基于模板匹配的车牌图像字符识别算法设计开题报告

全文总字数：1554字

1. 研究目的与意义

车牌识别（license plate recognition，lpr）是智能交通、安防监控领域的热点问题。

它的主要任务是分析和处理社区到的复杂背景下的车辆图像，定位分割牌照，最后自动识别汽车牌照上的字符，车牌识别是利用车辆牌照的唯一性来识别和统计车辆，它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统。

在现代交通发展中车牌识别系统是通过采用计算机实时识别车辆，就可以在无需为车辆添加装其他特殊装置的情况下，实现对车辆的自 动监控和管理，既节省了资金，又提高了 交通系统的车辆监控和管理的自动化程度。

2. 国内外研究现状分析

从20世纪90年代初，国外就已经开始了对汽车牌照识别的研究。

现在一些实用的车牌识别技术已经开始用于各种车牌监控场所，如以色列的hi-tech solutions公司、zamir公司，新加坡的optasla公司都研制出了较为成熟的车牌识别系统。

我国的车牌识别研究也取得了相当的成果，许多识别算法也已经应用于实践当中。

3. 研究的基本内容与计划

车牌识别主要包括车牌检测、字符分割、字符识别三个步骤。

具体过程如下：首先，利用车牌检测技术从图像中提出车牌区域并对其进行倾斜校正，然后，通过字符分割技术将车牌中的字符（包括汉字、字母和数字等）给逐个提取出来，最后，对提取出的字符进行识别，转换为文本存入数据库或直接显示出来。

字符识别是车牌识别系统的第三步。

4. 研究创新点

针对模板匹配字符识别算法中的特征提取，提出了将字符按照九宫格的方式划分，然后在每一区域分别进行特征提取的算法，提高了识别准确率。