题 目
数字图像处理在车牌识别中的应用
课题研究的背景与意义：（综述国内外相关研究现状；阐述课题的研究目的、意义）随着汽车数量的增加，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，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。这些系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通数据，达到监控、管理和指挥交通的目的。因此，智能交通系统ITS(intelligent traffic system)已成为世界交通领域研究的重要课题。 车牌识别系统LPR(1icense plate recognition)作为智能交通系统的一个重要组成部分，已在高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌的识别，从而降低交通管理工作的复杂度。
主要研究思路和方法：（基本思路、工作重点、技术路线等）
①图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。
②车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。
③车牌校正：由于捕捉图片的摄像头与车身的角度问题，得到的车牌图片不是水平的。为了顺利进行后续的分割和识别，必须对车牌进行角度校正。在此，使用了Radon变换来对车牌进行校正。
④车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。
⑤字符识别：本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。采用成熟的数字图像处理技术和Matlab仿真工具。工作进度安排：
2012.12.29—2011.2.28熟悉题目，收集资料，撰写开题报告2012.2.29---2012.3.15 熟悉软件，拟定设计方案.2012.3.16---2012.5.10：进行系统设计与开发。
2012.5.11---2012.5.30：完成系统开发，撰写毕业论文并完稿。2012.6.1----
：毕业论文答辩，根据答辩意见进行论文定稿并上交论文全部材料
（以上内容由学生在教师指导下填写） 学生签字：罗清平 2013 年 2月 20 日指导教师审核意见
签名： 年 月 日
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容