设计的系统要求先采集车牌信息，然后从汽车图像的图片中，利用数字图像处理和一些相关算法，准确、快速地识别出车牌。总体设计流程图如下：

图1 总体设计流程图

本课题着重研究和解决以下几个方面：

1、输入图像

由于所拍摄的车辆图像受到天气，光照,观察点输等因素的影响，再加上车牌老化污损、陈旧褪色，这些都可能使车牌图像产生对比度不足，图像细节分辨不清，车牌字符部分不突出的弊端。而且，对高速行进中的汽车拍摄的图像往往产生模糊、扭曲、变形等现象。因此需要对图像进行预处理，以便得到比较清晰的图像。

2、图像预处理

图像预处理过程需要把图像转换成利于定位的二值化图像。这就需要经过图像灰度化、图像去噪、边缘提取、二值化等操作。

3、车牌定位

车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断车牌，可以根据车牌自身固有的特征，将车牌区域从整幅车牌图像中分割出来。但是对不同国家而言，这些特征是不同的。

为了提高定位速度，可以采用二次定位的算法。

4、字符分割

字符的分割要能够准确地定位字符边界， 这才使能 车牌内的所有字符

提取出来，达到识别的要求。

5、字符识别

应用模板匹配的算法来实现字符的识别，而且要求能准确地识别车牌。匹配算法一般包括归一化，粗分类，和识别字符三部分

课题的具体实行方案：

1)首先通过研究图像识别技术这一理论知识以及模式识别的原理过程自定义一套相应的识别算法。

2)然后通过编写vb语言来设计图像识别软件，主要是软件界面及相应识别代码。

3)其次是采集车牌图像并对图像进行归一化处理和其他必要的预处理，将图片编辑为20*20的图片。

4)最后通过软件实现识别车牌图像中的数字与字母。

课题进度及预期效果：

目前课题已进行到编写图像识别软件的初级阶段，主要是软件界面设计，力求界面简洁明了，设计按预期计划进行。