1 引言
    车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并应满足实时性要求。牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术，其硬件一般包括触发、摄像、照明、图像采集等设备，其软件核心包括车牌定位、车牌字符分割和字符识别等算法。

2 系统的实现
2．1 系统简述
    一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像，牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。牌照识别系统原理如图1所示。

2．2 图像预处理
    输入的彩色图像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度，因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。对图像进行灰度化处理、提取背景图像、增强处理、图像二值化、边缘检测、滤波等处理的主要MATLAB语句如下所示：

   
2．3 车牌定位
    自然环境下，汽车图像背景复杂，光照不均匀，在自然背景中准确地确定牌照区域是整个图像识别过程中的关键。首先对采集到的图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳区域作为牌照区域，将其从图像中分割出来，同时要考虑车牌倾斜问题。算法流程如下：