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　　　　　圖像處理(image processing)，用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機(jī)、攝像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過拍攝得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的一般包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。 常見的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等，目前是正在逐漸興起的技術(shù)。

2　　　1世紀(jì)是一個(gè)充滿信息的時(shí)代，圖像作為人類感知世界的視覺基礎(chǔ)，是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。數(shù)字圖像處理[9]，即用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行處理，其發(fā)展歷史并不長。數(shù)字圖像處理技術(shù)源于20世紀(jì)20年代，當(dāng)時(shí)通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，采用了數(shù)字壓縮技術(shù)。首先數(shù)字圖像處理技術(shù)可以幫助人們更客觀、準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)世界，人的視覺系統(tǒng)可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識(shí)別上千種顏色，但很多情況下，圖像對于人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強(qiáng)技術(shù)，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

　　數(shù)字圖像處理的目的

　　(1)提高圖像的視覺感官質(zhì)量，產(chǎn)生更適合人類視覺觀察和識(shí)別的圖像。如進(jìn)行圖像的亮度、彩色變換，增強(qiáng)、圖像進(jìn)行幾何變換等，以改善圖像的質(zhì)量。

　　(2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，為計(jì)算機(jī)分析圖像提供便利。提取的特征可以包括很多方面，如灰度/顏色特性、邊界/區(qū)域特性，紋理特性，形狀/拓?fù)涮匦砸约瓣P(guān)系結(jié)構(gòu)等。

　　(3)利用對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行變換、編碼和壓縮,來提高信息傳輸效率，減少圖像信息存貯容量。圖像和視頻信息量很大，常常需要對這類數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的壓縮。

　　(4)利用圖形圖像方面的技術(shù)與方法，幫助人們理解和分析數(shù)據(jù)，即信息可視化。

　　(5)信息安全的范圍很廣,大到國家軍事政治,小到個(gè)人信息的泄露等。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)可以對其進(jìn)行監(jiān)控和鑒別。

　　在計(jì)算機(jī)中，按照顏色和灰度的多少可以將圖像分為二值圖像、灰度圖像、索引圖像和真彩色RGB圖像四種基本類型。大多數(shù)圖像處理軟件都支持這四種類型的圖像。

　　車牌號碼是車輛的“身份”標(biāo)識(shí)，每輛汽車都有唯一對應(yīng)的車牌號碼，車牌識(shí)別系統(tǒng)可以自動(dòng)的對車輛車牌識(shí)別登記，管理方便快捷，目前已成為識(shí)別車輛身份的重要手段，廣泛的應(yīng)用在以下三個(gè)領(lǐng)域

上海鐵路局集團(tuán)

　　車牌識(shí)別在停車場中的應(yīng)用已十分廣泛，通過對進(jìn)出車輛牌照號碼的識(shí)別記錄，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)管理，節(jié)省人力成本、提高效率。也是免取卡停車場系統(tǒng)的重要一環(huán)，當(dāng)有車輛駛?cè)霑r(shí)，車牌是被系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)判斷車輛是否為停車場用戶，如果的停車場固定用戶，道閘會(huì)自動(dòng)開啟，車輛駛?cè)搿Ｈ绻桥R時(shí)用戶，系統(tǒng)則會(huì)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，智能化高、十分方便。

原理

車輛檢測：可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式感知車輛的經(jīng)過，并觸發(fā)圖像采集抓拍。

圖像采集：通過高清攝像抓拍主機(jī)對通行車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。

預(yù)處理：噪聲過濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。