张松兰

（芜湖职业技术学院 电气与自动化学院，安徽 芜湖 241006）

随着城市化进程的不断推进，汽车保有量也在急剧增加，截至2019年6月，全国机动车保有量达3.4亿辆［1］。如此众多的汽车对城市道路交通和高速公路系统都会造成巨大的交通压力，对交通车辆的高效管理已成为交通行业和城市建设关注的问题，因此，建设智慧城市和智能交通系统已成为城市发展的主流方向。而车牌自动识别系统是智能交通系统的核心环节，在高速公路交通管理和城市道路交通管理等方面占据着非常重要的地位。

车牌自动识别系统［2-3］包括车牌图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别等4个典型的环节。系统首先由采集监控设备采集到含有车牌信息的图像，经计算机图像处理定位到汽车车牌，然后由车牌分割技术将车牌上的字符分离出一个个独立的模块图像，最后运用模式识别技术判断汽车车牌的具体字符信息，并合成一个完整的车牌号码。本文以常用的民用车牌为研究对象，借助MATLAB平台设计出车牌识别系统。

1 车牌图像预处理

1.1 原始图像

在图像采集过程中，由于受天气和光线等多种因素的影响，常采用较高分辨率的摄像设备来提高图像的质量，高分辨率的图像给系统识别带来了存储和运算速度方面的压力［4-5］。本文取图1作为车牌自动识别系统的原始图像。

图1 原始图像

1.2 边缘检测

图像处理和计算机视觉中常用边缘检测来提取图像的特征，边缘检测利用图像中某一局部像素灰度有显著变化的区域来体现图像中的边界。……