车牌识别中的数字图像处理关键技术与应用

本文主要探讨了数字图像处理在车牌识别（LPR, License Plate Recognition）系统中的应用，针对交通管理系统日益增长的智能化和信息化需求。文章的第一作者王晓雪，作为上海交通大学模式识别与智能系统专业硕士研究生，专注于数字图像处理领域的研究。 首先，作者强调了在车牌识别过程中，对车牌特征的精准捕捉和定位技术的重要性。系统设计中，采用了Radon变换这一数学工具，它是一种二维积分变换，用于检测和校正车牌的倾斜角度，使得即使在拍摄角度不理想的情况下，也能保证车牌的准确识别。通过Radon变换，可以有效地消除因拍摄角度变化导致的扭曲，提高了识别的稳定性和精度。 其次，文章提到了投影直方图（projective histogram）的应用，这是一种基于图像边缘和纹理信息的分析方法，有助于识别出车牌字符的边界，进而实现字符的分割。通过对车牌图像进行投影分析，系统能够区分出字符区域与其他背景的差异，从而将其准确地分割出来。 字符识别是整个流程的关键部分，文中提到的字符识别原理通常是基于模板匹配的方法。模板匹配是一种将待识别字符与预先存储的模板进行比对的过程。在车牌字符识别中，会为每个可能的字符类别创建一个模板，如0到9的数字模板或英文字母模板。当分割后的字符与这些模板进行匹配时，如果找到最佳匹配，就可以确定字符的类别。这种方法简单高效，适用于实时的车牌识别场景。 实验结果显示，该系统在车牌的定位、校正、分割以及字符识别等环节表现出色，具有很高的识别准确率和稳定性，满足了交通管理系统对智能、自动化的需求。数字图像处理技术在车牌识别中的应用显著提升了系统的性能，对于推动交通管理系统的现代化进程起到了重要作用。 本文的研究对于理解数字图像处理如何融入实际应用场景，特别是自动化和智能化的交通管理系统，具有重要的参考价值。关键词包括车牌识别、Matlab（一种常用的数值计算软件，常用于图像处理算法的开发）、数字图像处理、模式识别和智能技术。文章被归类于计算机科学领域TP273，并且获得了文献标志码A，表明其学术价值得到了认可。