关于车牌识别的研究与设计我们可以从车牌特征的信息、常见车牌颜色特征的信息、车牌特征分析结论、原始图像预处理四方面来分析，具体内容如下：

　　1、车牌特征的信息分析：

　　机动车牌照作为机动车的“身份证”，制造和使用都有严格的规范加以明确规定。根据中华人名共和国公共安全行业标准GA36-92，汽车车牌有10种。这10种汽车车牌的几何外形大小和颜色信息如下表所示(均、警车牌在这里暂时不考虑)。

　　另外，民用汽车的好牌上有省、直辖市、自治区的名称和发证及监督机关的代号，编号是英文大写字母。后而的编号一般5位编号，从00001-99999，编号超过10万就由A，B，c等字母代替。即“A”代表10万，“B”代表11万，“C”代表12万，最后一个字母代表33万。英文字母中的l和0不用，避免和数字中的1和0冲突。使馆的外籍车牌上的是建交国家的代号，与所在地区的监管机关编号无关。在这10种汽车中，编号为9和10的临时入境和临近行驶汽车以及使领馆汽车由于数量很少、出现的概率极小，为了简化算法和节省时间，忽略这几种车型的特殊性，认为它们与其他的7种汽车车型一致，采用相同的方法进行识别。由于编号为1的大型汽车，由于系统的CMOS摄像头收集的是汽车头部的牌照图像，因此对于大型汽车后车牌的特殊性也可以忽略不计。

　　本论文中，不考虑车牌在背景色和前景色上的差异，在这些车牌中，大型汽车(前)、小型汽车、使领馆汽车、境外汽车、外籍汽车、教练车和试验汽车的号牌格式完全一样，同时，由于小型车数量最多，出现概率最大，牌照规范与其它几种车牌很相似，算法的识别对致最终设定为小型车。

　　2、常见车牌颜色特征的信息：

　　对目前8种常见车牌(对大型车辆取前置车牌)的颜色分布和格式分布进行分析，可以得出如下结论：

　　A.共存在5种颜色：黄石、黑色、蓝色、白色和红色;存在5中前景和背景的颜色组合;黄底黑字黑框线、蓝底白字白框线、黑底白字红“使”字(或“领”)白框线、黑底白字白框线，黑底红字红框线;

　　B.字符颜色与背景颜色的亮度相差很大：要么亮度高于背景颜色的亮度(蓝底白字白框线、黑底白字红“使”(或“领”)字白框线、黑底白字白框线、黑底红字红框线;要么字符颜色低于背景颜色亮度(黄底黑字黑框线)，对于这种车牌，其二值化的结果颜色相反，前景字符为黑色，背景为白色，需要进行处理;

　　C.牌照上的文字由7个字符和一个分隔符横向水平排列组成，字符高度为90mm，宽度为45mm，分割符的直径为10mm(实际上，每个字符是剧中分布在一个高位90mm，宽为45mm的矩形区域。)

　　D.字符和字符之间或字符和分割符之间的距离为12mm;

　　E.使馆牌照的间隔符在第4和第5个字符之间，其余的车牌的间隔符在第2个和第3个字符之间。由于使馆牌照出现的概率很小，将之视为小型车牌照一种变形情况，不单独处理，后面提出的车牌格式均值后一种格式情况;

　　F.从左到右，车牌中每一位的可能字符如下：第1位，30个省份的简称和“使”字，共有31个字符(暂时不考虑军警车);第2位，除去字母“1”之外的25个英文大写字母;第3位，除去字母“1”和字母“0”之外的24个英文大写字母和10个数字，共有34个字符;第4~6位，10个数字字符;第7位，10个数字字符和“领”“学”“试”“境”，共有14个字符。字符总数共有70个。

　　G.观测和分析车牌外形特点，无论哪种车牌，外轮廓都有一个宽度不大的轮廓线，轮廓线的颜色和字符颜色一致，与背景的亮度差异很大。现实环境下，车牌有时安装后，车辆厂商的商标会遮挡牌照外轮廓线，但商标本身又是一个轮廓线，其亮度与背景的亮度差异也很大，同样可以利用之。

　　3、车牌特征分析结论：

　　首先，结合车牌分析结论，利用其中的特征4、5、6点可以构造牌照字符的格式模型，这个模型在其后的用来指导牌照定位后、字符识别前的字符分割。结合GA36-92标准，牌照图像的实际大小可能随着CCD摄像头采集的时机不同而产生一定的缩放，但是总体比例不会发生大的变化。设第1个字符中心和第2个字符的中心间距为一个长度单位，以第1个字符中心为原点，那么非使馆车牌的其余字符中心的横向位置应分别为：1，2.39，3.39，4.39，5.39和6.39，字符的宽度同样为0.79。其次，利用分析结论7，可以利用字符在牌照的排列缩小候选字符的集合规模，加快识别速度或进行识别后结果的纠正判别。如果不知道字符在牌照中的排列位置，那么每个位置的候选字符可以达到70个，如果知道了它的位置，那么该位置的候选字符至多有34个，尤其是对牌照的第4、5、6位，候选字符只有10个数字。

　　4、原始图像预处理

　　由于CCD摄像头采集图像以BMP位图图像格式存储到微机，为了便于车辆的定位与分割和车辆字符的识别，原始图像应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辨的牌照图像。但由于系统的图像采集部分工作于开放的户外环境，加之车牌的整洁度、自然光照条件、车辆行驶速度等因素的影响，车辆图像可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图像进行识别前的预处理。

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