基于BP神经网络的车牌识别技术与图像去雾研究

"基于BP神经网络的车牌识别技术的研究" 本文主要探讨了使用BP神经网络进行车牌识别技术的研究，这是在智能交通系统（ITS）中一个关键的应用，特别是在车辆管理的各种场景下具有广泛的实用价值。作者申瑾在导师唐红梅副教授的指导下，深入研究了车牌识别系统的各个环节，包括预处理、车牌定位、字符分割和识别。 首先，针对当前城市环境中的雾霾问题，论文在预处理阶段对含有雾霾的图像进行了处理，旨在去除雾气并增强图像质量。重点介绍了基于暗原色先验的去雾算法，并提出了一种改进的算法，主要改进在于透射率的估计，实验结果显示，该改进算法在去除雾气时表现更优，尤其是在处理白色和明亮区域时能更好地恢复图像的真实色彩。 接下来，论文详细讨论了车牌定位和字符分割的挑战。分析了传统方法的局限性后，采用了水平扫描和垂直投影相结合的方法，精确地定位出图像中的车牌区域。同时，利用车牌的先验信息，通过局部垂直投影法对车牌字符进行分割，为后续的字符识别做好准备。 最后，文章深入讲解了BP神经网络的基础理论和算法流程。考虑到中国车牌的特殊性，设计了专门针对汉字、字母和数字字母的神经网络模型，并对每个网络的参数选择进行了详细分析。这种定制化的网络设计有助于提高对汉字和字母数字组合的识别准确性。 整个研究不仅涉及图像处理的基本技术，还涵盖了神经网络在复杂任务中的应用，对于提升车牌识别系统的性能和鲁棒性具有重要意义。通过实验和理论分析，该论文为车牌识别技术的发展提供了有价值的参考和改进方案。