一、课题的背景意义
车牌的检测和识别是车辆智能化分析的前提，实现准确识别车牌，可以完善安保系统和城市道路交通安全系统，如在交通路口和高速公路上可以利用智能车牌识别系统快速发现违章车辆，对被盗车辆进行拦截等，为城市安全提供全方位信息化支撑。随着计算机和视频技术的发展，车牌自动识别LPR系统己成为智能交通系统的重要组成部分，并已广泛应用于车辆追查和跟踪、车辆出入控制、公路收费监控等领域。一个车牌识别系统的组成主要有这几个各部分:图像采集、图像预处理、车牌提取、字符分制、文字识别、结果优化处理。车牌识别技术的主要难度在于车身周围环境的不确定性: I车牌字迹的模糊、磨损，车牌文字的特殊组成(汉字，字母和数字)等因素。因此车牌识别技术要符合实际环境的要求，在不断的实践运用中积累经验，改进和提高相关技术水平，以适应对车牌高速、准确的识别要求。
车牌的检测和识别系统作为智能交通系统最重要的子系统之一，是指对公路上配置的摄像头所拍摄的照片进行数字图像处理与分析对汽车图像进行平滑、二值化、樟糊外理、边缘检测、图像分割等利用名种手段实现车牌定位、识别、分割、模糊处理、边缘检测、图像分割等利用多种手段实现车牌定、识别、分割并最终完成对车牌的识别。车牌识别系统的用途很多，在高速公路收费站、路口监测、大型停车场等场所具有广阔的发展前景。由此可见，对车牌自动识别系统的研究有重要的现实意义。
二、国内外研究现状
车牌自动识别系统起源于20世纪80年代，那时候主要是应用在被盗车辆的检测，还没有形成一套完整的识别系统。到了80 年代，出现了一些用于车牌自动识别的图像处理方法。国外学者具有代表性的研究工作有: A.S.Johnson 等在1990 年提出了利用图像分割来实现车牌自动识别，系统主要由特征提取、模板构造和字符识别三个部分组成，该系统可以实现车牌的自动识别，具有开创性的意义。R.Mullot等在1991 年利用文字纹理的特性对车牌和集装箱上的文字进行定位和识别，开发了-套包含车牌识别和集装箱识别于- -体的识别系统。EunRyung等于1995 年利用图像中的颜色分量实现对车牌的定位和识别，也得到了比较高的识别率。
史忠科，左奇一问提出了基于数学形态学的实时车牌图象分割方法，李树广，吴舟舟，罗小伟提出基于边缘统计和颜色特征的车牌综合自动定位方法，齐永奇，王文凡，赵岩，赵耀提出基于纹理特征和垂直投影的车牌定位算法研究等。这些方法对图像的清晰度要求较高。Rodolfo and Stefano 设计了一种基于矢量量子化(VQ)的方法。VQ图像表现法是一种通过特殊的编码机制的方形树表现法，它能够给系统提供一些图像区域满意度的信息，这些信息推进了定位的执行。Park et al. 用神经网络来定位车牌。Zimic et al. 应用模糊逻辑学来解决车牌定位的问题。但是这些方法对于车牌的颜色和亮度很敏感，而且需要很长的处理时间。
国内在车牌识别方面的研究开始于20 世纪90 年代，取得了一定的成效并且日趋成熟，车牌识别率可达到95%左右。 国内比较好的定位算法有基于车牌字符变化特征的自动扫描识别算法，但由于车牌多具有不同的色彩，且多与牌号、车身、车辆背景不同，因此基于颜色来研究车牌的定位成为了车牌定位方法的一种新思路。尽管在车牌的彩色定位方面的研究还不十分成熟，但有些人做出了一些有益的探索。赵雪春等提出了一种采用色彩分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法，该方法采用多层感知器网络(MLPN)将 具有均匀色度空间的彩色图像进行色彩分割，再利用投影法分割出潜在的各种底色的车。
分类器的车牌自动识别方法，该方法采用多层感知器网络(MLPN)将 具有均匀色度空间的彩色图像进行色彩分割，再利用投影法分割出潜在的各种底色的车牌区域。郭捷等车牌图像从RGB颜色模型转换为HSV 颜色模型，利用颜色空间距离和相似度计算，得到满足车牌颜色特性的区域，再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进-步判断，确定车牌区域。任仙怡等将图像从RGB颜色模型转换到HSI 颜色模型，再结合区域融合的方法定位车牌区域。这些人在这方面做出一-些有益尝试，但这些方法受环境光的影响较大，特别是偏色光线的影响，并且对计算机性能的要求也比较高。
虽然上述各种车牌定位方法都具有一定的实用性和参考价值，但大都不完善，具有一定的针对性和局限性，背景要求比较简单，基本属于单一车辆情景，不能满足当今背景复杂、车牌多、干扰多等实际场合应用要求。因此对实用的复杂背景下的车牌定位方法需要做进一步研究，需要解决如下一些难点:
- 拍摄图像受环境因素干扰，如逆光、光学成像发生衍射等，图片的质量很难保证。
- 其它字符区域的干扰，车牌难以准确定位。车牌旁挂其它牌子。
- 车牌出现污点变脏，字迹模糊和退色。
- 车牌磨损厉害，噪声污损严重。
- 车牌部分被遮挡和车牌变形。
- 图像背景复杂和一-幅图像多车牌。
- 运动图像的模糊失真，容易形成锯齿。
从目前一些产品的性能指标可以看出，车牌识别系统的识别率和识别速度有待提高，车牌识别系统在现代社会中有着重要地位，车牌识别也会受到更多关注；但不可否认，目前的这些车牌识别系统已经大大提高了智能交通的管理效率。
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