车牌识别技术：图像预处理与字符识别

"图像的平滑-smartgit使用详解文档-- 车牌识别 BP神经网络" 在图像处理领域，平滑处理是去除噪声、提升图像质量的重要步骤。平滑处理通常针对图像中的噪声，因为噪声在空间上相关性较弱，其频谱位于高频区域，而图像本身的主要特征往往位于低频区域。为了去除噪声，我们会采用低通滤波器，它可以有效地保留低频成分，过滤掉高频噪声。滤波方法主要有空间滤波和频率滤波，其中空间滤波包括局部平均法和中值滤波法。 中值滤波是一种非线性的平滑技术，特别适用于处理椒盐噪声。它通过选取图像中窗口（通常是奇数大小）内像素灰度值的中值来替换窗口中心点的像素值，这样可以有效地去除孤立的噪声点，同时保持边缘的完整性。这种方法对于图像的细节保留较好，不会像线性滤波那样容易模糊图像边缘。 在车牌识别技术中，图像预处理是关键的一环。预处理包括图像的平滑处理，目的是提高图像质量，去除背景噪声，以便后续的车牌定位、字符分割和字符识别更加准确。在车牌图像预处理中，可能需要针对特定环境选择合适的算法，如适应性阈值分割、直方图均衡化等，以确保图像转化为易于处理的二值化图像。 车牌定位是识别系统的第二步，它涉及图像分析和数学形态学操作。通过形态学膨胀和腐蚀等操作，可以保留与车牌相关性较大的区域。再结合车牌的纹理特征和字符的存在，进行粗略定位和精细定位，最终从图像中准确地提取出车牌区域。 字符分割是将车牌上的单个字符分离出来，通常会结合峰谷法、投影法和模板匹配等方法，确保每个字符都能被正确地分割出来。这一阶段的成功与否直接影响到后续的字符识别效果。 字符识别阶段，常常采用BP（Back Propagation）神经网络。BP神经网络因其学习能力强，适用于多类别的分类问题，因此在车牌字符识别中非常常见。作者设计了针对汉字、字母、字母和数字混合以及数字四种类型的BP神经网络模型，以提高字符识别的准确率。 通过VC++编程实现这些算法，实际测试表明，该车牌识别系统在定位、字符分割和识别上能达到较好的效果。关键词涵盖了数字形态学、车牌定位、字符分割、字符识别和BP神经网络，这些都是车牌识别系统的关键技术点。