基于MATLAB的车牌图像辨识系统的设计开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着我国社会经济的发展，人们生活水平的提高，汽车的数量也越来越多。城市交通状况日益受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。针对此问题，人们运用新兴科技，相继研制开发出了各种智能交通监管系统。这些系统通过车辆检测装置提取来往车辆的相关交通数据，以达到监控、管理和指挥交通的目的。因此，智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题。而汽车车牌作为汽车的“身份证”，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视，并制定了一套严格的法律法规，对汽车车牌的制作、安装、维护都要求进行统一管理。

因此，车牌识别系统lprs（licenseplaterecognitionsystem）更是成为智能交通系统的一个重要组成部分，它在不影响汽车行驶状态的情况下，由车辆检测装置迅速准确地自动完成对车牌的定位与识别，从而极大地提高了交通系统的管理水平及管理效率。所以车牌识别系统的研究对于实现现代化智能交通管理有重要意义，它不仅可以应用于闯红灯、超速行驶、乱停乱放等违章抓拍，也可以应用于行驶时间统计、小区车辆管理、etc自动收费等便捷管理方面，而且在治安安防监控系统中也得到了广泛的应用，如治安关卡车牌识别、盗抢车辆通缉、刑事案件辅助侦破等。可见车牌识别系统的潜在市场应用价值极大，能够产生巨大的社会效益和经济效益。

早在20世纪80年代，便有一些零散的图像处理方法用于车牌识别，还没有形成完整的系统体系，一般采用简单的图像处理方法来解决某些具体问题，并且最终结果通常需要人工干预。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如a.s.johnson等提出车辆牌照的自动识别系统分为图像分割、特征提取、模板构造和字符识别四个部分。近年来，随着计算机视觉技术、图像处理技术的优化和matlab、labview等诸多软件平台的成熟，许多国内外学者都对车牌图像辨识系统进行了更为深入的研究，提出了基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的车牌定位方法，基于投影分析、连通域分析的字符分割方法，基于模板匹配、神经网络等字符识别方法，形成了一套相对完整、方法多样的车牌图像辨识系统。但是，相较于国外汽车牌照，我国的汽车牌照自身特征更为复杂，字符由汉字、字母、数字混合组成，且存在车牌格式多，颜色种类多，悬挂方式多等诸多干扰因素。所以为了研发出更适应我国基本情况的车牌图像辨识系统，在借鉴国外的研究技术的同时，更应该求同存异，弃其糟粕，主攻难点，精益求精。

2. 研究的基本内容与方案

车牌识别系统的主要流程是车辆检测器感知车辆经过，触发高清摄像采集车辆图像，经过图像预处理后，定位车牌区域，再对车牌图像字符分割、字符识别，最后将字符识别的结果以文本格式存储或输出。其流程示意图如下图1所示。

图1.车牌识别系统流程示意图

而对于本课题——基于matlab的车牌图像辨识系统的设计，更偏向于车牌图像采集后的后续处理办法，主要由四大部分组成：车辆图像预处理、车牌区域定位、字符分割、字符识别。其结构框图如下图2所示。

3. 研究计划与安排

1)第1-4周：查阅国内外相关资料，学习有关专业知识，完成外文翻译，撰写开题报告。

2)第5-8周：实现系统的初步构架，拟写系统流程图。掌握matlab图像处理基本语句，完成每一个功能模块的代码设计。

3)第9-12周：完成模块代码系统化，并对整个系统的完整程序进行调试修改，以达到设计目的。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]章毓晋.图像处理和分析教程[m].北京：人民邮电出版社，2009.

[2]贾曌峰,陈继荣.基于字符检测的车牌定位方法[j].计算机工程，2010，36(3)：192-194.

[3]冯慧娜.车牌识别系统中车牌定位与字符分割技术的研究[d].太原：中北大学，2011.