1. 研究目的与意义
车牌识别技术是智能交通管理、安防、监控等系统中的重要组成部分,其包括车牌定位,字符分割,字符识别三个步骤。车牌定位技术是整个车牌识别技术的基础和前提,车牌定位准确与否,直接关系到后续工作能否顺利进行。由于汽车的多样性以及拍摄背景的多样性,车牌定位具有一定的难度。车牌定位是车牌识别的重要组成部分，由于目前车牌定位的方法较多，但有的车牌定位的速度和准确率不高；有的算法较复杂。利用车牌颜色特征和纹理特征多种特征结合来进行车牌定位的方法,克服了以往车牌定位技术只利用单一特征进行定位的缺点。在各种复杂情况下，本系统都能完成汽车图像的预处理、车牌区域边缘检测和图像标定，直至车牌的准确定位。
2. 研究内容和预期目标
车牌自动识别是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的一项重要研究课题,是实现交通管理智能化的关键环节。车牌识别过程涵盖了车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等关键技术,而车牌定位则是其难点之一,车牌定位精确与否,直接影响到最终能否正确识别车牌号码。
研究内容：
1.熟悉基本的图像和视频处理相关内容，并且能够熟练运用matlab。
3. 研究的方法与步骤
任何一套车牌识别系统都包含车牌定位、字符分割和字符识别三个功能模块。作为车牌识别的第一阶段，车牌的精确定位是最终车牌准确识别的首要前提。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。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。通过研究适当的色彩空间变换，提取复杂场景下的颜色不变特征，并以此建立一种新的车牌定位技术，扩展现有系统的适用范围。
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
[2]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
[3]陈昌涛等，lab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
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
