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、安全监控、停车场管理等领域发挥着至关重要的作用。
近年来，随着我国汽车保有量的不断攀升以及对交通管理效率要求的提高，车牌识别技术的研究与应用越来越受到重视。
本选题旨在研究基于MATLAB的车牌定位与识别技术，旨在开发一套高效、准确、稳定的车牌识别系统。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的研究热点，多年来一直受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在车牌识别领域展开了大量研究工作，并在车牌定位、字符分割、字符识别等方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.车牌定位：针对不同场景下的车牌图像，研究和比较基于边缘检测、颜色特征等方法的车牌定位算法，并根据实验结果选择性能最优的算法进行车牌定位。
2.车牌字符分割：对定位后的车牌区域进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，然后研究和实现基于投影法或连通域分析的字符分割算法，并将分割结果进行优化，提高字符分割的准确性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.收集和整理相关文献资料，学习和掌握车牌识别技术的基本理论、方法和技术路线，了解国内外研究现状和发展趋势。
2.构建车牌图像数据集，包括不同场景、不同光照条件、不同角度拍摄的车辆图像，用于算法训练、测试和评估。
3.利用MATLAB软件进行算法设计和仿真实验。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于尝试结合多种图像处理技术和机器学习算法，以提高车牌定位和识别的准确率和鲁棒性。
具体而言，本研究将在以下方面进行探索：
1.改进车牌定位算法：针对复杂背景下车牌定位困难的问题，研究基于颜色特征和边缘检测相结合的车牌定位方法，提高车牌定位的准确率和鲁棒性。
2.优化字符分割算法：针对字符粘连和断裂的问题，研究基于投影法和连通域分析相结合的字符分割方法，并引入字符几何特征进行优化，提高字符分割的准确性。
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.赵爽,徐岩.基于形态学的车牌定位和字符分割算法[J].计算机技术与发展,2021,31(03):160-164.
2.杜鹃.基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现[J].电脑编程,2021(02):46-48.
3.张佳玲,张华,郭文普,王晓伟,李亚军.复杂环境下基于深度学习的车牌识别方法[J].计算机工程,2020,46(08):282-288.
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