【正文】 變形暫時(shí)沒(méi)有考慮，通過(guò)對(duì)車牌的水平傾斜校正和豎直傾斜校正我們可以更好的獲取車牌的信息，從而對(duì)后續(xù)環(huán)節(jié)起到關(guān)鍵的作用。車牌圖像的二值化操作，即將256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像通過(guò)適當(dāng)?shù)拈y值選取而獲得，同時(shí)反映車牌圖像整體和局部特質(zhì)的二值化圖像。二值化圖像占有非常重要的地位及影響同時(shí)對(duì)于車牌圖像數(shù)字化處理中，通過(guò)車牌圖像的進(jìn)一步處理，使圖像變得準(zhǔn)確，清晰，而且圖像數(shù)據(jù)量減少，能凸顯出我們課題研究感興趣的區(qū)域，從而抑制我們不感興趣的區(qū)域。 車牌區(qū)域圖像的二值化也是車牌字符分割和字符識(shí)別的關(guān)鍵，它直接關(guān)系到車牌識(shí)別的后續(xù)環(huán)節(jié)中的字符分割的準(zhǔn)確性以及識(shí)別的正確性。 對(duì)于圖像二值化來(lái)說(shuō)，最核心的部分就是如何選取適當(dāng)?shù)拈y值。一般采取數(shù)學(xué)計(jì)算上的方式計(jì)算出適合要求的閥值。由于車牌圖像采集環(huán)境的差異，再加上其他多種干擾因素，對(duì)車牌區(qū)域質(zhì)量所造成的影響也不同，所以我們很難找到普遍適用且計(jì)算方便，同時(shí)自適應(yīng)性又很強(qiáng)的閥值計(jì)算算法對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行有效的區(qū)分。 現(xiàn)在常用的閥值選取算法有矩保持算法，最大類間方差法，最小誤差法，迭代閥值法等?；叶然能嚺茍D像共有256個(gè)等級(jí)，對(duì)車牌圖像進(jìn)行二值化實(shí)際上就是按照一定規(guī)則對(duì)車牌圖像上的每個(gè)像素進(jìn)行分類，轉(zhuǎn)化為只有0和255的兩個(gè)等級(jí)的圖像，在實(shí)際車牌圖像處理時(shí)通常會(huì)選取一個(gè)像素值（稱為閾值），大于閾值的像素點(diǎn)就設(shè)置為白（或黑）其中的一種，小于閾值的像素點(diǎn)就設(shè)置為黑（或白）。同時(shí)我們二值化也叫閾值化，其目的是找出一個(gè)合適的閾值，將數(shù)字圖像分為前景和背景兩部分，以便保留車牌基本的區(qū)域特征，而去掉大量的干擾或冗余信息，便于進(jìn)一步的運(yùn)算處理。例如，一幅圖像的大小為X*Y，F(xiàn)(x,y)為數(shù)字圖像中的一個(gè)像素，0xX,0y，則 （310） 有此式可以看出閾值選擇的大小也會(huì)影響F(x,y)的變化，目前有很多方法用于車牌二值化，例如 ①紋理分析法 ②灰度直方圖波峰波谷法 ③ostu方法 ④彩色分析法 ⑤統(tǒng)計(jì)方法。其中有一點(diǎn)需要注意的是由于我國(guó)車牌類型比較多，如上文所說(shuō)我國(guó)汽車車牌存在的特殊性，造成在課題研究中發(fā)現(xiàn)車牌圖像在灰度化后，需要將它們統(tǒng)一，以便后續(xù)的進(jìn)一步處理。圖34 車牌圖像二值化四、總 結(jié)通過(guò)本課題研究的車牌系統(tǒng)的預(yù)處理模塊中，我們可以發(fā)現(xiàn)其中有很多的難點(diǎn)及問(wèn)題，自己通過(guò)與老師的交流及翻閱資料加以解決，問(wèn)題有如下幾個(gè)：（1）由于外界環(huán)境因素的影響下，獲取的車牌圖像中，部分車牌的牌照信息破損比較嚴(yán)重，在車牌圖像的灰度化的操作之后，通過(guò)有色點(diǎn)對(duì)搜索的定位方法之后，得到的車牌信息將大量缺失，導(dǎo)致后續(xù)環(huán)節(jié)的處理無(wú)法完成。（2）在車牌圖像的傾斜校正環(huán)節(jié)，對(duì)于一般有較大傾斜的圖像可以通過(guò)將彩色圖像旋轉(zhuǎn)角度后在進(jìn)行預(yù)處理的環(huán)節(jié)，本課題通過(guò)對(duì)于車牌區(qū)域的最左側(cè)與最右側(cè)的中心差在通過(guò)對(duì)其進(jìn)行反正切來(lái)求得傾斜角度，但是對(duì)于一張沒(méi)有傾斜角度的車牌圖像來(lái)說(shuō)，本課題利用的發(fā)放將發(fā)生錯(cuò)誤，經(jīng)過(guò)與老師的交流，同過(guò)計(jì)算車牌區(qū)域每一個(gè)字符的最左側(cè)與最右側(cè)的重心差來(lái)求平均值來(lái)求得車牌的傾斜角，來(lái)校正車牌的傾斜角，但是此方法也有不足之處，有待解決。在本課題研究的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中，通過(guò)將外界獲取的車牌圖像進(jìn)行車牌的預(yù)處理及車牌定位，通過(guò)分析采集的圖像特點(diǎn)，使用圖像處理方法，對(duì)圖像進(jìn)行一系列處理，其中包括灰度化，對(duì)比度增強(qiáng)，中值濾波，邊緣檢測(cè)，車牌定位，圖像傾斜校正，圖像二值化。同時(shí)對(duì)其中一些內(nèi)容進(jìn)行了比較詳細(xì)的研究，比如在圖像的車牌定位方面及圖像二值化時(shí)中閥值選取的比較和分析，邊緣檢測(cè)效果的比較，對(duì)比度增強(qiáng)中的分段線性變換；我們根據(jù)我國(guó)車牌圖像自身具有的特點(diǎn)，開(kāi)始了本次課題的研究及處理方案，從車牌圖像的提取，車牌圖像的預(yù)處理，到車牌圖像的預(yù)處理之后的車牌區(qū)域的定位及車牌圖像的二值化，對(duì)比了國(guó)內(nèi)外一些專家的研究方法，并進(jìn)行了自己想法的實(shí)現(xiàn)。同時(shí)針對(duì)其中的一寫些算法進(jìn)行了優(yōu)化，從而完成了車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中本課題所要完成的模塊。通過(guò)本課題實(shí)際的車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作自己才愈發(fā)認(rèn)識(shí)到完成一項(xiàng)課題的困難和樂(lè)趣，即使我們可以借鑒到許多前人的經(jīng)驗(yàn)，但是在自己完成這項(xiàng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，遇到的困難也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了預(yù)期的。在本次課題的研究中自己也更深入地理解了課題的研究流程，模塊結(jié)構(gòu)，算法設(shè)計(jì)等，同時(shí)自己也發(fā)現(xiàn)要設(shè)計(jì)和編寫完成一個(gè)課題，必須要掌握好相關(guān)的知識(shí)。同時(shí)更深入地學(xué)習(xí)關(guān)于課題的許多研究方向，掌握了課題的開(kāi)發(fā)流程，只有這樣才能更好的完成一項(xiàng)課題，學(xué)到更多的知識(shí)。 本課題是在Visual C++的平臺(tái)上實(shí)施的，C++作為一門編程語(yǔ)言，對(duì)于本次課題的研究非常重要，而我們也必須掌握牢牢的且也必須做到精通。在以前學(xué)習(xí)中我們?cè)谟行┓矫嬷R(shí)理解得不夠深刻，有些細(xì)節(jié)沒(méi)有弄明白，而通過(guò)本次課題也使自己在這方面得到了鍛煉，同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)只有通過(guò)實(shí)際的編碼編寫我們才能熟練的掌握一門編程語(yǔ)言。 本次課題的研究經(jīng)歷了一個(gè)比較長(zhǎng)的時(shí)間，但是我們?cè)谄渲邪l(fā)現(xiàn)在課題項(xiàng)目實(shí)行開(kāi)始階段必須對(duì)開(kāi)發(fā)進(jìn)度有一個(gè)整體的認(rèn)識(shí)。貫穿整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程中的必須是模塊化的設(shè)計(jì)思想，這對(duì)于課題的研究及進(jìn)行來(lái)說(shuō)也是非常必要的。在者，智能化交通管理系統(tǒng)和車牌識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)比較前沿的學(xué)科，其中涉及到的知識(shí)也非常寬廣，僅僅幾個(gè)月的時(shí)間進(jìn)行課題研究是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，還需要在我們今后的工作中繼續(xù)學(xué)習(xí)和研究，但是我們所學(xué)到的不光是一個(gè)課題所涉及到的知識(shí)，更是這個(gè)課題研究的方向，同時(shí)還有在課題研究中我們所學(xué)習(xí)到的做事的態(tài)度和養(yǎng)成地良好的習(xí)慣。參考文獻(xiàn)[1] 馮偉興等, Visuual C++ 數(shù)字圖像模式識(shí)別技術(shù)詳解[J], 機(jī)械工業(yè)出版社,（7）[2] 姜宇，張子潮，[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(bào),2011, [3] S. 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