一、項目背景及可行性分析
　　2.1 項目背景及技術難點
　　項目名稱：智能交通：汽車車牌定位識別；
　　項目內容：本項目是在FPGA前端實時完成圖像采集、預處理、車牌定位和字符分割以及數據傳輸工作，在后端完成車牌字符識別工作。FPGA接收采集的實時圖像，在內部采用流水線方式依次完成圖像預處理、車牌定位和車牌字符分割工作，最后通過高速USB端口將已分割字符傳輸到后端進行字符識別。其中，圖像采集和數據傳輸是通過EDK內嵌的MicroBlaze內核控制實現的，這簡化了FPGA內部控制電路；而FPGA內部信號處理電路采用的流水線方式，大大提高了系統實時處理視頻幀的能力。
　　技術難點：（1）車牌自身特征的多樣性及外界環境的不確定性導致的定位識別不準確；（2）圖像處理算法的較高計算復雜度導致的實時性不滿足。
　　2.2 關鍵技術及創新點
　　算法：采用了一種基于邊緣檢測和區域搜索的車牌定位算法，該算法直觀且運算量小，利于硬件實現；
　　電路實現：FPGA內部采用流水線方式依次完成圖像處理、車牌定位和字符分割三部分工作，極大地提高了對視頻流的實時處理能力；
　　嵌入式控制：采用Xilinx EDK內嵌的MicroBlaze軟核控制完成圖像采集和數據傳輸工作，簡化了FPGA內部的控制電路。
　　2.3 性能指標及可行性分析
　　設定的性能指標：我國電視視頻標準采用PAL制，其幀頻為 25，因此設定本系統所需達到的處理速度為25幀/秒，并可以將字符分割信息通過USB端口上傳至PC機或其它設備。
　　可行性分析：本方案已經過MATLAB仿真，結果表明可以有效進行車牌的定位、分割和識別。在保證車牌識別效果的前提下，通過對算法結構進行改進，結合流水線方式的FPGA實現，可以達到實時性要求。另外，本小組成員均有豐富的FPGA設計功底和扎實的信號處理理論知識，有能力保證順利完成交付該項目。
　　二、軟件設計方案概述
　　汽車車牌識別系統一般分為三個部分，即車牌區域定位、車牌字符分割和車牌字符識別。為了突出圖像的有用特征，通常在車牌定位之前需要對所拍攝圖像進行預處理，以達到更好的定位效果。圖3—1為本項目所設計軟件方案流程圖，其中車牌區域定位部分設計采用了一種基于邊緣檢測和區域搜索的車牌定位分割算法，其仿真結果見附錄。
　　
　　圖3—1 軟件設計方案流程圖
　　3.1 圖像預處理
　　在車牌定位之前對攝像機所拍攝圖像進行預處理，是指突出圖像中的有用信息，抑制可能對后續步驟產生不利影響的無效信息，以達到減小運算復雜度、提高識別效果的目的。圖像預處理主要包括圖像灰度化、去噪和灰度拉伸三部分。
　　3.1.1 RGB2Gray
　　攝像機所拍攝的圖像一般為RGB彩色圖像，每個像素包括R、G、B三種顏色分量，每個顏色分量用8 bit表示，即24 bit表示一個像素。而灰度圖像是指只包含亮度分量的圖像，每個像素用8 bit表示，亮度值量化為256級。對于車牌識別，灰度圖像足以滿足要求，且相對于RGB圖像具有計算復雜度低、所需存儲空間小的優點。因此，可以把RGB彩色圖像轉換為灰度圖像，計算公式為Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B。