本文對傳統的以通用數字信號處理器（dsp）為核心的車牌識別系統進行了改進，介紹了一種新的基于fpga車牌識別系統。該系統主要通過攝像頭采集汽車車牌圖像，經過fpga核心處理器對圖像進行處理，識別出車牌號，并通過 lcd 顯示。經過調試運行，該系統實現了車牌識別的功能，可運用于工程實踐。

　　智能交通系統已成為當前交通管理發展的重要方向，而車輛牌照識別是計算機視覺與模式識別在智能交通領域應用的重要研究課題之一，有著廣泛的實際應用前景［1］。傳統的車輛牌照識別大多以pc平臺上的純軟件算法或dsp處理器為核心來實現。由pc機構建的系統非小型化，在系統實時性的方面存在不足，主要用于前期算法的研究;而以通用的數字信號處理器（dsp）為核心的車牌識別系統外圍電路設計復雜，開發調試困難，系統的可擴展性和升級性較差。本文所構建的車牌字符系統基于fpga平臺，具有并行運算能力強、接口邏輯豐富等特性，為構建實時、便攜的車牌字符識別系統提供了一種有效、可行的解決方案。

　　1 系統概述

　　系統的整體設計流程如下圖1所示。

　　本系統主要采用xilinx公司的virtex-2 pro開發板為實驗平臺，根據該系統實現的功能，將系統劃分為硬、軟件兩部分，硬件部分包括車牌采集和a/d轉換、車牌預處理等;軟件部分主要是在spartan-3e fpga上使用microblaze軟核系統開發，并使用多模板匹配算法對車牌進行識別，最后識別結果在lcd上顯示。

　　2 系統硬件方案設計

? ? ? ?本系統主要由ccd攝像頭、圖像采集板、xc2vp30芯片、xccace 芯片、以及lcd 顯示器等組成。

　　系統的工作原理是：由攝像機輸出的模擬視頻信號通過圖像采集板進行模數轉換以及轉換成相應圖像格式進行存儲，然后從存儲器中將信號送至xc2vp30 芯片進行車牌圖像處理，最終在 lcd 上以文本的形式顯示出由攝像頭拍攝的車牌號碼。

　　3 軟件算法設計與實現

　　通過車牌軟件算法的研究，并運用計算機仿真及fpga集成開發環境ise編程實現車牌識別功能。

　　3.1 車牌定位技術

　　車牌定位是車牌識別技術的核心技術，本文所采用的車牌定位方法流程圖如圖3所示。

　　車牌定位算法步驟如下：（1）輸入采集到的彩色圖片（2）把彩色圖片轉化為256色灰度級的dib位圖灰度圖像（3）用基于空間分布的最大類間二值化方法將灰度圖像二值化（4）對二值化圖像進行中值濾波處理（5）采用邊緣檢測算子來實現車牌區域和背景的分離（6）對處理后的圖像進行逐行逐列掃描，確定車牌的上下左右邊界，并返回車牌所在位置，若不存在車牌則返回失敗。

　　3.1.1 圖像的灰度化

　　在車牌識別技術中將圖像進行灰度化處理，不僅不會大量損失車牌信息，并且由于灰度圖像包含的信息量比彩色圖像要小得多，處理起來也不必考慮車牌顏色不同的情況，既簡化了處理過程又不會影響識別精度。

　　灰度化圖像可根據以下公式進行［2］： v= r×0.3+g×0.6+b×0.1 式中 r、g、b 分別是讀取的紅、綠、藍的分量值，v 是計算出的每個像素的灰度值。然后，將像素的 r、g、b 三分量的值都設為 v 重新寫回內存，實現彩色圖像向灰度圖像（如圖4所示）的轉化。