色彩变换在车牌定位中的应用研究开题报告

1. 研究目的与意义

随着城市交通的不断发展，机动车辆的日益增多，车辆的管理问题，停车拥堵问题，停车计费问题越发严重，对停车管理系统硬件，软件的要求越来越高，机械化和人工干预管理受到了严峻的挑战。

车牌识别及智能引导系统即是一个能节约这类问题的有效方案，而车牌定位捕捉技术则是此项系统的难点。

通常的车牌定位主要借助于车牌区域的纹理和边缘特征，并已得到广泛应用。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：1、从单帧视频图像入手，研究一种无关于运动信息且稳定的基于色彩变换的车牌定位算法。

2、研究相应的色彩空间变换方法，提取颜色不变特征。

3、以上述车检算法为基础，研究一种简单而高效的车牌定位抓捕技术。

3. 研究的方法与步骤

通常的车牌定位主要借助于车牌区域的纹理和边缘特征，随着交通路况和路边背景的日益复杂，上述方法的适用性正不断受到挑战。

相对于车辆种类的千差万别，车辆颜色主要包括蓝色、黄色和白色三种，且车牌颜色与车身对比明显，故而车牌区域占据车身的显著位置。

常用的车牌定位分割技术一般都是在灰度图象中进行处理，然后根据相应的判定条件得出一种阈值进行分割，这种处理模式没有利用到车牌区域的丰富彩色信息。

4. 参考文献

1、王卫等，基于颜色特征的车牌快速定位，计算机工程与应用，2006，42(1):226-2292、常巧红等，基于HSV色彩空间与数学形态学的车牌定位研究，图学学报，2013 4：159-1623、陈昌涛等，空间色彩分割在快速车牌定位中的应用，计算机应用研究，2010 ,27(8):3191-3193.4、郑成勇，一种RGB颜色空间中的车牌定位新方法，中国图像图形学报，2010 11:1623-1628.5、冈萨雷斯，数字图像处理（Matlab版），电子工业出版社，252-3206、 郭大波,陈礼民,卢朝阳,等.基于车牌底色识别的车牌定位方法[J].计算机工程与设计,2003,24(5):81-87.7、 LI H,LAVIN M A,LE MASTER R J.Fast Hough Transform A Hierarchical Approach [A].CVGIP[C].1986,36:139-161.8、M RAUS,L KREFT.Reading car license plates by the use of artificial neural networks[A].USA:IEEE Proceedings of the 1995 IEEE 38th Midwest Symposium on Circuits and Systems[C].NJ,1995,part 1(of 2):538-541. 9、MICHAEL W ROTH.Survey of Neural Network Technology for Automatic Target Recognition[J].IEEE Trans.Neural Networks,1990,1(1):28-43.10、E R LEE,P K KIM,H J.Kiutomatic recognition of a car license plate using color image processing[A].Proc of International Conference on Image Processing (ICIP94)(C).1994,12:301-305.

5. 计划与进度安排

2022.1.10-2022.2.28，查阅本课题相关资料，学习图像处理基本原理2022.3.1-2022.3.31，制定研究方案，确定技术路线2022.4.1-2022.4.30，算法研究与测试，记录实验数据2022.5.1-2022.5.31，整理实验数据，完成论文撰写