图像处理 开题报告
开题报告-基于图像处理的血液红、白细胞计数
一、选题的依据及意义：（一）选题依据细胞是人体的基本单位，一定数量的细胞有组织的活动才能完成人体的各种机能，细胞数量的异常会导致人体病态。
细胞计数是医生判断病人病情最基本、使用最频繁的操作技术之一。
医生通过细胞数量的多寡可以初步判断病症。
由于红白细胞是人体的重要组成部分，由于各种原因所造成的红白细胞的生成与破坏，都会引起红白细胞在数量上或者质量上的改变，从而导致疾病的产生，了解红白细胞的正常值对于病症的判断是十分有帮助的[1]。
在正常情况下，红白细胞的生成与破坏是处于动态平衡的状态，因此血液中的红白细胞的数量是相对稳定的。
白细胞是集体防御系统的重要组成部分。
（二）选题意义医学显微图像处理是近三十年来发展起来的新一项用于细胞计数的技术，是运用计算机处理医学图像并识别细胞的代表性的课题之一[2]。
应用图像处理的方法快速识别和读取细胞数，可以节省大量的人力和时间，这对于有效地提高医治效率具有非常积极的意义。
本文是采用了图象处理技术实现细胞的全自动计数系统，并使计数结果屏幕显示。
要求计数结果不受细胞形态大小的影响，测定结果精度高，误差小，能够应用。
细胞图像自动分割问题的解决对疾病的诊断、细胞信息的定量分析，细胞内信息的传递、细胞变异研究、细胞显微、超显微结构的三维结构的实现具有着不可估量的影响，但是当前还不能完全的实现全自动图像细胞的分割，因此，在生物医学图像的处理中，国内外研究的热点话题仍然是图像分割算法。
随着硬件设备的更新。
细胞图片质量也随之提升。
噪声干扰等问题已经不再成为人们需要最迫切需要解决的问题。
这让人们在细胞算法的改进上花费了更多的精力。
本研究主旨是建立红细胞图像自动评价和分析的软件，针对粘连细胞图像实现一种全新的方法，他抛弃了传统的判断方法，借助了图像处理的技术，来测定我们所需要的参数，并采用识别的技术来进行的智能判断，此方法可以取代传统的人工方法，使得检查效率与准确率都有大幅提高。
细胞计数是医院血液常规检查的项目之一，精确的测定人体血液中红细胞、白细胞的含量是临床诊断的重要依据[3]。
开题报告设计与实现基于深度学习的图像处理系统
开题报告：设计与实现基于深度学习的图像处理系统一、研究背景图像处理技术随着计算机技术的发展而日益成熟和应用广泛，成为了现代工程领域不可或缺的一部分。
常用的图像处理技术包括图像降噪、边缘检测、目标检测等。
传统的图像处理方法基于人工设计的算法，随着实际应用场景的增多，人工设计的算法难以满足实际需求。
因此，应用深度学习算法进行图像处理已成为趋势。
二、研究意义近年来，深度学习技术在图像处理领域得到了广泛的应用，并取得了很好的效果。
采用深度学习算法进行图像处理的系统具有自适应性、自学习能力和较好的鲁棒性，在实际应用中具有较高的价值。
例如，大规模的图像降噪系统、自动驾驶系统、图像分割系统等。
三、研究目标本次毕业设计旨在设计与实现基于深度学习的图像处理系统。
具体来说，主要包括以下几个方面：1. 研究深度学习算法在图像处理领域的应用，比较不同算法的优缺点并选择最适合的算法。
2. 设计系统架构和流程，包括模型的训练和推理部分。
3. 实现系统，并对实验结果进行定量分析。
四、研究内容本次毕业设计的主要研究内容包括：1. 深度学习算法在图像处理领域的应用调研。
2. 系统设计，包括数据生成、模型训练等部分。
3. 实现系统框架和算法，对实验数据进行处理和分析。
五、研究方法本次毕业设计所采用的研究方法主要包括：1. 案例分析法：对深度学习算法在图像处理领域的应用进行案例分析。
2. 实验比较法：通过对比不同算法的实验结果，选择最佳算法并进行系统构建与实现。
3. 经验总结法：总结设计和实现过程中的经验和教训，提高系统的性能和鲁棒性。
六、论文结构本文所述的研究工作将分为以下几部分：1. 绪论：介绍研究背景、研究意义和研究目标。
2. 文献综述：对图像处理领域的深度学习算法进行综述和分类，比较不同算法的优缺点。
3. 系统设计：系统功能设计、系统架构、数据处理算法及模型的训练和推理部分。
4. 系统实现：详细介绍系统实现过程，包括实验环境、实验数据、实验流程等。
二维条码QR的图像预处理的开题报告
二维条码QR的图像预处理的开题报告1. 研究背景和意义随着移动互联网的发展，二维条码（QR码）已经成为现代人们日常生活中广泛应用的一种技术手段。
QR码具有高效率、高可靠性、节省空间、易读取等优点，被广泛应用于商品、票务、支付、物流等领域。
因此，如何高效准确地读取并解码QR码成为了一个重要的问题，而二维条码的图像预处理是解决这一问题的重要环节。
因此开展二维条码QR的图像预处理研究具有十分重要的现实意义和社会意义。
2. 研究内容和目标本文旨在研究二维条码QR的图像预处理算法，并实现一个高效准确的二维条码QR检测和解码系统。
主要研究内容包括：（1）QR码的特征分析。
研究QR码的编码结构、特征符号以及纠错码等内容，深入了解QR码的构成和特性。
（2）QR码的图像预处理。
运用数字图像处理技术对QR码图像进行预处理，包括去噪、二值化、形态学变换等步骤，提高QR码检测和解码的精度和鲁棒性。
（3）QR码的检测和解码。
通过对预处理后的图像进行QR码定位、校正、解码、纠错等步骤，实现一个高效准确的QR码检测和解码系统。
本文目标是实现一个高效准确的二维条码QR检测和解码系统，提高QR码检测和解码的精度和鲁棒性，以便更好地满足现代人们的需求。
3. 研究方法和步骤（1）资料调研和文献综述。
对于QR码的特征分析、图像预处理、定位、解码和纠错等步骤的研究现状进行资料调研和文献综述。
（2）QR码的图像预处理算法设计。
基于数字图像处理技术，设计适合QR码图像预处理的去噪、二值化、形态学变换等算法，提高QR码检测和解码的精度和鲁棒性。
（3）QR码的检测和解码算法设计。
设计QR码的定位、校正、解码、纠错等算法，实现一个高效准确的QR码检测和解码系统。
（4）系统实现和测试。
将设计好的QR码检测和解码算法实现为一个系统，通过实验和测试，验证其检测和解码的准确性和鲁棒性。
4. 前期工作和计划安排前期工作已经完成了QR码的特征分析、数字图像处理和QR码的定位算法研究。
图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用的开题报告
图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用的开题报告一、研究背景及意义焊接是制造业生产过程中常见的组织方法之一，它在航空、汽车工程、船舶制造、建筑工程等领域都有广泛应用。
然而，焊接过程中可能出现焊缝不紧密、气孔、裂纹等焊接缺陷，这些缺陷往往会降低焊接件的强度、寿命及使用安全性。
因此，焊接缺陷检测是焊接过程中必不可少的环节。
传统的焊缺陷检测方法主要依靠肉眼或显微镜观察，这种方法检测效率低下、准确度难以保证。
随着计算机图像处理技术的不断发展，越来越多的研究者开始将图像处理技术应用于焊接缺陷检测中，取得了一定的研究进展。
二、研究内容和方向本文的研究内容主要是基于图像处理技术对焊接缺陷进行检测。
具体研究方向包括：1. 常见焊接缺陷的特征提取和分析。
本研究将围绕焊接过程中常见的缺陷类型（如疏松、气孔、未焊透等）进行研究，从中提取关键特征并进行分析。
2. 图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用研究。
本部分研究主要是探讨如何利用图像处理技术来检测焊接缺陷，研究焊接缺陷检测算法及其优化方法。
3. 焊接缺陷检测系统开发。
在前两个部分的基础上，研究者将开发一个基于图像处理技术的焊接缺陷检测系统，该系统能够针对特定焊接工艺和焊接材料实现缺陷检测，并能对检测结果进行统计和分析。
三、研究方法和技术路线本文将采用实验研究和数学分析相结合的方法进行研究。
具体技术路线如下：1. 收集和整理焊接过程中常见的缺陷类型及其特征，并进行分类。
2. 分析图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用，并选定合适的算法进行测试和比较。
3. 基于所选算法，开发一个基于图像处理技术的焊接缺陷检测系统，并进行实验测试和验证。
4. 分析测试结果，优化算法和系统性能。
四、预期研究结果本文预期研究结果包括以下几个方面：1. 形成一套完整的焊接缺陷检测的技术路线。
2. 探索出基于图像处理技术的焊接缺陷检测方法，技术指标较为优秀。
3. 实现一款基于图像处理技术的焊接缺陷检测软件，并与部分商用软件进行比较，结果较为有效。
图像处理毕业设计开题报告
图像处理毕业设计开题报告数字图像处理开题报告开题报告一、研究的目的、意义及国内外现状和发展趋势通常经图像信息输入系统获取的源图像信息中都含有各种各样的噪声与畸变。
例如传感器获取的遥感图像含有大量地物特征信息，在图像上这些地物特征信息以灰度形式表现出来，当地物特征间表现的灰度差很小时，目视判读就无法认辨，而图像增强的目的就是（1）采用某种技术手段，改善图像的视觉效果、工艺的适应性，使图像更清晰，目标物更突出。
（2）将图像转换成一种更适合与人或机器进行分析处理的形式。
它不是以图像保真度为原则，而是通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
因此图像增强的实质是增强感兴趣地物和周围地物图像间的反差。
现阶段国内外普遍使用的图像增强的方法分为光学增强方法和数字增强方法两种。
光学增强处理采用光学仪器进行。
其特点是快速、简易，操作方法容易掌握，仪器和处理材料费用较低，目前在遥感中广泛使用。
但光学仪器功能比较单一，对各种增强方法的适应性比数字处理设备差。
数字增强处理是采用数字图像计算机系统进行。
其特点是快速、功能全，还能应用光学方法无法进行的一些算法对图像增强。
其主要增强技术从增强的作用域出发包括空间域增强（对图像像素灰度进行操作，即直接对图像进行增强处理）和频率域增强（在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像，以此达到增强的目的）两种。
严格来讲，图形图像处理技术常常是光学技术和数字技术相结合，在未来的21世纪可能采用纯数字技术。
总的说来，21世纪图形图像要向高质量化方面发展。
高质量化内容包括6个方面，即高分辨率、高速度、立体化、多媒体化、智能化和标准化。
二、阅读的文献资料和本课题的主攻方向文献资料：1) 孙家柄，舒宁，关泽群。
遥感原理、方法和应用。
北京：测绘出版社，1997。
二维EMD方法及其在图像处理中的应用研究的开题报告
二维EMD方法及其在图像处理中的应用研究的开题报告1. 研究背景和目的随着科学技术的发展，图像处理技术越来越被广泛应用，尤其是在医疗、航空及军事等领域。
在图像处理中，信号分解是一个关键的问题，而本研究将重点探讨二维EMD方法在图像处理中的应用。
2. 研究内容本研究将主要研究二维EMD方法及其在图像处理中的应用，具体包括以下研究内容：- 对二维EMD方法进行分析和研究- 将二维EMD方法应用于图像处理中，分离出图像中的高频和低频分量- 对比二维EMD方法与其他分解方法的效果，在实验中验证二维EMD方法的有效性3. 研究方法本研究将采用以下方法完成研究：- 文献综述：对二维EMD方法及其在图像处理中的应用现状进行调研和分析- 理论分析：对二维EMD方法进行深入分析，并探究其在图像处理中的可能应用- 编程实现：使用Matlab等相关工具，编写程序将二维EMD方法运用到图像处理中- 实验验证：从实验角度对二维EMD方法的优势和不足进行评估分析4. 研究意义本研究将深入探究二维EMD方法在图像处理中的应用，提高图像分解技术的准确性和效率，为图像处理技术的发展做出贡献。
5. 预期结果本研究预计在以下方面获得研究成果：- 深入探究二维EMD方法的实现原理及其在图像处理中的应用价值- 获得二维EMD方法在图像处理中的实验结果，验证二维EMD方法的优势和不足- 提供一种可行的图像处理方案，较好的实现图像中的分解处理6. 研究进度本研究的研究进度如下：- 第一季度：对二维EMD方法进行理论分析和编程实现- 第二季度：对二维EMD方法应用于图像处理中进行实验验证- 第三季度：对比二维EMD方法与其他方法在图像处理中的效果，并进行数据分析和总结- 第四季度：完成论文写作及答辩准备7. 参考文献[1] Huang, N. E., Shen, Z., Long, S. R., et al. (1998). The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 454(1971), 903-995.[2] 王姗姗. 基于希尔伯特–黄变换的图像分解研究[D]. 北京科技大学, 2008.[3] Kulkarni, S. R., & Dubey, S. R. (2016). Image analysis using two dimensional empirical mode decomposition. Procedia Computer Science, 79, 438-445.。
基于matlab的图像预处理技术研究【开题报告】
毕业设计（论文）开题报告题目：基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程1选题的背景、意义众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件，如果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。
图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。
视觉是人类从大自然中获取信息的最主要手段。
拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。
通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。
图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。
图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
数字照片艺术处理及应用的开题报告
数字照片艺术处理及应用的开题报告一、选题背景随着数字相机、智能手机的普及，人们对数字照片的需求越来越高。
然而，普通的数字照片往往缺乏艺术感和创意，不能满足人们对于美的追求。
因此，数字照片艺术处理及应用成为了当前很多数字媒体领域的热门话题。
数字照片艺术处理及应用，主要是指利用图像处理技术对数字照片进行美化、艺术化的操作，使其更加具有审美价值和表现力，并在实际应用中得到充分的发挥。
该领域的研究不仅有很高的理论价值，而且在商业、文化等方面也有广泛的应用前景。
二、选题意义数字照片艺术处理及应用的研究，对于推动数字媒体技术的发展和深入应用，提高数字照片的审美价值和表现力，满足人们对于美的追求具有重要的意义。
具体来说，数字照片艺术处理及应用可以为以下方面带来益处：1. 提高数字媒体产品的质量和市场竞争力。
数字媒体产品中的数字照片是重要的信息载体之一，通过艺术处理，可以增强它们的吸引力和表现力，提高产品的质量和竞争力。
2. 丰富数字文化生活。
数字照片艺术处理及应用可以使数字照片具有更加丰富的文化内涵和审美价值，从而丰富人们的数字文化生活。
3. 推动数字媒体技术的进步。
数字照片艺术处理涉及到图像处理、计算机图形学、计算机视觉等多个领域，它的研究和应用可以推动这些领域技术的进步和发展。
三、研究方法数字照片艺术处理及应用的研究方法主要包括以下方面：1. 图像处理技术。
包括去噪、锐化、滤波、曝光、颜色调整等基本的图像处理技术。
2. 特征提取技术。
通过分析和提取数字照片的色彩、纹理、形状等特征，来确定数字照片的艺术风格和风格特征。
3. 艺术处理技术。
包括风格化、绘画化、着色等技术，通过对数字照片进行艺术化处理，使其更具艺术感和表现力。
4. 应用领域。
包括数字媒体产品、文化艺术、电子商务等多个领域，通过将数字照片艺术处理应用到这些领域，来推动数字媒体技术的发展和深入应用。
四、预期结果及贡献数字照片艺术处理及应用的预期结果主要包括：1. 开发出一些实用的数字照片艺术处理技术，可以用来增强数字照片的表现力和艺术感。
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献
综
述
系统可以在白天和夜间等多种情况下工作，清楚捕捉高速运动中的汽车牌照图像，其效果不受日光，车灯等环境因素的影响。大量实验表明该方案是最理想的解决可靠性的方案。
图像输入通常由硬件完成，牌照定位与字符识别通常由软件完成。
文献[4][5][6]中阐述了日前存在的大量的车牌定位算法，选择一个好的定位算法成为车牌识别的一个关键问题。文中针对基于投影法的车牌定位算法。在VC平台上对车牌图像进行预处理后，再通过找点和标出矩形即可实现车牌的定位。通过大量的试验得出，本算法可以解决车牌定位时遇到的绝大部分问题，具有较高的研究价值和社会经济效益。
文献[2]中阐述了国内在90年代也开始了车牌识别的研究。由于中国车牌与国外的差异，加上车牌上汉字的存在。所以照搬国外的技术并不完全可行。对于国内的己应用系统中较成功的有浙江大学开发的基于web模式的LPR系统，中科院自动化研究所汉王科技公司开发的“汉王眼车牌识别系统”。另外，亚洲视觉科技有限公司、深圳吉通电子有限公司、中国信息产业部下属的中智交通电子有限公司等也有自己的产品，另外西安交通大学的图像处理和识别研究室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智能国家重点实验室等也做过类似的研究。目前这些系统普遍存在的问题有：全天候识别率并不稳定，
[3]郑南宁,张西宁,戴莹,朱海安.行驶车辆牌照自动识别系统[J].西安交通大学学报,1991,l:43-53.
[4]张俭鸽,李娜.车牌定位在VC中的实现[J].中国科技信息,2009,(13):123-124.
[5]郑影.基于VC++的汽车牌照定位与识别系统的设计[D].吉林大学硕士学位论文,2009.
[6]张宏林.精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践[M]:第2版.北
文
献
综
述
京:人民邮电出版社,2008.
[7]张丽伟,张晶.基于图像处理的车牌定位方法的研究[J].长春工程学院学报(自然科学版),2009,10(2):100-103.
[8]李宇成,阴亮.基于图像的运动车辆速度测量[J].北方工业大学学报,2008(3):32—36.
2．开题报告是毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。学生应当在毕业设计（论文）工作前期内完成，开题报告不合格者不得参加答辩。
3．毕业设计开题报告各项内容要实事求是，逐条认真填写。其中的文字表达要明确、严谨，语言通顺，外来语要同时用原文和中文表达。第一次出现缩写词，须注出全称。
4．本报告中，由学生本人撰写的对课题和研究工作的分析及描述，应不少于2000字，没有经过整理归纳，缺乏个人见解仅仅从网上下载材料拼凑而成的开题报告按不合格论。
毕业设计的内容和意义
采用数字图像处理的原理和技术，进行车牌区域的准确定位和分割的研究，给出相应的算法，并通过VC编程实现。
毕业设计的具体内容：
1．熟悉和了解数字图像处理的原理和技术。
2．熟悉VC的编程和调试方法。
3．掌握数字图像处理的常规算法，尤其对图像的几何校正，边缘检测、区域定位和图像分割原理和算法要有深入的了解。
文
献
综
述
特别是在夜间，或不良天气下识别率会降低到50%左右。还有许多其它问题需要解决，如国内许多论文谈及已实现的系统，都是在对近似理想条件下的汽车图像识别，对于车牌倾斜角度很大，车牌上字符模糊等情况提出的解决办法甚少。因此这样的系统即使识别率较高，也是建立在苛刻的特定的拍照环境下的。车牌自动识别系统产品中还存在一些不足，因而LPR技术的研究还有许多工作要做：从目前一些产品的性能指标可以看出，LPR系统的识别率和识别速度有待提高。研究高速、准确的定位与识别算法是当前的主要任务。上述产品中所使用的汽车图像均为灰度图像，而车牌本身是彩色物体，其底色和字符颜色为有限的几种，具有明显的颜色特征，车牌定位及字符的分割和识别没有用到颜色特征，采用彩色图像模式，目前的算法也很少涉及颜色特征，这在一定程度上影响了系统的性能。对于车牌彩色信息的利用有待于深入研究。另外目前只能处理单个车牌的汽车图像，对于一幅图像中多个车牌的识别则无能为力。这使得目前对多个车道进行监控时，需要多套摄像设备和车牌识别所需的计算机。如能深入研究一幅图像中多个车牌的识别问题，则可降低系统成本，提高工作效率。
3、掌握算法实现的编程语言，熟练运用设计实现的平台Visual C++ 6.0，提高查阅资料的能力，并通过编程实现车牌的定位。
文献[1]中阐述了智能交通系统的概念于1990年由美国智能交通学会(ITS America，当时名称为IVHS America)提出，并在世界各国大力推广。经过10多年的推广、试行和发展，智能交通系统目前己在世界上经济发达国家和经济较为发达国家的一些都市及高速公路系统中实施。实践证明，迄今为止，在美国、欧洲、亚洲都已有成功应用的范例。在国外，以色列Hi-Tech公司的See/Car System系列，香港Asia VisionTechnology公司的VECON产品，新加坡Optasia公司的VLPRS系列都是比较成熟的产品。虽然国外汽车牌照识别系统研究工作己有一定进展，但并不适合我国汽车牌照识别，其原因主要有我国车牌本身的特点决定的。我国车辆牌照缺乏统一的标准，根据不同汽车、车型、用途，规定了多种牌照格式(例如分为军车、警车、普通车等)；悬挂位置随机，使得车牌识别过程中缺乏规律，使车牌定位分割、字符切分难度增加，准确性降低；车牌长期暴露易受污损，使得车牌区域模糊不清，易发生粘连、断裂等现象，在国外发达国家不允许由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重的车辆上路行驶；我国车辆牌照由汉字、字母和数字组成，汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同，从而增加了识别的难度；其他国家汽车牌照的底色和字符颜色统一，只有对比度较强的两种颜色，而我国汽车牌照底色和字符有蓝/白、黑/红、黑/白等多种颜色组合；还有设置的营运牌照及张贴的广告信息，容易在车牌定位时产生干扰、误定位；车牌附近环境恶劣，往往有复杂的外形及安全杠等，不利于快速定位。
研
究
内
容
本课题主要利用数字图像处理的原理和技术，完成车牌区域的准确定位和分割的设计方案，研究相应的算法，并通过编程实现。
其具体内容如下：
1、理解和掌握数字图像处理的原理和技术，能熟练运用数字图像处理的常规算法。
2、深入研究预处理中的灰度化、二值化、背景削弱、中值滤波等原理，以及图像的灰度变换空间滤波处理等，探索车牌定位常用的方法，研究现在流行的一些算法，总结出其优点和缺点，能够继承传统方法的优点，并加以改进和提高。
参考文献：
[1]刘允才.智能交通国际发展概况和国内优先考虑的课题[J].公路,2001,11(11):26-34.
[2]Liu Jilin,Ma Hongqing.A High Performance License Plate Recognition System Basedon the Web Technique[D].
5．开题报告检查原则上在第2～4周完成，各系完成毕业设计开题检查后，应写一份开题情况总结报告。
本科毕业设计(论文)开题报告
学生姓名
朱培诚
学 号
240061443
专 业自动化（车辆电子电Fra bibliotek）指导教师
顾新艳
职 称
讲 师
所在院系
车辆工程
课题来源
自拟课题
课题性质
工程技术研究
课题名称
基于数字图像处理的车牌定位和分割的研究
南京工程学院
车辆工程系
本科毕业设计（论文）开题报告
题目：基于数字图像处理的车牌定位和分割的研究
专 业：自动化（车辆电子电气）
班级：K车电气051学 号：*********
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指导教师：顾新艳讲 师
2010年3月
说明
1．根据南京工程学院《毕业设计(论文)工作管理规定》，学生必须撰写《毕业设计（论文）开题报告》，由指导教师签署意见、教研室审查，系教学主任批准后实施。
文献[8][9][10][11]中阐述了针对不同尺寸车牌图像的定位问题，提出了一种新的自适应车牌定位方法。该方法首先根据车牌区域的共性来提取图像的纵向边缘；然后由车牌区纵向纹理和边缘密度等特征，采用一系列步骤自适应去除干扰边缘来保留类车牌特征区域；最后通过横向形态学运算使类车牌区闭合，以有效地克服以往形态学结构元素难以随车牌尺寸变化自适应选取的问题；同时提出了根据场景实际情况，选用灰度调整和颜色来判别模块的观点。通过实际场景中大量车牌样本的验证结果表明，该算法不仅准确率较高，而且自适应性良好，具有实用价值。
文献[7]中对智能交通系统的核心技术——汽车牌照识别技术进行了研究，在图像处理技术的基础上，着重研究了车牌区域定位技术，析了日前有代表性的车牌定位方法，介绍了利用粒子图像测速关联PIV(Particle Image Velocimeter)算法原理，提出了一种采用车牌字符笔画2个边缘互相关值最大的方法进行车牌定位的算法，准确而快速地检出了车牌区域，为后续车牌字符识别打下了很好的基础。
[9]王广宇.汽车牌照识别系统综述[J].郑州轻工业学院学报(自然科学报),2001,16(2):47-50.
[10]李波,曾致远,周建中.一种自适应车牌图像定位新方法[J].中国图象图形学报,2009,14(10):1978-1984.
[11]Kenneth.R.Castleman.Digital Image Processing,PrenticeHall.1998,4.
4. 完成车牌区域的准确定位和分割的设计方案，给出相应的算法，并通过编程实现。
本课题研究的意义：
在交通路口的违章监视，在高速公路收费入口，在涵洞、桥梁的入口以及在停车场和加油站的管理中，都需要对汽车牌照进行记录，而目前这些工作大多数都是由人工完成的，工作量很大，有时也难免会出现错误，如果改用智能系统进行自动的检测和识别，则会大大提高工作的速度，降低管理人员的工作量，提高服务的效率与质量。