本文通過對數字圖像處理技術在智能交通領域對車牌識別起到的作用和存在問題的的分析，提出了相應的解決對策。大家在相關論文寫作時，可以參考這篇題目為“交通拍照識別系統中數字圖像處理技術的運用”的數字圖像處理論文。
原標題：數字圖像處理技術在智能交通中的應用
摘要：隨著當代電子信息技術的迅速發展，智能交通成為交通運輸領域重要的研究課題，圖像處理技術由于自身重要的理論和應用價值使得它在智能交通中的應用研究占有重要的地位。通過對數字圖像處理技術在智能交通領域對車牌識別起到的作用和存在問題的的分析，提出了相應的解決對策。
關鍵詞：智能交通；數字圖像處理；車牌識別；車輛的跟蹤與檢測
智能交通ITS（Intelligent Transport System） 最早出現在二十世紀九十年代初期，作為世界電子信息技術的前沿，將這項技術應用到交通管理中，實現了交通的智能化。ITS主要是將先進的電子技術、IT、AI、GIS影像等技術進行全面集成，建立起準確實時的地面交通系統。主要應用于APTIS（Advanced Public Traffic Infor-mation System）、APTS（Advanced Public TransportationSystems）、AVCS（Advanced Vehicle Control System）、CVO（Commercial Vehicle Operations）、ETC（electronicToll Collection）、EMS（Emergency Management System） 等方面。Intelligent Transport System有兩個由于面的含義，一是智能； 二是交通。交通技術的核心就是智能，智能技術源于電子通信、計算機與人工智能。在交通管理過程中借用當代的信息技術，對車輛道路進行全面的監控，實現交通的智能化管理。
一、數字圖像處理技術在智能交通領域中的作用
（ 一） 數字圖像處理技術的主要工作步驟
一是利用計算機和其他電子設備完成的，其主要內容包括圖像的采集與獲取、對采集的信息進行編碼與存儲、圖像的合成。合成之后對圖像進行繪制，并最終輸出，利用新技術對其進行恢復與重建。因此數字圖像處理的主要目的是： 首先，對圖像做灰度變化，保存有效信息，這種方法可以增強圖像可讀性，有利于原圖的恢復；其次，利用特殊手段對圖像中所包含的特殊且重要的信息進行提取，并詳細分析圖像中所包含的特征，這種方法主要是為了提取其中包含的特殊信息，對圖像進行分割識別； 其三，對獲取到的數據進行壓縮，并保持其特有的清晰度，方便圖像后期的傳送與保存。
（ 二） 數字圖像處理技術在車牌識別當中發揮的重要作用
車牌識別技術（LPR） 作為智能交通的重要管理策略，被廣泛應用在高速收費站、失竊車輛查找、停車場的車輛管理、監控車輛的違紀情況等方面，大大提高了工作效率，節省了人力資源。
數字圖像處理技術在智能交通領域中發揮著極大的作用，如監控車輛交通安全、統計交通擁堵情況等，最為出色的地方是車牌識別。數字圖像處理技術在智能交通方面有著不可忽視的作用，在智能交通領域的研究中占有一席之地。
一個完整的車牌識別過程，應該是先獲取到車牌的圖像，計算機設備對獲取到的圖片信息進行識別，然后對圖片進行預處理。根據獲取到的圖片信息，通過渡波、邊緣增強等辦法對其進行車牌定位。
二、我國拍照識別系統存在問題及原因
首先，我國的車牌組成比較復雜，由漢字、英文和阿拉伯數字共同構成。漢字的相似，對車牌識別的難度增加； 其次，我國車牌的顏色比較多，有白色、藍色、紅色等，識別起來比較麻煩； 第三，由于人為、道路、天氣等原因，使得車牌上粘有水漬、泥土之類的污漬，導致車牌模糊不清，難以識別； 第四，車牌格式繁多，如民用、軍用、公安警車、武警專用、外交車輛、特種車輛、消防專用、救護車等。民用車又分為多種，導致識別起來更加麻煩； 第五，車牌懸掛的地方不一致。要解決上述問題，必須提高圖像處理的算法，使得拍照識別系統更加有效。
三、應用數字圖像處理技術解決拍照識別系統存在問題的對策
（ 一） 車牌定位要從復雜的背景中提取出有價值的信息，并進行分割
因為自身不利因素的影響，所以增加了LPR對車牌定位的難度。良好的提取算法，是在保證有效信息不丟失的前提下，盡可能多的踢掉沒價值的信息，準確的將車牌信息給抽取出來。判斷算法是否精確，有以下三個方法： 其一，為了保證其實時性，必須要盡量減少算法； 其二，在復雜的環境下依然具有高度的定位效果，必須有一定的抗干擾性，第三，在保證有效信息不丟失的前提下，盡可能的多的踢掉沒價值的信息為提高圖像的質量奠定基礎。車牌具有紋理，顏色與形狀三個主要的特征。紋理主要是因為車牌的字符與車牌背景顏色的一個對比。顏色主要是由于汽車牌照的字符顏色與背景的組合，一般分為白字藍底 （ 民用轎車） ,黑字黃底 （ 大型汽車） ,白字黑底（ 使、領館汽車） ,黑字白底（ 警用汽車） 四種?，F階段車牌定位的處理辦法主要要兩種，一是灰度圖像處理，其主要優勢是速度快，內存少；二是基于彩色圖像處理，其主要優勢是彩色的圖像從視覺上極占優勢，尤其是隨著計算機的迅速發展，運行速度飛快，內存也隨之增大。而顏色也是車牌的主要區分模式，所以基于顏色的分割定位在當今的使用更為廣泛。
原標題：數字圖像處理技術在智能交通中的應用
摘要：隨著當代電子信息技術的迅速發展，智能交通成為交通運輸領域重要的研究課題，圖像處理技術由于自身重要的理論和應用價值使得它在智能交通中的應用研究占有重要的地位。通過對數字圖像處理技術在智能交通領域對車牌識別起到的作用和存在問題的的分析，提出了相應的解決對策。
關鍵詞：智能交通；數字圖像處理；車牌識別；車輛的跟蹤與檢測
智能交通ITS（Intelligent Transport System） 最早出現在二十世紀九十年代初期，作為世界電子信息技術的前沿，將這項技術應用到交通管理中，實現了交通的智能化。ITS主要是將先進的電子技術、IT、AI、GIS影像等技術進行全面集成，建立起準確實時的地面交通系統。主要應用于APTIS（Advanced Public Traffic Infor-mation System）、APTS（Advanced Public TransportationSystems）、AVCS（Advanced Vehicle Control System）、CVO（Commercial Vehicle Operations）、ETC（electronicToll Collection）、EMS（Emergency Management System） 等方面。Intelligent Transport System有兩個由于面的含義，一是智能； 二是交通。交通技術的核心就是智能，智能技術源于電子通信、計算機與人工智能。在交通管理過程中借用當代的信息技術，對車輛道路進行全面的監控，實現交通的智能化管理。
一、數字圖像處理技術在智能交通領域中的作用
（ 一） 數字圖像處理技術的主要工作步驟
一是利用計算機和其他電子設備完成的，其主要內容包括圖像的采集與獲取、對采集的信息進行編碼與存儲、圖像的合成。合成之后對圖像進行繪制，并最終輸出，利用新技術對其進行恢復與重建。因此數字圖像處理的主要目的是： 首先，對圖像做灰度變化，保存有效信息，這種方法可以增強圖像可讀性，有利于原圖的恢復；其次，利用特殊手段對圖像中所包含的特殊且重要的信息進行提取，并詳細分析圖像中所包含的特征，這種方法主要是為了提取其中包含的特殊信息，對圖像進行分割識別； 其三，對獲取到的數據進行壓縮，并保持其特有的清晰度，方便圖像后期的傳送與保存。
（ 二） 數字圖像處理技術在車牌識別當中發揮的重要作用
車牌識別技術（LPR） 作為智能交通的重要管理策略，被廣泛應用在高速收費站、失竊車輛查找、停車場的車輛管理、監控車輛的違紀情況等方面，大大提高了工作效率，節省了人力資源。
數字圖像處理技術在智能交通領域中發揮著極大的作用，如監控車輛交通安全、統計交通擁堵情況等，最為出色的地方是車牌識別。數字圖像處理技術在智能交通方面有著不可忽視的作用，在智能交通領域的研究中占有一席之地。
一個完整的車牌識別過程，應該是先獲取到車牌的圖像，計算機設備對獲取到的圖片信息進行識別，然后對圖片進行預處理。根據獲取到的圖片信息，通過渡波、邊緣增強等辦法對其進行車牌定位。
二、我國拍照識別系統存在問題及原因
首先，我國的車牌組成比較復雜，由漢字、英文和阿拉伯數字共同構成。漢字的相似，對車牌識別的難度增加； 其次，我國車牌的顏色比較多，有白色、藍色、紅色等，識別起來比較麻煩； 第三，由于人為、道路、天氣等原因，使得車牌上粘有水漬、泥土之類的污漬，導致車牌模糊不清，難以識別； 第四，車牌格式繁多，如民用、軍用、公安警車、武警專用、外交車輛、特種車輛、消防專用、救護車等。民用車又分為多種，導致識別起來更加麻煩； 第五，車牌懸掛的地方不一致。要解決上述問題，必須提高圖像處理的算法，使得拍照識別系統更加有效。
三、應用數字圖像處理技術解決拍照識別系統存在問題的對策
（ 一） 車牌定位要從復雜的背景中提取出有價值的信息，并進行分割
因為自身不利因素的影響，所以增加了LPR對車牌定位的難度。良好的提取算法，是在保證有效信息不丟失的前提下，盡可能多的踢掉沒價值的信息，準確的將車牌信息給抽取出來。判斷算法是否精確，有以下三個方法： 其一，為了保證其實時性，必須要盡量減少算法； 其二，在復雜的環境下依然具有高度的定位效果，必須有一定的抗干擾性，第三，在保證有效信息不丟失的前提下，盡可能的多的踢掉沒價值的信息為提高圖像的質量奠定基礎。車牌具有紋理，顏色與形狀三個主要的特征。紋理主要是因為車牌的字符與車牌背景顏色的一個對比。顏色主要是由于汽車牌照的字符顏色與背景的組合，一般分為白字藍底 （ 民用轎車） ,黑字黃底 （ 大型汽車） ,白字黑底（ 使、領館汽車） ,黑字白底（ 警用汽車） 四種?，F階段車牌定位的處理辦法主要要兩種，一是灰度圖像處理，其主要優勢是速度快，內存少；二是基于彩色圖像處理，其主要優勢是彩色的圖像從視覺上極占優勢，尤其是隨著計算機的迅速發展，運行速度飛快，內存也隨之增大。而顏色也是車牌的主要區分模式，所以基于顏色的分割定位在當今的使用更為廣泛。
