1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的及意义

随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统地建立是最好的解决方法。智能交通系统就是一项以信息通信技术为基础，使得道路、车辆、使用者 三者紧密协调、和谐统一起来而建立起的在大范围内，全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输管理系统，而智能交通系统地核心就是汽车牌照识别技术。

汽车牌照识别技术，不仅可以应用于停车场管理系统、高速公路超速管理系统、城市十字路口的“电子警察”、小区车辆管理系统[1]等，还可以实现对交通流量的统计和查询，道路负荷的测定和管理，而且可以对肇事车、走私车辆、走丢车辆进行辨别和追查。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：

本课题是基于MATLAB的车牌图像处理技术研究，汽车牌照识别技术主要包括车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别四部分：

1. 车牌图像预处理，对原始图像进行一系列的预处理。

2. 车牌定位，通过分析车牌图像的特征，定位出图像中的车牌位置。

3. 车牌字符分割，对定位好的图像中的车牌位置进行字符分割。

4. 车牌字符识别，对分割出来的车牌字符加以识别，获得文字形式的车牌。

目标：

拟通过上述四个技术部分，实现从夜间光线较差条件下获取的汽车图像中，利用数字图像处理和一些相关算法，准确、快速地识别出车牌。

拟采用的技术方案及措施：

基于MATLAB的车牌识别技术的流程通常包括车辆图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个步骤。

1. 将夜间采集的含有汽车的图像录入电脑的MATLAB软件里。

2. 对原始图像进行一系列的预处理，包括对原始图像的亮度调整，对比度调整等，减小因为夜间光线条件差而造成的影响；然后实施彩色图像转灰度图像、腐蚀膨胀、滤波处理以及边缘检测等一系列图像质量优化手段，为图像的进一步处理做基础。

3. 对图像的定位和切分处理，先对图像中牌照区域定位，以便显示截下的牌照区域，在对牌照字符进行切分，分割出单个字符出来。

4. 对牌照字符的识别，此过程采用模板匹配法。

如下图所示，为汽车牌照识别的系统框图。

图1. 汽车牌照识别系统框图

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。

第6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 王丰元,计算机视觉在交通工程测量中的应用.中国公路学报,1999,vol.15(7),p32～p34

[2] yuntao cui,qian huang,automatic license extraction from moving vehicles, ieee transaction on pattern analysis and machine intelligence,1999,7(4),p126～p130

[3] eun ryung lee,kee king,automatic recognition of a car license plate using color image processing,journal of korea institute of telematics and electronics, 1995,24(2) ,p128～p131 [4] luis salgado. automatic car plate detection and recognition through intelligent vision engineering. ieee trans pami,1999,vol.17,p71～p76