文 献 综 述

本课题旨在通过研究图像识别技术及识别原理，编写一套自定义识别算法，然后编写vb语言来设计图像识别软件，从而识别简单车牌图像中的文字。作为模式识别技术的一个重要分支，图像识别技术是较为困难的一个研究课题，它涉及图像处理、数字信号处理、模式识别、人工智能、信息论、计算机科学等学科，是一门综合性技术[1]。在信息处理、办公自动化、机器翻译、人工智能等高科技领域都有着重要的实用及理论意义[3]。

在信息化高度发达的今天，信息成为社会的基本媒介，图像识别技术可以说随处可见，已经成为人们生活中不可或缺的元素。其主要有图像采集、字符分割、字符识别几部分构成，有着良好的实用价值，目前主要常应用于复印打印、信息传送、各种图像识别系统、通信技术、电子技术、卫星侦察等等各方面，至于涉及到数学物理学方面则更为重要。

图像识别技术是模式识别技术中最常见应用的技术也是重要分支，本课题中的数字识别则是图像识别最简单的应用。图像识别是近20年来发展起来的一门新型技术科学，是具有挑战性的理论研究课题。图像识别所研究的领域十分广泛,它可以从医学图像中进行癌细胞的识别;可以从机械加工中识别出零部件;可以是从遥感图片中识别农作物、森林、湖泊和军事设施;可以是自导引小车中的路径识别;可以是邮政系统中自动分拣信函;可以识别违章行驶的汽车牌照;可以进行银行支票的识别等,图像识别是上述课题中的最基础、最重要的技术[2]。

近年来我国在以上图像识别技术方面取得更要成果，但与以美国为代表的西方发达国家相比，差距很大。图像识别现如今仍是国内外研究的重点与难点问题，虽然取得了一些重要进展，但与实用水平还有很大差距。

近些年来，车牌识别系统（LPR)已成为一门热门的技术[5]。交通状况直接关系到人的安全问题，自工业革命以来各国也致力于从根本上来解决交通路况问题，竞相研究各种新技术，把车辆，道路和使用者紧密结合起来，开创了智能交通系统ITS。ITS系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一LPR就是其重要的组成部分，起着无法替代的作用。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。

车牌号码作为汽车的唯一标识，因此我们可以通过它来获取汽车的信息，就如同通过人的指纹还证实某个人一样。因此LPR被广泛用于高速公路超速制动化管理系统、停车场管理系统、公路交通监控、城市十字路口的电子警察、居民区车辆管理系统等场合。然而汽车车牌识别容易受到如光照条件、拍摄位置和汽车行驶速度等诸多因素的影响，因此，车辆车牌识别系统应具有很高的识别率，并且应该满足实时性要求。

从20世纪90年代初，国外的研究人员就已经开始了对车牌识别的相关研究，其中有代表性的工作有：R．Parisi利用DSP和神经网络技术开发出了一套车牌识别系统[4]。Young Sung Soh 开发出一套实时车牌识别系统，该系统的车牌定位正确率可以达到99．2％。西方发达国家的自动识别系统已经进人了实用化阶段，全世界已有多家厂商推出此类产品，如新加坡Potasia公司IMPS(Integrated Multi#8212;Pass System)，以色列Hi-Tech公司推出的See／Car System 。下面是几种国外研制的系统：

(1)REAL#8212;TIME VEHICLE NUMBER PLATE

REC0GNITION该系统是一套便携式车牌识别设备，外部仅需要一个12V电源和一个摄象头。它只需车牌图象视频输入，而无须其他的触发引擎，能在各种天气情况下的白天和夜晚工作。