MATLAB实现的车牌识别系统研究与倾斜校正

本文主要探讨了汽车电子电磁兼容EMC标准中的车牌倾斜校正技术，特别是在车牌识别系统中的应用。作者介绍了倾斜校正的重要性和基本步骤，并详细讲解了两种常见的倾斜角度计算方法：Hough变换和投影方法。此外，提到了MATLAB在车牌识别系统中的运用，以及一篇来自上海交通大学的硕士学位论文，该论文详细阐述了基于MATLAB的车牌识别系统的设计和优化。 在车牌识别中，倾斜校正是关键环节，因为车牌的倾斜会影响字符的准确识别。通常，倾斜校正分为两步：一是计算倾斜角度，二是执行坐标变换以校正图像。Hough变换是一种常用的方法，由Paul Hough于1962年提出，主要用于检测和定位图像中的直线。这种变换能够处理噪声图像，具有稳定性和并行性，特别适合直线检测。另一种方法是利用投影来找出倾斜角度，相对简单且计算效率较高。 在MATLAB中，王璐的硕士学位论文展示了如何构建车牌识别系统。论文涵盖了车牌定位、字符切分和字符识别三个核心模块。在车牌定位阶段，采用了小波变换进行边缘检测，以及二次定位算法以提高光照条件差时的定位准确性。二值化过程中，对Otsu算法进行了改进，加快了运算速度，增强了对不同车牌背景的适应性。字符识别则利用了BP神经网络，通过有动量的梯度下降法训练网络，以减少振荡，加速收敛，提高了字符识别的效率。论文对比了模板匹配和BP网络算法，验证了BP网络在识别性能上的优越性。 测试平台的建立和实验结果显示，该基于MATLAB的车牌识别系统能有效识别车牌，为未来的产品化提供了坚实的技术基础。关键词涉及车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络和MATLAB编程。 倾斜校正技术在车牌识别中的应用以及MATLAB作为工具在这一领域的潜力，是本文重点讨论的知识点。通过深入研究和实践，可以优化车牌识别系统的性能，提升智能交通系统的效能。