1. 研究目的与意义（文献综述）

随着我国公路交通事业的发展，车辆的数量正在迅速增长，在给出行提供方便的同时，车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来巨大转变，先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。车牌牌照自动识别系统的核心就是车牌图像的特征提取，本次设计就是围绕这一内容展开的方法实验与探究。

Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种处理非平稳数据非常有效的局域波时频分析方法，近年来被应用到二维信号的分析中，为图像处理提供了新的思路和方法。本课题主要就二维Hilbert-Huang变换的相关理论及其在车牌图像识别中的应用进行研究，学习二维经验模态分解方法，进一步在学习并实现二维Hilbert-Huang变换现有算法的基础上，实现车牌图像的瞬时参数（如：瞬时频率、瞬时相位、瞬时幅值）提取。

2. 研究的基本内容与方案

主要内容有以下几个方面：

1.研究经验模式分解和二维hilbert-huang变换方法的原理，了解这种方法在图像特征提取方面的应用；

2.掌握经验模式分解和二维hilbert-huang变换方法并成功在matlab代码中进行实现这种方法；

3. 研究计划与安排

1.第1-3周 完成题目调研，完成文献阅读，进行相关资料的搜集，完成文献综述以及开题报告的撰写；

2.第4-7周 掌握经验模式分解和二维希尔伯特变换方法并成功在matlab代码中进行实现；

3.第8-11周 进行详细设计，用所实现的方法进行仿真；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 乔丽红. 二维hilbert-huang变换及其在图像处理中的应用[d]. 河北师范大学, 2010.

[2] 盖强, 殷福亮. 二维hilbert-huang变换的分解方法研究[j]. 电子与信息学报, 2006, 28(4):610-613.

[3] 沈滨, 崔峰, 彭思龙. 二维emd的纹理分析及图像瞬时频率估计[j]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2005, 17(10):2345-2352.