信息记录材料2022年12月第23卷第12期42论著0引言车牌识别在车辆定位、高速公路自动化监管以及公路收费站等方面广泛应用，提高了智慧交通的管理效率。随着经济发展和人民生活水平提高，越来越多的人使用汽车作为出行工具，这使得汽车数量迅速增加，从而给交通管理带来了巨大压力。为了规范车辆行驶以及合理引导车流，对车辆精准识别尤为重要。车牌号作为汽车的“身份证号”，对于车辆的识别主要是对车牌号的识别，因此采用何种技术识别车辆已成为相关部门和企业所关注的热点问题。本文分析了当前车牌识别的主流方法，在此基础上将车牌识别处理过程分为车牌图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别4个步骤，并搭建了车牌识别系统。1图像预处理1.1图像灰度化车辆图片样本一般是包含大量颜色数据的彩色图像，虽然在人眼看来色彩丰富，但在机器处理时由于含有多余颜色数据而降低处理效率。在图像中，每个像素点RGB值可能都不同，当R=G=B=Gray时，Gray的值为灰度值，灰度化就是把图像中的所有像素值的RGB值统一转化为灰度值[1]。将彩色图像转换为灰度图主要有三种计算方法，分别是平均值法、加权平均值法和最大值法[2]。采用加权平均值法将图像灰度化，图像灰度化效果对比图如图1所示。图1车辆灰度化对比效果图1.2图像增强与去噪由于图像经过灰度化处理而失去颜色，图像中的车牌区域在图像中不突出，若采集的图片是昏暗或明亮环境，会影响后续的车牌定位效果，故要使用图像增强技术，提高车牌区域的对比度，减弱干扰信息。为了尽可能地降低噪声，要对图像做平滑处理。一般来说，车牌内容大部分都在图像的高频区域，而此区域也存在一些高频干扰，且噪声的频率与特征信息的频率不同，使用低通滤波器将车牌内容与其他噪声频率区分开，减少车牌区域内非车牌信息的噪声[3-4]。图像增强与去噪后的效果图如图2所示。图2去噪后的增强图基于计算机视觉的车牌识别系统方法研究陈子言1，丁杨军2（1武汉东湖学院湖北武汉430212）（2南京审计大学江苏南京211815）【摘要】针对现实场景中车辆运动模糊、车牌倾斜、自然光照以及阴雨天气等环境影响导致的识别精度低问题，本文设计并实现了一种基于计算机视觉的车牌识别系统。该系统对采集的车牌图像进行灰度化、边缘检测和二值化等预处理，减小定位难度；通过图像识别处理算法进行车牌定位、字符分割和字符识别。经实验验证，车牌识别系统字符识别准确率为94.98%，在识别准确率方面达到了符合预期的表现，基本满足了日...
