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文献综述
1. 研究背景1.1. 本课题的目的及意义曾经可能很多家庭都没有一辆属于自己的汽车，整个社会的车辆现存量并不大，因为这个原因，那时候停车场的规模并不大，只需要少数人就能完成整个停车场的任务，现在，社会经济发展越来越快，我们的生活水平也随着经济越来越高，很多家庭能够购买属于自己的汽车，汽车已经走进了寻常百姓之家，甚至有些家庭的车辆不止一辆。
人们的出行需要停放车辆，停车场也随之出现，虽然汽车的普及使人们的生活方便了许多，但是随着汽车数量的日益增加，停车场的任务也随之变得繁重，很多还需要人工操作的停车场已经不适合现在这个社会的停车压力，就会出现很多不理想的情况，例如人工处理麻烦，处理速度慢，浪费工作人员时间，操作人员可能因为一些事情不在操作岗位，这时候如果有人来停车，就会导致无法停车，浪费时间，造成阻塞，甚至会造成停车场外的交通堵塞、擦车追尾等，一定程度上阻碍了社会的进行，无论是哪个国家，都需要承受社会汽车保有量激增的压力，这时候除了停车场规模要随之变大之外，停车场需要从人工处理转换为自动处理，基于车牌识别算法的无人停车场收费系统随之诞生，在飞速发展的时代，无人处理、人工处理深受人们需要，为了适应社会的停车压力，为了社会的良好发展，打基于车牌识别算法的无人停车场收费系统尤为重要。
1.2. 图像处理21世纪是一个信息爆炸的时代，很多信息都是由图像来承载，图像是人们获取信息，表达信息和传递信息的关键手段，虽然人眼能够处理3/4来自于人类之外的图像信息，但是由于人类眼睛的局限性，很多图像信息通过人眼可能不能准确地了解，图像处理技术能让人们客观地，准确地认识这个世界。
车牌就是图像的一种，给予人们关于汽车的识别。
如果要实现一个无人停车场收费系统，就需要自动识别车牌，识别车牌需要使用图像处理技术。
数字图像处理，就是用计算机对图像进行处理，经过数字图像处理技术，能够让计算机自动地知道需要停车的车辆车牌是多少，这个步骤是整个系统的关键部分。
车辆进入具有偶然性，车辆进入的角度千差万别，有的时候人们看到的不一定就是实际所有的，为了避免停车场用户的损失，这时候就需要精确的图像处理技术来完成这件事情。
图像处理常用方法有：（1）图像交换（2）图像编码压缩（3）图像增强和复原（4）图像分割（5）图像描述（6）图像识别1.3. 车牌识别车牌识别即是号码识别，如果要完成号码识别，就要首先实现车牌定位，定位图片中的车牌位置，接着是把车牌字符分割成一个一个数字或者字母，把车牌中的字符取出来，最后是车牌的字符识别，把取出来的字符进行识别，最终组成车牌号码。
车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
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