一化处理。论文最后具体研究了用于数字、英文字母识别的特征提取方法及识别方法。