一、课题的来源、讨论背景及设计目标1.课题来源：本项目属于毕业设计，来源于实验实习。2.讨论背景：随着汽车数量的增加，城市交通状况日益受人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视，管理系统。这些系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通数据，达到监控、管理和指挥交通的目的。因此，智能交通系统 ITS（intelligent traffic system）已成为世界交通领域讨论的重要课题。车牌识别系统 LPR(license plate recognition)作为智能交通系统的一个重要组成部分，已在高速公路、城市交通和停车场的项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌识别，从而降低交通管理工作的复杂度。3.设计目标：车牌识别系统是图像处理和模式识别技术讨论的热点,应用也越来越普遍。车牌识别主要包括以下三个主要步骤：车牌定位，车牌字符分割，车牌字符识别。近年来，许多学者对其进行了较为深化的讨论和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的车牌定位法，基于投影分析、连通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神经网络等的字符识别方法。根据国内外汽车牌照的字符特征，对近年来出现的车牌识别方法进行综述，在现有方法的基础上，取其优点，结合数学工具，提高系统的速度和精度。二、要解决的主要问题 本系统要解决的问题有： 1、车牌图像信息的猎取。 2、图像处理算法的设计实现。 3、车牌精确提取。 4、特征入库。三、设计方案1.系统开发平台及运行环境本程序将采纳 visual stdio 2025 开发环境进行开发，windows 7 进行测试，测试样本将使用自己拍摄的汽车图片，以保证程序的正确性和可信性。2.讨论方法及方案（1）读入图像输入的图像由于受到天气、光照等的影响，再加上车牌老化污损、陈旧褪色，这些都可能使车牌图像产生对比度不足的弊端，图像细节分辨不清，车牌字符部分不突出。而且，对高速行进中的汽车拍摄的图像往往产生模糊、扭曲、变形等现象，这都增加了预处理的难度。而这些处理需要很复杂的过程，因为系统把读入的图片默认为比较清楚的、几乎没有倾斜度的图片。（2）图像预处理 图像预处理过程需要把图像转换成便于定位的二值化图像。需要经过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化操作。（3）车牌定位 车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来推断...
