MATLAB车牌识别系统：小波变换与BP神经网络

本文主要探讨了基于MATLAB的车牌识别系统的设计与实现，结合了硬件配置和关键软件算法，特别是小波变换、Otsu算法和BP神经网络在车牌识别中的应用。 车牌识别系统是一个综合性的技术，涉及到图像采集、预处理、定位、字符切分和识别等多个环节。在系统总体设计中，它被分为硬件和软件两个部分。硬件部分通常由摄像机、主控机、采集卡和照明装置等构成，负责捕捉和传输车辆图像。而软件部分则承担图像处理和分析任务，其中最关键的是对车牌的准确识别。 在系统硬件设计中，提到的典型应用场景如停车场管理系统，硬件配置包括车辆感应探测器、高性能工控计算机等，这些设备协同工作以确保图像的高效采集和处理。 软件部分是系统的核心，通常包括三个主要模块：车牌定位、车牌字符切分和车牌字符识别。在车牌定位中，使用了基于小波变换的边缘提取算法，以提高在光照条件不佳时的定位准确性，同时考虑到不同底色车牌的适应性。车牌的二值化采用改进的Otsu算法，优化了二值化效果并降低了运行时间，适应各种类型车牌。字符识别阶段，引入了BP神经网络，通过有动量的梯度下降法训练网络，加速了网络的收敛速度，从而提高了字符识别的效率和准确性。 文章还对比了模板匹配算法和BP神经网络算法，结果显示BP网络在性能上更胜一筹。通过MATLAB的M语言编写了一个测试平台，对353幅卡口汽车照片进行车牌识别测试，验证了所设计系统的有效性，为未来的产品化开发奠定了坚实的技术基础。 关键词：车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP神经网络、MATLAB 车牌识别系统的研究涵盖了多种图像处理技术，如小波变换用于边缘检测，Otsu算法用于二值化，以及BP神经网络用于字符识别，这些技术在MATLAB环境下得到了有效的应用和验证。