[4]后俊.车牌图像分割与智能字符识别方法的研究[D],合肥：合肥工业大学,2004:1-26.
[5]杨亚莉；夏勇.车牌图像的预处理实现[J].武汉科技学院学报,2008,21(12):31-33.
[6]赵茜.基于图像处理的车牌识别系统的研究[D].天津：天津大学，2006：1-20.
[7]罗金凯.基于颜色划分的车牌识别研究[D].长沙：中南林业科技大学,2012: 1-18.
撰写论文，并进一步修改论文
未完成
2013年5月至2013年6月
论文定稿，答辩
未完成
论证小组意见
组长签名：
20年月日
专业委员会意见
专业委员会主任签名：
20年月日
注：1.此表可用黑色签字笔填写，也可打印，但意见栏必须相应责任人亲笔填写。
2.此表可从教务处网站下载中心下载。
湖南农业大学全日制普通本科生
毕业论文（设计）开题报告
学生姓名
学号
年级专业及班级
指导教师及职称
何儒云副教z
学院
信息科学技术学院
2013年3月13日
毕业论文（设计）题目
字符图像识别系统的预处理算法设计与实现
文献综述（选题研究意义、国内外研究现状、主要参考文献等，不少于1000字）
选题研究意义
随着21世纪经济全球化和信息时代的到来，计算机技术、通信技术和计算机网络技术迅猛发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。在这种情况下，作为信息来源的自动检测，图像识别技术越来越受到人们的重视。
[8]陈轩飞.车牌识别技术的研究[D].长沙：中南大学，2004：3-16.
[9]江治国,章飞.图像增强算法在车牌图像预处理中的研究与应用[J] .河南城建学院学报,2012.
[10]冀光强.基于matlab的车牌识别技术[J].微计算机信息,2012.
[11]刘连忠,宁海燕.基于支持向量机的车牌字符识别[J].微计算机信息, 2012 .
主要中文参考资料与外文资料：
[1]李站明，徐锦钢.车牌号识别系统中的车牌图像预处理研究[J].科学技术与工程，2008，8（1）：2081-2084,2088.
[2]彭碧霞.车牌图像自动识别系统预处理算法研究[J].武汉大学学报（工学版），2006，39（3）：131-134.
[3]李德峰,丁玉飞,邱细亚.基于VC++车牌图像预处理方法研究[J].电子质量，2011，（11）：35-37.
进程计划（各研究环节的时间安排、实施进度、完成程度等）
起止日期
主要工作内容
完成进度
2012年10月至2012年12月
确定论文题目，查阅相关文献资料
已完成
2012年12月至2013年1月
阅读文献资料，开题论证
已完成
2013年1月至2013年3月
进行试验，编写程序，完成系统
未完成
2013年3月至2013年5月
[12]宋万里,张鸰.车牌识别中的倾斜车牌校正算法[J].科技信息,2011.
注：此表如不够填写，可另加页。
研究方案（研究目的、内容、方法、预期成果、条件保障等）
研究目的
图像在传输或变换过程中，往往会与原始景物之间或图像与原始图像之间产生了某种差异，这种差异称为降质或退化。因此在图像处理之前必须进行预处理，包括去除噪音、边界增强、增加亮度等等。
然而字符图像质量的好坏直接影响到后续的处理结果，因此需要对获取的字符图像进行预处理，以期达到提升图像质量，保证处理结果的目的。字符图像预处理是字符图像处理得一部分,它在整个图像处理领域发挥着重要的作用。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性等等，我国图像预处理水平远远落后于世界先进水平，技术的发展需求迫在眉睫。
方法
首先对拍摄到的图像先做预处理，图像的预处理是为图像识别系统中的字符识别做好准备工作，主要包括图像滤波、图像增强、图像的二值化及图像方向校正等工作。
预期成果
使图像灰度化，再进行二值化处理，去除图像的噪声。
条件保障
学校图书馆内有大量有关字符图像别系统的预处理相关的的书籍可供参考，学校实验室有相关实验设备可供实验，并且有老师的精心指导。
内容
（1）用相机拍摄一副正在行驶中的汽车车牌图像，以此图像为预处理算法的处理对象。
（2）用经典的图像滤波算法比如中值滤波对图像进行滤波，去除图像噪声干扰。
（3）用简单的方法比如图像灰度拉伸方法对图像增强，增加图像的各个元素之间的颜色对比度。
（4）依据某种方法比如阈值的方法对灰度图像二值化，是后面的识别过程简化。
图像预处理技术就是在对图像进行正式处理前所做的一系列操作，在传输过程和存储过程中难免会受到某种程度的破坏和各种各样的噪声的污染，而这就需要一系列的预处理操作来避免图片丧失了本质或者偏离了人们的需求。总的来说图像预处理技术分为两大方面，即图像增强和图像复原技术。图像增强技术在图像预处理中占有较大的比重，是图像处理所必须的。而图像增强是以突出人们需要的特征并且弱化不需要的特征为原理的。它的方法很多，有灰度变换、直方图修正、图像平滑去噪、伪彩色处理等等。灰度的方法很多，有灰度变换、直方图修正、图像平滑去噪、伪彩色处理等等。而图像平滑减噪则是图像增强的主要方面，在现代社会图像预处理研究中有着举足轻重的作用。
国内外研究现状
对于获取来的静态图像做的一个去噪处理过程，增强等处理的过程即是图像的预处理过程。在实际应用中，各种因素都可能对拍摄的图像产生影响，例如天气好坏，光线强弱或者人为因素，以及设备使用时间过长等。为了能最大程度减少外界干扰对于整个系统的影响，应该在车牌定位以前将图像中的干扰和噪声滤除[5]。有些研究者专门针对图像的预处理阶段提出了一些算法，例如，李战明等人提出了一种图像预处理算法，该算法分四个步骤来逐步实现对图像的去噪和增强操作，处理步骤包括尺寸归一化，中值滤波，图像增强以及二值化，在原有理论研究的基础上引入了一些新思想和新方法[1]。董玲娇等人提出了一种新的图像预处理算法，该算法充分考虑由于各种原因造成的图像歪斜、模糊或缺损等情况，具有较好的处理效果[4]。也有一些研究者考虑先通过用形态运算来过滤掉图像的背景信息，因为图像的背景信息对于车牌的定位以及后续环节无关紧要，去掉背景信息还可以提高处理的效率，使用该种方法的研究者例如朱光忠等人提出了一种基于多尺度Top-Hat算子的图像预处理算法，该算法针对不同的图像模块引入不同尺度结构元素来对图像进行处理，取得了较好的效果[5]。