In this thesis, a new algorithm for automatic vehicle identification has beenproposed. Identification is made by license plate recognition (LPR) algorithm.License plate recognition is a form of automatic vehicle identification and is analgorithm that identifies the vehicle by recognizing the license plate automatically. Inthis study, a simple but effective algorithm is presented for vehicle?s license platerecognition system.There are some other methods to identify the vehicles such as bar code-basedidentification systems, radio-frequency identification systems. In bar code-basedidentification and radio-frequency identification systems, the methods requireexternal components installed on vehicles for automated identification. On the otherhand, license plate recognition technology identifies the vehicle using only its licenseplate. Since every vehicle carries a unique license plate, no external cards, tags ortransmitters need to be recognizable. Due to this reason, license plate recognitionalgorithm is the most powerful and useful technique for automatic vehicleidentification.The proposed algorithm consists of three major parts: Extraction of plateregion, segmentation of plate characters and recognition of plate characters. Forextracting the plate region, edge detection algorithms and smearing algorithms areused. In segmentation part, smearing algorithms, filtering and some morphologicalalgorithms are used. And finally statistical based template matching is used forrecognition of plate characters.This algorithm operates on inactive real images and the system is designed for theidentification of Turkish license plates. The necessary codes for the proposed algorithm werewritten in Matlab software. To see the overall performance, the proposed algorithm has beentested over a large number of images. The images were taken on different time periods of theday and also these test images were taken under various illumination conditions. And it wasobtained that %97.6 success rate for the extraction of plate region, %96 success rate for thesegmentation of the characters and %98.8 accuracy rate for the recognition of plate characters,giving the overall system performance as %92.57 recognition rate.Moreover, some image processing techniques that have been used for license platerecognition were presented in this thesis. And the advantages and the use of these techniqueshave been explained.

Bu tezde, otomatik araç tespitinde kullanılan yeni bir algoritmaönerilmektedir. Araç tespiti, plaka tanıma algoritması ile yapılır. Plaka tanımaalgoritması otomatik araç tespitinde kullanılan yöntemlerden bir tanesidir ve araçları,plakalarını otomatik olarak tanıyarak tespit eden bir algoritmadır. Bu çalışmada, basitfakat etkili bir tanıma algoritması sunulmuştur.Araçların tespiti için barkod tabanlı veya radyo frekansı ile çalışandaha farklı metodlar vardır. Bu metodların kullanıldığı sistemlerde, otomatik araçtespiti için araçlara yerleştirilmiş harici bir elemana ihtiyaç vardır. Bununla birlikte,plaka tanıma algoritması aracı sadece plakasını kullanarak tespit eder. Her araçkendine ait özel bir plaka taşıdığı için, tanınma için harici bir elemana, ek bir parçayayada vericiye ihtiyaç yoktur. Bu nedenden dolayı plaka tanıma algoritması, araçlarınotomatik tespiti için en etkili ve kullanışlı tekniktir.Çalışmada önerilen algoritma üç temel bölümden oluşmaktadır : Plakabölgesinin çıkartılması, plaka karakterlerin ayrıştırılması ve plaka karakterlerinintanınması. Plaka bölgesi çıkartılırken, kenar belirleme, lekeleme algoritmalarıkullanılmıştır. Ayrıştırma bölümünde, lekeleme, filtreleme ve bazı morfolojikalgoritmalar kullanılmaktadır. Ve plaka karakterlerinin tanınması için istatikseltemellli şablon eşleştirme kullanılmıştır.Bu sistem duran araç görüntüleri üzerinde çalışmaktadır ve sistem Türk araçplakalarının tespiti için tasarlanmıştır. Önerilen algoritma için gerekli olan kodlar Matlabprogramı ile yazılmıştır. Sistemin performansını tam olarak görebilmek için, önerilenalgoritma çok miktarda görüntü ile test edilmiştir. Kullanılan görüntüler günün değişik zamanperiyotlarında ve farklı aydınlanma durumlarında çekilmiştir. Ve plaka bölgesininçıkartılmasında %97.6 başarı oranı, plaka karakterlerin ayrıştırılması için %96 ve plakakarakterlerinin tanınmasında %98.8 doğruluk oranı, ve sistemin bütünü için %92.57 tanımaoranı elde edilmiştir.Bu tezde ayrıca plaka tanıma algoritmasında kullanılan bazı görüntü işleme tekniklerisunulmuştur ve bu tekniklerin avantajları ve kullanımları açıklanmıştır.