圖像預處理模塊：是指車牌識別系統(tǒng)對所拍攝的汽車圖像進行灰度化和邊緣檢測處理。在自然條件下外界太陽光照往往不均勻，光線強度也是不斷變化的，特別是有chao速情況，在此條件下，被攝像機拍攝到的汽車圖像往往是不清晰甚至是模糊的，為了得到清晰的圖像此時須要對車輛圖像其進行圖像增強處理；除了光照和光線的影響之外，電子器件和外界環(huán)境所帶來的噪聲干擾也會造成車輛圖像清晰度的下降，因此除了對圖像進行圖像增強處理外還需對原始車輛圖像進行降噪處理。該系統(tǒng)將獲得的機動車所有的圖像實行串連處理后，會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲空間少，而且操作更加便捷。

車牌定位是指在經(jīng)過圖像預處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區(qū)域，而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設計所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來，為下一步的字符識別操作做準備。車牌圖像處理后的灰度圖是一個水平度很高的矩形圖樣，在預處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測操作來對圖像進行分割。車牌的組成在我國都是一樣的，由各地的省會簡稱、24個英文字母以及10個阿拉伯數(shù)字組成的。車牌定位和分割的精準度將直接影響到終的字符識別的好壞。

目前針對車牌識別系統(tǒng)的研究主要可分為基于嵌入式平臺和基于PC機平臺兩種研究方向。傳統(tǒng)的基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)除在在信息處理應用實時性方面難以滿足人們的日常需求， 同時，在網(wǎng)絡管理應用方面也存在帶寬的壓力，信息采集終端方面的成本也過高。車牌識別系統(tǒng)的各功能組成部分是該文研究的主要內(nèi)容，詳細內(nèi)容如下?？梢?，在實際交通管理應用中，基于PC機平臺的車牌識別系統(tǒng)具有很多限制與缺陷。鑒于傳統(tǒng)基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)存在的缺點和不足，本文提出了基于MCS-51單片機的車牌識別系統(tǒng)。

汽車牌照的識別定位：對汽車牌照范圍內(nèi)的定位是識別車牌整個過程中的重點，假若汽車牌照的定位出現(xiàn)偏差，會直接影響后面的字符分割及字符識別效果。我們將總結這些問題，并在適當?shù)臅r候與供應商捷順科技進行溝通，以尋求解決方案。汽車牌照定位的關鍵點為紋理特征的分析定位方法，該方法在經(jīng)過預處理之后對灰度圖像進行掃描，經(jīng)過掃描后斷定包含汽車牌照的線段的待選區(qū)域，后確定此范圍內(nèi)的起始坐標和坐標高度以及列坐標和坐標的寬度，從而判斷出整個汽車牌照的區(qū)域，這就完成了對圖像中的全部汽車牌照實現(xiàn)了定位。