车牌二值化优化与MATLAB车牌识别系统研究

车牌识别是智能交通领域的重要组成部分，本文主要针对车牌字符切分这一关键环节进行了深入探讨，特别是针对MATLAB平台上的车牌识别系统进行研究。作者王璐在硕士学位论文中，以上海交通大学为背景，对车牌识别系统的现状和技术进行了详尽的分析。 4.1 车牌字符切分综述 字符切分是车牌识别流程中的核心步骤，它涉及图像预处理中的二值化、倾斜校正和字符分割。首先，对图像进行二值化处理，这是将灰度图像转化为只有两种颜色（黑色和白色）的图像，便于后续处理。二值化的目的是为了减少信息冗余，提高处理速度和效率，例如，采用改进的Otsu算法，通过重新划分二维直方图的区域，优化了阈值选择，使得二值化效果更佳，适应各种类型的车牌。 4.2 车牌二值化 二值化是图像处理的基础步骤，通过将灰度值归一化为0或255，保留图像的主要形状特征。其基本原理是选择合适的阈值，区分前景和背景，确保边界清晰且连通的区域。在文中提到的改进的Otsu算法，不仅提高了算法的运行效率，还增强了对不同底色车牌的适应性，确保在光照条件不佳的情况下也能得到准确的二值化图像。 4.3 特定算法的应用 论文中提到的车牌定位模块采用了小波变换和车牌二次定位算法，提高了在复杂光照环境下的定位精度。对于字符识别，BP神经网络算法被采用，结合有动量的梯度下降法，有效降低了学习过程中的振荡，使BP网络能快速收敛，从而实现精确的字符识别。对比模板匹配算法，BP网络算法表现出更好的性能。 5. 实验与结果 通过搭建基于MATLAB的测试平台，对353幅卡口汽车照片进行车牌识别测试，结果验证了所设计的系统能够有效地识别车牌，为实际应用提供了可靠的技术支持。这些研究成果为车牌识别系统的进一步发展提供了有价值的参考，并为将来的产品化开发奠定了坚实的基础。 关键词：车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络、MATLAB，这些都是论文的核心技术和工具，体现了作者在MATLAB环境下进行车牌识别系统研究的专业性和创新性。