本文主要工作及内容安排

本文主要研究车辆牌照识别系统中的数字识别技术，将数字图像处理技术与模式识别技术紧密结合，针对汽车牌照字符识别的特点，分析了车牌定位与分割、字符分割、特征提取、BP神经网络等算法。在车牌定位、字符分割和特征提取的基础上，详细研究了车牌数字字符的识别。

文章在接下来的第二章介绍了车辆牌照的定位方法；第三章介绍了车辆牌照的字符分割算法；第四章介绍了车辆牌照数字字符的识别。其中车辆牌照数字字符的识别是本课题的重点。文章在每一步处理后给出了实验结果，并给出了最后的识别结果。

车辆牌照的定位方法是基于图像处理的基础上，对图像进行分析、总结并经过大量的试验所获得的。定位方法的研究与车牌特征和图像处理技术是分不开的。从自然背景中准确可靠地分割出车牌区域是提高系统识别率的关键，但是由于车牌图像摄于背景复杂且光照不均匀的自然场景，因而会出现颜色失真或低对比度的图像，这给车辆牌照的定位带来了很大的困难。为此人们进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

本课题中，根据车牌的二值图像在水平和垂直方向的投影特性提出了基于二值化图像投影法和数学形态学相结合的车牌定位算法，该算法具有快速、简洁实用和与背景相关性小的特点。车牌的定位算法分为预处理、水平定位、垂直定位。