车牌识别技术研究：算法与实现

"这篇硕士学位论文详细探讨了车牌识别技术，主要关注车牌的图像处理和字符识别，使用了SmartGit作为版本控制工具。论文分为六个章节，涵盖了从车牌图像的采集到字符识别的全过程，重点讨论了车牌定位和字符分割算法，并采用BP神经网络进行字符识别。作者付晓红在导师王俊杰的指导下，完成了这项研究，适用于交通管理、车辆安全等多个领域。" 在车牌识别技术的研究中，论文首先介绍了车牌识别系统的背景和意义，指出现有系统存在的问题，如定位不准确、字符分割困难等。接着，论文详细阐述了车牌定位算法，包括图像预处理、垂直边缘检测、形态学处理和连通域标记等步骤，以确保准确提取车牌区域。此外，作者还提出了针对中国车牌特点的预处理算法，以提高图像质量并减少噪声。 论文的第四章专注于字符分割，这里涉及二值化、水平边框去除和纵向分割等技术，结合峰谷法、投影法和模板匹配法，实现了精确的字符切割。第五章则介绍了BP神经网络在字符识别中的应用，设计了针对汉字、字母、字母和数字混合以及纯数字四种类型的BP神经网络模型，以提高字符识别的准确性。 整个系统基于VC++编程实现，通过实验验证了所提出的车牌定位、字符分割和字符识别算法的有效性。论文最后进行了总结，提出了未来可能的研究方向，包括如何进一步提高识别率和优化算法效率等。 这篇论文深入探讨了车牌识别技术的关键环节，提供了创新的算法和实现方法，对于理解和改进车牌识别系统具有重要的参考价值。同时，它也展示了SmartGit在科研项目中的作用，用于版本管理和协同工作。