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毕业论文课题相关文献综述
信息化理念已经被大众所熟悉，现在的人类越来越趋向于一种有力的、简洁的、准确无误的信息交流手段。在人们的日常生活中，接收到的大多数信息都是基于图像的形式传递的，尤其是在互联网图书馆等一些新科技技术手段出现后，使基于图像的信息识别技术有着广泛的应用前景和重要的研究价值。基于图像的牌照识别就是一个典型的针对含有字符图像的识别技术。
汽车的牌照等同于汽车的身份证，是在公众场合对汽车进行认证的唯一凭证。如果研制出在公众场合能快速准确识别汽车牌照的系统，将是一件非常有意义的工作，并将极大的提高汽车的安全管理水平。
牌照本身处于一个非常复杂的识别环境系统中，不论是汽车车体还是汽车周围背景都会干扰牌照的识别。而且识别现场的光照、光线和天气因素也会对牌照识别产生较大影响。因而牌照识别系统的算法必须具有比较强的干扰能力。此系统就是基于Visual C 的牌照识别系统。
对牌照识别系统的研究，国外起步比较早，20世纪80年代就有大量的相关研究，取得成果当然也比较多。国内的研究虽然起步比较晚，热度却非常高，在很短的时间内就取得了大量的研究成果。
牌照识别系统主要分为三个模块，分别是牌照定位、牌照字符分割和牌照字符识别，其中的难点就是对牌照的准确定位。
牌照识别系统的第一个模块是牌照定位，国内的牌照比国外的牌照要简单许多，由指定部门制作，车号多数都是长方形单排的，牌照的形状、颜色、安装位置都基本不变。据文献记载，国内的牌照定位算法比较丰富，有以下几种：基于彩色图像信息的算法、基于灰度聚类的算法、基于纹理特征的算法、基于边缘检测的算法等等。这些算法都是通过在汽车图像中找到符合汽车牌照的特征区域进行拍照定位的。思路虽然都是可行的，但也存在一些问题。基于彩色图像信息的算法虽然性能不错，但是运算量太大，不能满足系统实时的问题；基于灰度聚类的算法单单考虑了图像的灰度问题，忽略了颜色信息，很难解决图像的定位问题；基于纹理特征的算法也同样难以解决图像的定位问题；基于边缘检测的算法要求图像的连续性要好，但实际拍摄的牌照边框很多都不是连续的。
牌照识别系统的第二个模块是牌照字符分割。牌照的字符分割算法据相关文献记载，有以下两个比较成熟的算法：第一个是针对牌照字符区进行纵向投影，投影区形成将形成比较明显的波峰波谷区；第二个是根据投影区的波峰波谷进行牌照字符的分割。牌照分割有一个难点问题要解决就是牌照自身的倾斜问题，需要对倾斜进行校正，否则将加大分割难度，甚至造成无法分割。
牌照识别系统的第三个模块是牌照字符识别，牌照字符识别虽然与光学字符识别相同，虽然它的字符集小，但是字符模糊，受环境影响大。目前对牌照的字符识别，目前常用的方法是基于模版匹配和基于神经网络的方法。基于神经网络的方法有较大的容错能力，但需要提取大量特征，识别速度比较慢。基于模版匹配的方法，速度比较快。
参考文献
[1] 谢凤英，赵丹培. Visual C 数字图像处理. 北京：中国电力出版社，2008.
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