基于图像处理技术的模糊车牌识别系统设计文献综述

车牌识别作为智能交通系统中的重要组成部分，在交通管理、治安监控等领域发挥着至关重要的作用。

然而，在实际应用场景中，受光照变化、天气状况、拍摄角度等因素影响，采集到的车牌图像常出现模糊问题，给车牌识别带来了极大的挑战。

因此，研究基于图像处理技术的模糊车牌识别系统具有重要的现实意义。

本文首先介绍了车牌识别的概念、发展历程以及应用领域，并对模糊图像处理的相关技术进行了概述；接着，重点阐述了国内外在模糊车牌识别方面的研究现状，对不同方法的优缺点进行了分析比较；然后，详细介绍了基于图像处理技术的模糊车牌识别系统的设计方案，包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键模块，并对每个模块所采用的算法进行了详细说明；最后，对全文进行了总结，并展望了模糊车牌识别技术的发展趋势。

关键词：车牌识别；图像处理；模糊图像；特征提取；深度学习

#1.1车牌识别概述
车牌识别（LicensePlateRecognition，LPR）是指利用计算机视觉技术自动识别车辆牌照号码的过程，是智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）中的关键技术之一。

一个典型的车牌识别系统通常包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等模块。

#1.2模糊图像处理技术概述
模糊图像处理是指针对图像模糊问题，采用特定的算法改善图像质量，增强图像细节，提高图像清晰度的技术。

常见的模糊图像处理技术包括：
图像增强:通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，突出图像细节，提高图像的可视度。

去噪处理:通过滤波等方法去除图像中的噪声干扰，改善图像质量。