1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 一、 车牌识别系统的概述 随着经济发展，车牌识别系统已逐渐成为智能道路系统中重要的组成部分，在交通管理中应用广泛。

相关车辆管理部门通过建立智能交通系统，实时、全面、准确、高效地获取道路车辆数量、车辆类型的交通状况，进行超速、违章停车等信息的收集，对数据处理和分析，便于车辆实时检测。

随着交通监控的普及，在众多监控视频中快速检测到车辆目标并提取车辆车牌，既可以节约相关道路部门的人力成本，又提高了工作的效率。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、本课题要解决的问题 本课题主要是基于opencv设计一套车牌识别系统，需要研究的内容如下： （1）车牌图像提取及预处理； （2）车牌定位分割； （3）车牌几何校正； （4）字符的分割与识别。

二、本课题拟采用的研究手段 完成该课题拟采用的流程如图1所示 1、查阅相关资料，熟悉了车牌图像提取后需进行哪些预处理； 数码相机采集到的车牌照片，由于光照等影响，会对车牌部分产生一定的影响，尤其是明暗对比的不同，会造成二值化阈值难以设定等困难,所以要对图像进行预处理.包括灰度处理和平滑处理.对原图进行灰度变换，即将原图像由三通道图像变换为单通道图像,其变换关系为： g=0.110b 0.558g 0.302r 对于受噪声干扰严重的图像，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，并使低频成分得到增强.滤波的方式有两种，一种是空间域滤波,一种是频率域滤波。

在空间域,常见的滤波方式有两种方式，均值滤波和中值滤波.空间域滤波主要有巴特沃斯滤波器。