车牌自动识别技术的研究国外起步地较早。早在 20 世纪 80 年代，便有一些零零散散的图像处 理方法用于车牌自动识别的某些具体应用。在这个阶段，车牌自动识别技术的研究还没有形成完整 的系统体系，一般采用简单的图像处理方法来解决某些具体问题，并且最终结果通常需要人工干预。
进入 20 世纪 90 年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如 A.S.Johnson 等提出 车辆牌照的自动识别系统分图像分割（Image Segment）、特征提取（Feature Extraction）和模板构 造（Template Formation）、字符识别（CharacterRecognition）等三个部分，完成车牌的自动识别。
关键词
图像定位；字符分割；字符识别；
Abstract
License Plate Recognition System plays an important role in traffic surveillance and contr ol as an important part of the intelligent transportation system, has become the focus and hots pot of research in the field of modern traffic engineering. License Plate Recognition technolo gy combines scientific technologies such as image processing, computer vision, pattern recog nition and artificial intelligence, the aim is to automatically control the vehicle without the ne ed to install other special equipments, and thus to provide automated traffic management syste m convenience.
摘要
车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，在交通监视和控制中占有很重要的地位，已 成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。车牌识别技术综合了图形处理、计算机视觉、模 式识别的技术以及人工智能等多科学知识，目的在于无需为车辆加装其他特殊装置的情况下对车辆 进行自动监控，从而给交通系统的自动化管理提供便捷。
由于我国的车牌格式和国外有较大的差异，所以对于国外的车牌识别系统的研究技术，我们只 能进行参考，不能进行直接应用。虽然我国车牌的识别需要识别汉字，但是对于英文字母和数字的 识别，我们可以借鉴国外的研究技术。
从 80 年代中期开始，ARGUS 英国 Alphatech 公司就开始了名为 RAUS 的车牌自动识别系统的 研制。ARGUS 的车牌识别系统的识别时间约为 100 毫秒，通过 ARGUS 的车速可高达每小时 100 英里。还有 Hi-Tech 公司的 See/Car system，新加坡 Optasia 公司的 VLPRS 等。另外日本、加拿大、 德国等发达国家都有适用于本国的车牌识别系统。
在现代社会，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理能力和 水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛的应用，人们正在逐步进入信息时 代。在此情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。作为现代社 会的主要交通工具之一的汽车，在人们的生产、生活的各个领域得到大量的使用，对它的信息自 动采集和管理在交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理等方面有十分重要的意义，成为信息 处理技术的一项重要课题。
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(2)小型民用汽车使用的是蓝底白字车牌 (3)试车和临时牌使用的是白底红字车牌 (4)军队或武警专用汽车使用的是白底红字、黑字车牌 (5)领使馆外籍汽车使用的是黑底白字车牌 我国车牌规格如图 1-1 所示：
我国车牌实例如图 1-2 所示：
图 1-1 车牌规格图
图 1-2 车牌规格图
1.3 国内外研究现状
1.5 课题主要研究的内容
通过识别静态的含有车牌的图片，完成车牌数字自动识别的功能。功能中主要包括图像预处理、 车牌定位、字符分割、字符识别等过程。利用模板匹配的方法实现自动识别数字字符的功能。 主要研究内容如下： （1）图像预处理的研究。对图像进行灰度化，二值化以及边缘化处理。 （2）车牌定位的研究。车牌定位采用水平和垂直直方图统计的方法，将车牌从图像中定位出来。 （3）字符分割的研究。先对定位好的车牌进行预处理，根据垂直方向的直方图统计方法，定位出字 符的左右边界，按左右边界将字符切割出来；再根据切割出的字符定位上下界。 （4）字符识别的研究。对切割出来的字符进行细化、去噪处理，再对其进行特征提取，模板也做相 应操作。利用待识别字符和模板的特征进行模板匹配，从而识别出字符。
本论文首先阐述了车牌识别系统的发展、现状以及整体构建，然后介绍了 Qt 平台以及 OpenCV 跨平台视觉库的发展状况，并对如何在 Win7 下配置 OpenCV 的 Qt 开发环境做出了介绍。本文重点 讨论了图像的定位、字符分割和字符识别的原理与实现，最后对系统进行了整体的测试，并提出进 一步开发设想。
车牌识别技术是融合了图像处理、计算机视觉、模式识别技术和人工智能等多科学知识在内的 在交通领域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和手段，其任务是分析、 处理汽车图像，自动识别车牌号，并进行相关智能化数据库管理。车牌识别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； 特别是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，车牌识别系统更具有 不可替代的作用。因而从事车牌识别技术的研究具有极其重要的现实意义和巨大的经济价值。
This thesis describes the development of license plate recognition system, the present situ ation and the overall build in the first, then introduces the development of Qt platform and cr oss-platform visual OpenCV library, and makes a presentation of how to configure the OpenC V under Win7 Qt development environment. This article focuses on the principles and imple mentation of image positioning, character segmentation and character recognition. Finally, thi s thesis tests the whole system, and proposes ideas of further development.
1 课题概述
1.1 课题研究的意义与背景
近几年来，随着车辆在普通民众生活中的普及，城市交通的压力越来越成为影响人们出行方便 的一大障碍，同时越来越重的城市交通压力也使越有的交通管理系统不再满足需求，于是人们利 用各种先进的科学技术研制出各种交通道路，车辆的管理系统，逐步发展到如今较为全面的，包 括交通管理多个方面的智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）。而在整个智能 交通系统中，车牌识别（License Plate Recognition，LPR）更是其中的一项关键所在。
汽车车牌识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题， 是实现交通管理智能化的重要环节。车牌识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技 术为基础的智能识别系统，它利用每一个汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像 进行车牌号码识别。在不影响汽车运行的状态下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工 作的复杂程度。
Key words
Image Positioning; Character Segmentation; Character Recognition;
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前言
随着现在经济的发展和城市进程加快，汽车数量迅速增长，交通拥挤，交通事故等问题已经成 为世界各国面临的共同难题，每个国家都毫无例外地承受着不断加剧的交通问题的困扰。全球对交 通运输提出了更大更高的要求，智能交通系统是世界各国解决交通拥挤的问题的关键措施，是规范 智能交通系统发展的重要手段，其使人、车、路密切地配合，和谐地统一，极大提高交通运输效率、 保障交通安全、改善环境质量和提高能源利用率。
虽然这些车牌识别系统的识别率大多都比较高，如 95%，甚至 97%、98%，但是这些车牌识别 系统的识别检测结果大多数是在简单受限制的场景下取得的，在实际的交通场合以及更加复杂的背 景环境的情况下，这些车牌识别系统的识别率一般都达不到 90%，甚至更低。
1.4 车牌识别系统的简述
指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数 字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分 广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者 视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。
图像输入
图像预处理
车牌定位
字符分割
字符识别
图 1-3 处理流程图
2 系统的分析设计与实现
2.1 系统图像处理技术概述
汽车车牌作为车辆的唯一标识，其特征也就成为车牌识别的重要参考依据。因为车牌图像都是在 室外拍摄的，所以不可避免地会受到光照、气候等因素的影响，而且拍摄者的手部抖动与车辆的移