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车牌识别系统的基本工作原理及流程。车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是车牌图像。车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。

车牌识别系统的关键技术及算法。边缘检测：边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于模板匹配的字符识别算法一般的图像匹配技术是利用已知的模板和某种算法对识别图像进行匹配计算，从而判断图像中是否含有该模板的信息和获取坐标，车牌的字符匹配就是这种匹配技术。即车牌字符匹配的实现方式是计算输入模式的车牌字符与样本之间的相似性，取相似性1大的样本为输入样本所属的类别。

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于模板匹配的字符识别算法该算法的步骤是，首先建立模板库，将待识别的字符进行二值化并将其归1一化操作，然后作为输入模式的字符与所有的模板进行匹配，后选择1佳匹配作为结果。算法的优点是，在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下，这种算法识别的准确率较高，但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。