【摘 要】
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现代社会已经进入信息时代，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应用。车牌识别技
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现代社会已经进入信息时代，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应用。车牌识别技术作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用，它在高速公路，城市道路，停车场等项目中占有无可取代的重要地位。本文利用数字图像处理技术对车牌识别系统中几个关键技术进行了相关研究：
1、车牌定位技术。针对目前常用车牌定位方法存在的缺陷，运用一种基于颜色和结构特征的车牌定位算法。
2、车牌字符分割。针对目前常用的车牌字符分割算法存在的缺陷，运用了一种基于灰度分布的车牌字符分割算法，对于在自然条件下采集得到的具有灰度分布不均匀的车牌图像，分割得到了效果较好的单个车牌待识别字符，同时具有较高的分割效率。
3、车牌字符识别。通过不变矩特征提取和子空间分析方法，研究出一种适应于车牌字符识别的方案。
通过对三个关键技术中各方法的对比研究和实验结果来看，我们的初步结论是：对于车牌字符中汉字字符的识别，采用ICA分析法和基于欧氏几何距离最小分类器的组合技术；对于车牌字符中数字、字母的识别，采用wavelet moments和svm的组合技术，这样可以获得车牌识别最高的准确性和效率。
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