1. 研究目的与意义
目前图像文字识别和处理技术应用越来越广泛。首先是在图像中定位并检测文本区域，提取文本信息。而图片的形式又有很多种例如街边的广告牌、路上的车牌、商品上的标语、以及门牌号或者路标等。
但是生活以及办公中的文本图像有着不确定性，具体表现在取光的暗淡，图像的模糊，远近以及文本的大小，颜色，字体，排版等等。这些原因导致了图像中的文本所在的背景更加复杂多变。同时还会有更多的不确定因素例如天气因素，时间因素导致图像陈旧或者是缺失，这些图像中包含强烈的噪声干扰。这就使图像中的文字识别技术变得极为困难，要在图像中检测文本区域也变得非常复杂。因此，图像中的文本识别技术是一个困难但却有实实在在造福于人类生活的技术。文本检测定位和字符识别作为其核心技术更是吸引了众多的研究者致力于此，研究成果是对传统文本认知技术的提高，使其应用领域得到极大的扩展。
2. 课题关键问题和重难点
目前图像文字识别和处理技术应用越来越广泛。首先是在图像中定位并检测文本区域，分割提以及识别文本信息。而图片的形式又有很多种例如街边的广告牌、路上的车牌、商品上的标语、以及门牌号或者路标等，这些文本字符是正确描述人们所看到的场景的重中之重的信息，将这些信息定位检测并提取。
可是生活以及办公中的文本图像有着不确定性，具体表现在取光的暗淡，图像的模糊，远近以及文本的大小，颜色，字体，排版等等。这些原因导致了图像中的文本所在的背景更加复杂多变。同时还会有更多的不确定因素例如天气因素，人为因素，时间因素导致图像牧户陈旧或者是缺失，这些图像中包含强烈的噪声干扰。这就使图像中的文字识别技术变得极为困难，要在图像中检测文本区域也变得非常复杂。因此，图像中的文本识别技术是一个困难但却有实实在在造福于人类生活的技术。
3. 国内外研究现状（文献综述）
20世纪80年代以来，随着我国国民经济的迅速发展，高速公路和城市交通管理现代化水平的提高势在必行，迫切需要采用高科技手段来充实和加强交通管理水平以及图像识别水平。
智能交通管理系统（IntelligentTransportSystems,ITS）是21世纪道路交通管理的发展趋势，高速公路的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为智能交通管理系统进入实际应用领域提供了契机。在整个智能交通管理系统中以及整个图像中的文字识别领域车牌识别（LicensePlateRecognition,LPR）系统是实现交通管理智能化的重要环节，这里我们就以车牌识别系统举例。车牌识别系统的应用可有效解决在高速公路收费、超速车辆布控、城市卡口、停车场管理和社区管理中的问题，其具体应用可概括为：
(1)交通监控利用车牌识别系统的摄像设备，可以直接监视相应路段的交通状况，获得车辆密度、队长、排队规模等交通信息，防范和观察交通事故。它还可以同雷达测速器或其他的检测器配合使用，以检测违犯限速值的车辆。当发现车辆超速时，摄像机获取该车的图像，并得到该车的牌照号码，然后给该车超速的警告信号。
4. 研究方案
车牌字符识别系统的相关算法有三部分组成：车牌定位、字符分割、字符识别
首先对于车牌定位算法的研究，要基于边缘密度分析的车牌定位算法和基于连通域分析的字符分割算法图像预处理，将彩色图像灰度化。再利用改进的 sobel 算子对预处理后的图像进行边缘提取进行边缘密度分析进行形态学运算，将确定的车牌区域补充完整。
然后基于连通域分析的字符分割算法由于车牌可能存在倾斜情况，所以可能需要在二值化之前进行倾斜矫正，对提取的车牌区域进行二值化操作，然后进行对车牌区域进行扫描标记连通域，通过连通域的位置和大小确定字符位置和大小。
5. 工作计划
第1周：查阅资料，撰写开题报告，完成外文翻译。
并且初步建立完成图像的输入技术。
第2周：完成设计方案以及图像的预处理系统。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
