1. 研究目的与意义
车牌识别系统是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。车牌识别系统以数字图像处理等技术为基础，识别出每辆车的唯一的车牌号码，完成识别过程。而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。车牌定位作为车牌识别系统的第一步，虽然不是最重要的一步，但是作为第一步，它的重要性也是不言而喻的，精准的定位车牌位置是精准识别的首要前提，但是对车牌自适应性强、速度快、准确率高的高速车牌定位方法还有待进一步研究，尤其应用最广泛的基于小区门禁的车牌定位更是当下研究的热点课题。
车牌精确定位方法的成功研究将为后面车牌的准确识别奠定一个好的基础，能够应用于各种领域，尤其对于小区门禁来说，能够更快更好地进行车辆的管理。
2. 研究内容与预期目标
一.研究内容
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。随着交通路况和路边背景的日益复杂，车牌识别方法的通用性正受到挑战，车牌自适应性强、速度快、准确率高的高速车牌定位方法还有待进一步研究。本毕业设计针对小区门禁的特定场合，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，对车牌进行二次定位，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。
二.预期目标
3. 研究方法与步骤
传统的图像处理技术主要是基于灰度图像的，所以传统的图像分割方法也是基于灰度图像处理技术。在近几年，图像采集有了很大的发展，能够采集到RGB彩色图像，基于彩色图像的车牌定位方法也应运而生。
基于灰度图像的车牌定位方法就是对车牌的灰度图像进行分析，可以看出车牌区域的灰度变化非常明显。根据图像处理方法的不同，可分为四类：
（1）利用图像的梯度信息先对图像进行边缘提取，再对图像进行形态学运算或采用特定的填充算法；
4. 参考文献
[1] 赵伟, 鞠美玉, 邓艳,等. 复杂环境下的车牌定位方法[J]. 计算机工程与设计, 2016, 37(4):982-987.
[2] 李耀, 程勇, 曹雪虹. 一种复杂环境中的车牌定位算法[J]. 电视技术, 2015, 39(12):104-106.
[3] 牟韵文, 潘明. 基于改进LoG算子的车牌定位识别系统实现[J]. 广西大学学报(自然科学版), 2016, 41(2):570-578.
5. 工作计划
3.05--3.20，熟悉课题背景，查阅资料，完成开题；
3.21--4.20，开展课题工作，完成课题的主要实验工作；
4.21--5.20，撰写毕设论文初稿；
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