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基于形态学的车牌定位与字符分割算法研究的中期报告
1.研究背景
车牌识别系统是自动驾驶、车辆安防等应用领域中的重要组成部分，而车牌定位与字符分割是车牌识别系统的关键步骤之一。本研究基于形态学方法，以提高车牌定位与字符分割的效果为研究目的。
2.研究目的
本研究的主要目的是提出一种基于形态学的车牌定位与字符分割算法，实现对复杂背景、光照变化等因素的适应，并提高车牌定位与字符分割的准确率和鲁棒性。
3.研究方法
本研究首先对不同类型的车牌样本进行统计和分析，从而确定车牌定位和字符分割的具体流程。然后，基于形态学方法，采用开闭运算、形态学梯度等操作，对车牌图像进行预处理，去除干扰因素，提高车牌边界的清晰度。接着，通过二值化、边缘检测等操作，得到车牌的邻域特征，并进行形态学变换，以提取车牌的位置和大小信息。最后，采用连通区域分析和轮廓分割等方法，对车牌图像进行字符分割。
4.研究预期成果
本研究预计能够提出一种基于形态学的车牌定位与字符分割算法，其能够有效应对复杂背景、光照变化等因素带来的影响，提高车牌定位与字符分割的准确率和鲁棒性，并在车牌识别系统应用中发挥重要作用。
5.研究意义
车牌识别系统是自动驾驶、车辆安防等应用领域的重要技术，而车牌定位与字符分割是其中关键步骤之一。本研究通过基于形态学的方法对车牌的预处理和分割等过程进行优化，提高了车牌识别系统的性能，具有较好的应用前景和社会价值。