车牌图像字符分割算法的设计及Matlab实现开题报告

全文总字数：1592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。

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。

因此，车牌识别在道路交诵监控、交通事故现场侦察、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面有着广泛的应用前景，研究车牌识别系统具有巨大的经济价值和现实意义。

2. 国内外研究现状分析

随着图像处理技术的不断发展，图像分割技术在各个方面也有不断进步，但是当前国内外主要的图像分割技术主要有：阈值分割方法。

先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值，然后将图像中的各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素分为两类，这两类像素一般分属图像的两类区域，从而达到分割目的。

基于边缘的分割方法。

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。

字符分割是车牌识别系统的第二步，其目的是将车牌中的字符（包括汉字、字母和数字等）逐个提取出来，便于后继字符识别。

课题研究车牌字符分割算法及其matlab实现，具体包含车牌图像二值化、去噪和基于二值化图像的字符分割三部分内容：（1）车牌图像二值化。

4. 研究创新点

本文字符分割过程，包含二值化、去噪和基于图像二值化的图像分割，其中二值化，通过选取合适的阈值将彩色/灰度车牌图像变为黑白二值图像，区分出车牌上的字符区域和背景区域。

研究全局阈值和局部阈值两种不同的二值化方法。

去噪，利用形态学得到干净字符图像。