車牌識別系統的基本工作原理及流程。車牌識別就是依次實現汽車圖像的車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識別算法的過程。車牌定位就是把車牌圖像從含有汽車和背景的圖像中提取出來，其輸入的是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。車牌的字符分割就是通過對車牌圖像的預處理、幾何校正等把字符從車牌圖像中分割出來，分成一個個獨立的字符，其輸入是車牌定位后得到的車牌圖像，輸出是經過預處理、幾何校正等后得到的一組單個的字符圖像，并得到各個字符的點陣數據。字符識別是依次從單個字符點陣數據中提取字符特征數據，并給出識別結果。

車牌識別系統的關鍵技術及算法。邊緣檢測：邊緣檢測的方法是考察圖像的像素在某個領域內灰度的變化情況，標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像的邊緣檢測能夠大幅度地減少數據量，并且剔除不相關的信息，保存圖像重要的結構屬性。在實際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導數進行邊緣檢測，雖然，在原理上，可以用更高階的導數，但是，因為噪聲的影響，在純粹二階導數操作中就會出現對噪聲敏感的現象，三階以上的導數信息往往失去了應用價值。此外，二階導數還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導數可能找不到邊界，此時二階導數就能提供很有用的信息。為了減少二階導數對噪聲敏感，解決的辦法是先對圖像進行平滑濾波，消除部分噪聲，再進行邊緣檢測。

車牌識別系統的關鍵技術及算法。車牌字符識別算法的研究。基于模板匹配的字符識別算法一般的圖像匹配技術是利用已知的模板和某種算法對識別圖像進行匹配計算，從而判斷圖像中是否含有該模板的信息和獲取坐標，車牌的字符匹配就是這種匹配技術。即車牌字符匹配的實現方式是計算輸入模式的車牌字符與樣本之間的相似性，取相似性1大的樣本為輸入樣本所屬的類別。

車牌識別系統的關鍵技術及算法。車牌字符識別算法的研究。基于模板匹配的字符識別算法該算法的步驟是，首先建立模板庫，將待識別的字符進行二值化并將其歸1一化操作，然后作為輸入模式的字符與所有的模板進行匹配，后選擇1佳匹配作為結果。算法的優點是，在預處理后的圖片質量較高、車牌的傾斜程度較低、車牌的紋理特征清晰的情況下，這種算法識別的準確率較高，但是對字符細節信息的忽略導致了在識別相似字符時容易出錯。