本论文题目为变造车牌图像的特征分析与识别研究。“变造”,是指非修改权利人,通过涂改、挖补、拼接等手段改变相关文件物品的真实内容,扭曲事实真相,冒充原件的真实内容。变造车牌图像将伪造车牌磁铁粘附在原车牌对原车牌数字、字母进行篡改,违法者以此来逃避违章等行为。本课题借助数字图像处理技术,对变造车牌图像进行识别。变造车牌图像的识别由:图像预处理、图像特征提取、分类识别三个主要部分构成。针对变造车牌图像预处理部分,分析对比了几种图像去噪与图像增强算法,根据变造车牌图像识别的需求,需要对图像的细节特征尽量保留,使用双边滤波对图像进行去噪,图像的增强采用直方图增强算法。针对变造车牌图像的特征提取部分,分别从图像的全局特征与局部特征展开研究。在颜色特征的提取上,根据变造车牌图像篡改部分与其他区域之间颜色饱和度不同的这个特点,将图像转换到HSV颜色空间,提取了图像的S通道下直方图灰度差以及三个颜色矩作为图像颜色特征,在颜色特征提取的同时,还对样本车牌图像进行了边界直方图、SIFT特征描述子、以及颜色与边界混合特征进行了提取,通过不同的特征数据,综合对比识别准确率。针对变造车牌图像的识别部分,分析了三种模式识别算法包括BP神经网络、欧式距离、以及支持向量机,针对本实验样本数量小,以及二分类的特点选取了SVM作为特征分类器。通过每种特征数据与不同的核函数进行组合识别,验证不同核函数的识别准确率,并对实验结果进行了汇总。