1. 研究目的与意义
视觉是人类观察世界、认识世界的重要功能手段。
图像处理与模式识别发展起来的计算机视觉也称机器视觉,能够利用图像和图像序列来识别和认知三维世界,使计算机实现人的视觉系统的某些功能。
机器视觉是一个相当新并且发展十分迅速研究领域，已经成为计算机科学的重要领域之一。
2. 研究内容与预期目标
主要研究内容：（1）图像的基本处理方法，对图像进行预处理，包括图像灰度化、二值化、噪音干扰消除和边缘检测一些操作方法。
（2）车型图像特征值选取思路，如车型轮廓的长宽比。
（3）训练BP神经网络分析特征值。
3. 研究方法与步骤
研究方法：（1） 首先通过中值滤波对图像进行平滑处理，再用寻求最佳阈值的方法对图像进行二值化的处理。
（2） 以图像预处理技术和图像分割技术为基础完成车辆与环境的分离。
（3） 以边缘检测技术和滤波算法为核心抽取出车辆的轮廓。
4. 参考文献
[1] 田立明. 基于机器视觉的车型识别方法研究与实践[D].东北大学,2005. [2] 李杨. 基于机器视觉的车辆检测技术的研究[D].西安理工大学,2012. [3] 李喆. 停车场收费管理系统中车辆检测和车型识别的设计与实现[D].哈尔滨工业大学,2007.[4] 曹治锦. 基于视频的车辆检测和车型识别[D].浙江大学,2004. [5] 高许. 基于视频图像的车辆检测及车型识别研究[D].燕山大学,2016. [6] 冈萨雷斯(Gonzalez, RC.)等.数字图像处理[M]电子工业出版社. 2003年3月第二版.[7] 王运琼.车辆识别系统中几个关键技术的研究[D]. 四川大学，2004.2.[8] 沈勇武 .基于图像识别的车型自动分类系统[D]. 浙江大学，2008.4[9] 娄莉，党瑞荣.基于智能图像处理技术的车型识别[j]. 微电子学与计算机， 2006.3（3）：47-49[10] 王家文，李仰军. MATLAB 7.0图形图像处理[M]. 国防工业出版社，2006.6[11] 刘怡光. 车辆识别若干基础算法与研究[D]. 四川大学，2004[12] 彭瑾. 基于数字图像处理的车型检测[M]. 合肥工业大学，2008.4[13] 章毓晋. 图像理解与计算机视觉. 清华大学出版社,2000. 8 [14] 曹刚. 运动车辆识别技术研究[D].四川大学,2004[15] 李庆利. 尺寸测量中的边缘检测算法研究[J].计算机测量与控制,2004.6[16] 宋丹,徐蔚鸿. 基于模糊理论的车型识别[J]. 计算机技术与发展,2006.3[17] 管经纬. 基于机器视觉的工件自动分拣系统研究[D]. 东华大学,2015.4
5. 工作计划
（1）1月10日—3月6日 查阅资料，完成开题报告（2）3月8日—3月20日 完成绪论部分（3）3月20日—4月30日 #8194;学习信息融合Matlab, 设计出一类能够准确确定车辆身份的模型，编写程序并进行实验验证。
#8194; （4）5月1日—5月30日 并完成毕业论文初稿，上交老师并修改（5）6月1日-6月8日完善论文，进行论文答辩。
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。
