1. 本选题研究的目的及意义
车牌识别技术作为智能交通系统（its）的关键技术之一，在交通管理、治安监控、停车场管理等领域具有广泛的应用前景。
夜间环境下，由于光照条件复杂、噪声干扰严重等因素，车牌识别面临着更大的挑战，因此研究高效、鲁棒的夜间车牌识别技术具有重要的现实意义。
本选题旨在研究基于matlab的夜间车牌识别技术，针对夜间车牌图像的特点，探索有效的图像预处理、车牌定位、字符分割和识别算法，提高夜间环境下车牌识别的准确率和鲁棒性。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术自20世纪80年代兴起以来，一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，车牌识别技术取得了显著的进步。
然而，夜间车牌识别由于其自身的复杂性和挑战性，仍然是一个亟待解决的难题。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容如下:1.夜间车牌图像特点分析：针对夜间光照条件差、噪声干扰大等特点，分析夜间车牌图像与白天图像的差异，为后续算法设计提供依据。
2.基于图像增强的夜间车牌预处理：研究基于直方图均衡化、retinex理论等图像增强算法，提高夜间车牌图像的对比度和清晰度，为后续处理创造有利条件。
3.车牌定位算法研究：研究基于边缘检测、颜色特征、形态学操作等方法的车牌定位算法，实现复杂环境下车牌的准确快速定位。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:深入调研国内外夜间车牌识别技术的研究现状，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.夜间车牌图像数据库构建:收集和整理大量的夜间车牌图像，并进行标注，构建一个用于算法训练和测试的数据库。
3.图像预处理算法研究:研究基于直方图均衡化、retinex理论等方法的夜间车牌图像增强算法，提高图像质量，为后续处理创造有利条件。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对夜间车牌图像的特点，提出改进的图像预处理算法:针对夜间车牌图像光照不均匀、噪声干扰大等问题，提出改进的基于retinex理论或其他图像增强算法，提高图像对比度和清晰度，增强车牌信息的显著性。
2.融合多种特征的车牌定位方法:结合边缘特征、颜色特征和形态学特征，提出一种鲁棒性更强的车牌定位方法，提高复杂环境下车牌定位的准确率。
3.基于深度学习的字符识别:尝试使用深度学习方法，例如卷积神经网络（cnn），对车牌字符进行识别，以提高字符识别的准确率，特别是在处理模糊、变形字符方面的性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙涛，杜培军，王超，等. 基于改进retinex理论的低照度图像增强算法[j]. 光学精密工程, 2018, 26(12): 2972-2982.
[2] 张晓宇，王耀南，李树涛. 基于深度学习的车牌识别研究进展与展望[j]. 控制理论与应用, 2018, 35(9): 1213-1223.
[3] 赵永强，刘伟，王文剑，等. 基于多尺度特征融合的夜间车辆目标检测[j]. 光子学报, 2019, 48(12): 1215001.
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