车牌图像定位与分割算法的分析与设计开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一．图像定位与分割在国内外应用现状与发展趋势

图像的定位与分割是图像处理[1]领域研究最多的课题之一，但它们依然是众多研究人员的研究重心，因为己经取得的成果远没有待解决的问题多。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。目前，在图像识别的发展中.主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。

现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1.本课题要解决的问题

汽车车牌的识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。车牌识别系统有效的提升了交通管理的方便性和有效性。车牌识别系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五部分。本课题要求完成的主要任务包括车牌图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块。为后续车牌图像的识别做好准备。该课题要求学生具有数字图像处理以及相关方面的基础知识，并能熟练掌握matlab软件开发平台。要求学生在参阅大量国内外文献的基础上，完成一篇文献综述和指定的一篇外文资料翻译。毕业论文中要求介绍论文的相关背景以及作者要完成的主要工作；系统设计的总体规划；编程语言和环境介绍；系统设计和软件程序说明并经验和总结。

2.本课题拟采用的研究手段