論文開題報告：運動狀態(tài)下的車牌識別算法研究

畢業(yè)論文(設(shè)計)開題報告
學(xué)院：機電學(xué)院　　 　　　　　　　　　　專業(yè)班級：　　機械工程及自動化專業(yè)車輛工程方向

課題名稱 運動狀態(tài)下的車牌識別算法研究

1、本課題的的研究目的和意義：
汽車牌照自動識別系統(tǒng)以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義
對學(xué)生而言
1、鍛煉學(xué)習(xí)能力、搜集信息能力和運用新知識的能力。
2、理論結(jié)合實踐，誘導(dǎo)學(xué)生研究新知識，鍛煉團隊合作精神和對科學(xué)認真探討的精神。
3、足夠深入的研究有助于解決現(xiàn)實中存在的車輛管理實
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ks公司是公認的科學(xué)計算方面的引領(lǐng)者。圖像處理工具箱在數(shù)字圖像處理方面提供了一個穩(wěn)定的、在很寬的應(yīng)用領(lǐng)域可選擇的軟件工具支持集�！稊�(shù)字圖像處理》(MATLAB版)的特色在于它重點強調(diào)怎樣通過開發(fā)新代碼來加強這些軟件工具。為了得到滿意的解決問題的方法，需要拓寬實驗工作，這在圖像處理中是很重要的。《數(shù)字圖像處理》(MATLAB版)在介紹MATLAB編程基礎(chǔ)知識之后，講述了圖像處理的主干內(nèi)容，包括：灰度變換、線性和非線性空間濾波、頻率域濾波、圖像恢復(fù)與配準、彩色圖像處理、小波、圖像數(shù)據(jù)壓縮、形態(tài)學(xué)圖像處理、圖像分割、區(qū)域和邊界表示與描述，以及目標識別�？梢哉f《數(shù)字圖像處理》(MATLAB版)是圖像處理基礎(chǔ)理論論述同以MATLAB為主要工具的軟件實踐方法相對照的第一本書�？梢杂脕韺W(xué)習(xí)畢設(shè)的matlab編寫方法。
文獻三 《MATLAB圖像樹立技術(shù)與應(yīng)用》系統(tǒng)地介紹了圖像處理的基本原理、MATLAB實現(xiàn)方法和工程應(yīng)用，其具體內(nèi)容包括MATLAB圖像運算、MATLAB圖像變換、MATLAB圖像增強、MATLAB圖像編碼與壓縮、MATLAB圖像恢復(fù)等內(nèi)容。和文獻三都是教matlab的指導(dǎo)書。
文獻四《采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的零件跟蹤與Labview的識別研究》提出基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的運動零件圖像序列跟蹤和用相對邊緣像素系數(shù)作為運動零件圖像特征的識別方法。首先,對運動零件圖像序列進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹、腐蝕和區(qū)域填充處理,提取運動零件圖像序列的質(zhì)心運動軌跡,完成運動零件的跟蹤。然后,對跟蹤的零件圖像進行小波多尺度邊緣檢測,將被檢測的邊緣輪廓圖像分成若干個子區(qū)域并分別統(tǒng)計各子區(qū)域的邊緣像素量,各子區(qū)域中的相對邊緣像素系數(shù)作為零件的特征,將這些特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)識別。給出基于LabVIEW環(huán)境的實驗結(jié)果,結(jié)果表明,提出的方法是有效的。
文獻五提到《零件圖像特征提取知識個識別的研究》零件圖像特征可以是圖像場的
原始特征,如零件輪廓的曲線和紋理特征等,也可以是空間頻譜或直方圖特征等。圖像中某一部分的灰度、色彩、紋理等特征可能是相近或相同的,但不同部分的特征一般會不同。不同種類的圖像或不同應(yīng)用環(huán)境的圖像,所要求提取的特征是不相同的,因此,提取方法也不一樣。對于用邊緣來呈現(xiàn)原始特征的圖像,可以將邊緣的端點、分叉點和點方向編碼數(shù)作為主要特征參數(shù),本文以圖像邊緣像素作為特征來提取和識別零件的圖像特征。本書講授的方法在提取車牌圖片，處理圖片時很值得參考。
文獻六《一種完整的汽車牌照識別算法》主要講述以快速準確識別汽車牌照號碼為目的,在充分利用牌照紋理特征和投影特征的基礎(chǔ)上,運用灰度變換、邊緣檢測、形態(tài)學(xué)處理、Hough變換、二值化處理等多種圖像處理方法,分牌照定位、字符分割、字符識別三步實現(xiàn)汽車牌照的識別,在處理過程中考慮并解決了現(xiàn)實拍攝的圖像中可能存在的噪聲污染、牌照傾斜、牌照顏色多樣化、光照不均等不利條件,經(jīng)對多幅圖片的處理實驗表明,該系統(tǒng)運算速度快,識別率高。但是這篇文章是在vc++系統(tǒng)下運行的，可以借鑒與matlab的編寫方法。
這些內(nèi)容提供了系統(tǒng)的指導(dǎo)方法，可執(zhí)行方案，給學(xué)生理清了本次課程設(shè)計的思路，但是要設(shè)計出合格的matlab程序，必須親自做過程序運行實驗，觀看操作視頻，調(diào)試錯誤的b ……（未完，全文共3512字，當(dāng)前僅顯示1773字，請閱讀下面提示信息。收藏《論文開題報告：運動狀態(tài)下的車牌識別算法研究》）