基于图像处理技术的模糊车牌识别系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

车牌识别技术作为智能交通系统（its）的关键技术之一，在交通管理、治安监控、停车场管理等领域发挥着至关重要的作用。

近年来，随着车辆保有量的不断增加以及交通环境的日益复杂，对车牌识别技术的精度、效率和鲁棒性提出了更高的要求。

然而，在实际应用中，受限于环境因素、设备因素以及人为因素等影响，采集到的车牌图像质量往往不尽人意，存在着模糊、噪声、光照不均等问题，极大地限制了传统车牌识别算法的性能。

2. 本选题国内外研究状况综述

车牌识别技术自上世纪70年代末提出以来，一直是计算机视觉和模式识别领域的热点研究课题。

经过几十年的发展，车牌识别技术已经取得了显著的进展，并广泛应用于各个领域。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对模糊车牌图像的特点，采用图像处理技术对车牌图像进行增强和复原，提高图像质量，进而提高车牌识别系统的识别精度。

具体研究内容如下：1.图像预处理：针对模糊车牌图像的特点，研究和采用有效的图像预处理方法，如灰度化、直方图均衡化、中值滤波等，去除图像噪声，增强图像对比度，改善图像质量，为后续的车牌定位和字符识别奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：1.确定研究方向：明确研究目标和内容，完成文献综述，了解国内外模糊车牌识别技术的研究现状和发展趋势，制定详细的研究方案。

2.收集和整理数据：收集和建立包含各种环境和条件下的模糊车牌图像数据集，用于算法训练和性能测试。

3.图像预处理：研究和应用图像增强和去噪算法，对模糊车牌图像进行预处理，提高图像质量，为后续的车牌定位和字符识别奠定基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对模糊车牌图像的特点，研究和应用改进的图像预处理算法，提高图像质量，增强车牌识别系统的鲁棒性。

2.研究和改进车牌定位算法，提高算法在复杂背景和低质量图像下的定位精度和鲁棒性。

3.研究和优化字符分割算法，提高字符分割的准确率，为后续的字符识别提供高质量的字符样本。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 彭梦,梁华,郭宇. 基于改进retinexnet的低照度车牌识别[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 207-214.

[2] 谢天添,黄颖,王健,等. 基于改进yolov3的自然场景下车牌识别方法[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 187-193.

[3] 张帆,刘立波. 基于改进ssd的复杂环境下车牌识别算法[j]. 计算机工程, 2021, 47(03): 276-282.