1. 研究目的与意义
背景：随着我国的经济发展，人均汽车拥有量急剧上升，尤其是各大城市道路交通建设已经无法应对这急剧增长的车流需求，交通管理的现代化和智能化就显得越发重要，利用电子信息技术来打造智能的交通管理系统已经成为当今交通系统的主要课题，而车牌识别定位和字符分割也成为智能交通管理系统的基础，如何达到理想的效果也成为了现今很多学者研究的重点。
意义：实现交通管理现代化和智能化的核心技术之一就是车牌自动定位技术，而车牌自动分割字符图像的基础就是车牌自动定位技术，对最终的车牌分割有着重要影响。但相对于其他图片定位系统而言，车牌自动定位技术要困难的多，在此基础之上的自动分割字符则更加困难，提高系统在识别分割车牌的正确率上还需要更加多的研究。
2. 课题关键问题和重难点
（1）由于牌照定位通常是整个车牌识别系统的第一步，字符分割是以牌照定位结果为前提的。而定位算法要适应模糊、倾斜、带干扰物等各种状况的车牌图像，因此定位结果难免会存在误差，使得定位结果中既包含效区域(车牌字符区域图像)，也包含无效区域(冗余背景图像)。无效区域的范围集中表现为有效区域左右两端的牌照框区域，甚至有时还扩大到车灯区域。中国目前使用的92式号牌实际字符区域的大小为409mmx90mm，车牌、字符高宽均符合一定的比例关系，冗余背景图像的存在破坏了这种比例关系，使得车牌制式的先进经验知识无法直接应用于字符分割算法，而且冗余背景图像有可能被分割出来作为字符来对待。
（2）之前对于MATLAB软件的使用，只是停留在基础阶段，如今要编相对复杂、综合的程序应该需要时间的累积和老师的指导才能顺利完成导师的目标。
3. 国内外研究现状（文献综述）
车牌自动识别系统是智能交通系统中的基础环节和重要组成部分,车牌识别技术已成为图像处理和模式识别技术研究中的热点。其难点在于首先需要获取高质量的车牌图像,这对于车牌识别的正确率有很大的影响;其次,需要对车牌区域进行正确的定位、字符提取和分割;最后是对分割出的车牌字符进行识别。
本文针对的车牌自动识别系统应该能够从一幅图像中自动提取车牌图像，然后自动分割字符图像，进而对字符进行正确识别。随着计算机视频技术和模式识别技术的发展，车牌自动识别系统已经成为现代智能交通系统中的重要组成部分，已广泛应用于停车收费、失窃车辆侦察、停车场管理、车辆进入许可等需要车牌认证的重要场合，大大简化了人的劳动，消除了人为干扰，减少乃至杜绝出错的可能。
字符分割的任务是将车牌中的字符全部一一切分为单一的字符，字符分割的优良直接影响着字符识别的正确率，但由于各种原因，字符分割很难达到完美，因为它会受到环境、车牌的完好性、车牌的类型等多种因素的影响，使得字符分割的复杂性大，没有一种特定的完美的方法可以使用，目前字符分割的算法还需不断地完善，目前，针对车牌的特征，人们提出了几种字符分割的算法：基于车牌固定位置的分割算法、基于垂直投影的分割算法、和基于拓扑结构的分割算法、车牌字符分割的模板匹配算法、基于聚类分析的车牌字符分割方法等。但这些方法多是针对特定的环境的方法，可移植性不高，仍然需要改进。
4. 研究方案
设计定位方法一：首先将图像变为灰度图，然后采用阀值自适应的方法来确定图像的明暗度，再以车牌区域中字符边界的灰度分布的文理特征为基础，确定灰度梯度变化较大的点（纹理离散点），最后根据车牌的几何特征判别离散点的特征确定可能的牌照区域从而确定牌照的位置。
设计定位方法二：将车牌图像以B通道显示在MATLAB上，采用边缘提取色彩的方法定位车牌，然后以同样的方式进行字符边缘的确认，然后再进行字符分割。
5. 工作计划
第1周、复习熟悉MATLAB仿真的知识，下载并阅读导师上传的英文资料。
第2周、文献调研。
第3周、综述撰写。
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