基于小波与MATLAB的车牌识别系统优化：边缘提取与字符识别

本文主要探讨的是基于MATLAB的车牌识别系统，特别是在车牌边缘提取方面所采用的小波变换技术。小波变换作为一种时频分析工具，其自适应性和局部化特性使其在车牌边缘检测中发挥关键作用。作者首先介绍了小波变换的基本原理，它是一种在频域和时域都具有局部化的分析方法，能够适应不同光照条件下的车牌边缘特征变化。 在车牌定位模块，作者提出了一种创新的基于小波变换的边缘提取算法，这种算法不仅提高了系统在低光照条件下的定位精度，还展现出对不同底色车牌的强大适应性。传统的车牌二值化方法，如Otsu算法，经过改进后，通过优化直方图区域划分，显著降低了处理时间，并能更好地适应各类车牌类型，确保了图像处理的质量。 针对字符识别环节，BP（Back Propagation）神经网络算法被选用。作者采用带有动量的梯度下降法训练BP网络，有效减小了学习过程中的震荡，加速了网络收敛，从而提高了字符识别的准确性。与传统的模板匹配算法相比，BP网络算法在识别性能上更具优势。 整个系统的设计和实现是基于MATLAB环境，通过构建的测试平台，对353张卡口汽车照片进行了车牌识别测试，结果显示，该系统能够有效地识别车牌，为实际应用提供了可靠的解决方案。关键词涵盖了车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络以及MATLAB，这些技术的结合展示了研究者在车牌识别领域的深入理解和创新实践，为后续的商业产品开发打下了坚实的技术基础。